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01.

One-Class Support Vector Learning and Linear Matrix Inequalities

Park. Jooyoung, Kim. Jinsung, Lee. Hansung, Park. Daihee 한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 5 Pages

한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 2003, Vol.3 No.1 100-104 (5 pages)

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02.

A study on separate learning algorithm using support vector machine for defect diagnostics of gas turbine engine

Lee. Sang-Myeong, Choi. Won-Jun, Roh. Tae-Seong, Choi. Dong-Whan 대한기계학회 Journal of mechanical science and technology 9 Pages

대한기계학회 Journal of mechanical science and technology 2008, Vol.22 No.12 2489-2497 (9 pages)

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03.

WHEN CAN SUPPORT VECTOR MACHINE ACHIEVE FAST RATES OF CONVERGENCE?

Park. Chang-Yi 한국통계학회 Journal of the Korean statistical society 6 Pages

한국통계학회 Journal of the Korean statistical society 2007, Vol.36 No.3 367-372 (6 pages)

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04.

Support Vector Machine과 인공신경망을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단에 관한 연구

박준철, 노태성, 최동환, 이창호, Park. Jun-Cheol, Roh. Tae-Seong, Choi. Dong-Whan, Lee. Chang-Ho 한국추진공학회 한국추진공학회지 8 Pages

한국추진공학회 한국추진공학회지 2006, Vol.10 No.2 102-109 (8 pages)

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알고리즘을 개발하기 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. 신경망을 이용한 시스템은 비선형성이 과도한 데이터를 학습할 때 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 분류 정확률이 낮아질 수 있다. 이러한 위험성을 보안하기 위해 SVM에 의한 ANN의 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였다. 이것은 SVM을 이용하여 결함 위치를 판별 한 후 신경망이 선택적으로 학습을 하는 방법으로 학습 데이터의 비선형성을 줄여 분류 정확률을 높이기 때문에 신경망을 단독으로 사용할 때보다 개선된 성능을 보여주었다.
05.

APPLICATION OF SUPPORT VECTOR MACHINE TO THE PREDICTION OF GEO-EFFECTIVE HALO CMES

Choi. Seong-Hwan, Moon. Yong-Jae, Vien. Ngo Anh, Park. Young-Deuk 한국천문학회 Journal of the Korean astronomical society 8 Pages

한국천문학회 Journal of the Korean astronomical society 2012, Vol.45 No.2 31-38 (8 pages)

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06.

차분진화 기반의 Support Vector Clustering

전성해, Jun. Sung-Hae 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 5 Pages

한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2007, Vol.17 No.5 679-683 (5 pages)

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Vapnik의 통계적 학습이론은 분류, 회귀, 그리고 군집화를 위하여 SVM(support vector machine), SVR(support vector regression), 그리고 SVC(support vector clustering)의 3가지 학습 알고리즘을 포함한다. 이들 중에서 SVC는 가우시안 커널함수에 기반한 지지벡터를 이용하여 비교적 우수한 군집화 결과를 제공하고 있다. 하지만 SVM, SVR과 마찬가지로 SVC도 커널모수와 정규화상수에 대한 최적결정이 요구된다 하지만 대부분의 분석작업에서 사용자의 주관적 경험에 의존하거나 격자탐색과 같이 많은 컴퓨팅 시간을 요구하는 전략에...
07.

Support Vector Regression을 이용한 희소 데이터의 전처리

전성해, 박정은, 오경환, Jun. Sung-Hae, Park. Jung-Eun, Oh. Kyung-Whan 한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 4 Pages

한국지능시스템학회 퍼지 및 지능시스템학회 논문지 2004, Vol.14 No.6 789-792 (4 pages)

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같은 결측치 대체 기법들을 적용하여 추정된 값에 의해 대체된다. 그런데 주어진 데이터의 결측치 비율이 크게 되면 기존의 결측치 대체 방법들의 예측의 정확도는 낮아지는 특성을 보인다. 또한 데이터의 결측치 비율이 증가할수록 사용 가능한 결측치 대체 방법들의 수는 제한된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 통계적 학습 이론 중에서 Vapnik의 Support Vector Regression을 데이터 전처리 과정에 알맞게 변형하여 적용하였다. 제안 방법을 이용하여 결측치 비율이 큰 희소 데이터의 전처리도 가능할 수 있도록...
08.

Support Vector Machine Based Optimal Control for Minimizing Energy Consumption of Biped Walking Motions

Wang. Liyang, Liu. Zhi, Chen. Chun Lung Philip, Zhang. Yun, Lee. Sukhan 한국정밀공학회 International journal of precision engineering and manufacturing 7 Pages

한국정밀공학회 International journal of precision engineering and manufacturing 2012, Vol.13 No.11 1975-1981 (7 pages)

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09.

A transductive least squares support vector machine with the difference convex algorithm

Shim. Jooyong, Seok. Kyungha 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages

한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2014, Vol.25 No.2 455-464 (10 pages)

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10.

Support Vector Regression을 이용한 소프트웨어 개발비 예측

박찬규, Park. Chan-Kyoo 한국경영과학회 經營科學 17 Pages

한국경영과학회 經營科學 2006, Vol.23 No.2 75-91 (17 pages)

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