• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제13권5호
• /
• pp.1345-1357
• /
• 2017

A prototype selection method chooses a small set of training points from a whole set of class data. As the data size increases, the selected prototypes play a significant role in covering class regions and learning a discriminate rule. This paper discusses the methods for selecting prototypes in a classification framework. We formulate a prototype selection problem into a set covering optimization problem in which the sets are composed with distance metric and predefined classes. The formulation of our problem makes us draw attention only to prototypes per class, not considering the other class points. A training point becomes a prototype by checking the number of neighbors and whether it is preselected. In this setting, we propose a greedy algorithm which chooses the most relevant points for preserving the class dominant regions. The proposed method is simple to implement, does not have parameters to adapt, and achieves better or comparable results on both artificial and real-world problems.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.487-492
• /
• 2011

본 논문에서는 가장 단순한 구조를 가진 Nearest Prototype Classifier의 성능 개선을 위해 차분 진화 알고리즘을 적용하여 prototype의 위치를 결정하는 방법을 제안하였다. 차분 진화 알고리즘을 이용하여 prototype의 위치 벡터가 결정이 되며, 차분 진화 알고리즘에 의해 결정된 prototype의 class label을 결정하기 위한 class label 결정 알고리즘도 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제9권3호
• /
• pp.83-90
• /
• 2020

프로토타입 선택은 훈련 데이터로부터 클래스 영역을 대표하는 최소 데이터를 선택하여 낮은 학습 시간 및 저장 공간을 보장하는 장점을 제공한다. 본 논문은 모든 분류 알고리즘에 적용할 수 있는 초월 사각형을 이용한 새로운 훈련 데이터의 생성 방법을 설계한다. 초월 사각형 영역은 서로 다른 클래스 데이터를 포함하지 않으며 클래스 공간을 분할한다. 선택된 초월 사각형 내 데이터의 중간값은 프로토타입이 되어 새로운 훈련 데이터를 구성하고, 초월 사각형의 크기는 클래스 영역의 데이터 분포를 반영하여 조절된다. 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합 선택을 위해 집합 덮개 최적화 알고리즘을 설계했다. 제안하는 방법에서는 탐욕 알고리즘과 곱셈 연산을 포함하지 않은 거리 계산식을 이용하여 집합 덮개 최적화 알고리즘의 다항 시간을 요구하는 시간 복잡도 문제를 해결한다. 실험에서는 분류 성능의 비교를 위해 최근접 이웃 규칙과 의사 결정 트리 알고리즘을 이용하며 제안하는 방법이 초월 구를 이용한 프로토타입 선택 방법보다 우수하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.21-28
• /
• 2015

본 논문에서는 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입 선택 기반 분류 학습을 제안하였다. 각 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 구(sphere)로 분할하는데 최근접 이웃 규칙을 적용시키며, 구의 내부는 동일 클래스 데이터들만 포함하도록 한다. 프로토타입은 구의 중심점이며 프로토타입의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용하여 프로토타입 선택 문제를 변형시켰다. 제안하는 프로토타입 선택 방법은 클래스 별 적용이 가능한 그리디 알고리즘으로 설계되었다. 제안하는 방법은 계산 복잡도가 높지 않으며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리의 가능성이 높다. 프로토타입 기반 분류 학습은 선택된 프로토타입 집합을 새로운 훈련 데이터 집합으로 사용하고 최근접 이웃 규칙을 적용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 기반 분류기는 최근접 이웃 학습, 베이지안 분류 학습과 다른 프로토타입 분류기에 비해 일반화 성능이 우수하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.2037-2040
• /
• 2004

In this paper we introduce a new prototype based classifiers for overlapping data, where training pattern can be overlap on the feature space. The proposed classifier is based on the prototype from neural network classifier (NNC)[1] for overlap data. The method automatically chooses the initial center and two radiuses for each class. The center is used as a mean representative of training data for each class. The unclassified pattern is classified by measure distance from the class center. If the distance is in the lower (shorter radius) the unknown pattern has the high percentage of being in this class. If the distance is between the lower and upper (further radius), the pattern has the probability of being in this class or others. But if the distance is outside the upper, the pattern is not in this class. We borrow the words upper and lower from the rough set to represent the region of certainty [3]. The training algorithm to find number of cluster and their parameters (center, lower, upper) is presented. The clustering result is tested using patterns from Thai handwritten letter and the clustering result is very similar to human eyes clustering.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권10호
• /
• pp.483-488
• /
• 2016

본 논문은 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입을 이용하는 분류 학습을 제안한다. 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 초월구로 분할하는데 최근접 이웃규칙을 적용시키며, 초월구는 동일 클래스 데이터들만 포함시킨다. 초월구의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용한다. 제안하는 선택 방법은 클래스 별 프로토타입을 선택하는 그리디 알고리즘으로 설계되며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리가 가능하다. 분류 예측은 최근접 이웃 규칙을 이용하며, 새로운 훈련 데이터는 프로토타입 집합이다. 실험에서 제안하는 방법은 기 연구된 학습 방법에 비해 일반화 성능이 우수하다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권10호
• /
• pp.73-81
• /
• 2015

이 논문은 프로토타입 선택 방법을 제안하고, 편의-분산 분해를 이용하여 최근접 이웃 알고리즘과 프로토타입 기반 분류 학습의 일반화 성능 비교 평가에 있다. 제안하는 프로토타입 분류기는 클래스 영역 내에서 가변 반지름을 이용한 다차원 구를 정의하고, 적은 수의 프로토타입으로 구성된 새로운 훈련 데이터 집합을 생성한다. 최근접 이웃 분류기는 새 훈련 집합을 이용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 평균 기대 오류의 편의와 분산 요소를 분해하여 최근접 이웃 규칙, 베이지안 분류기, 고정 반지름을 이용한 프로토타입 선택 방법, 제안하는 프로토타입 선택 방법의 일반화 성능을 비교한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 분류기의 편의-분산 변화 추세는 모든 훈련 데이터를 사용하는 최근접 이웃 알고리즘과 비슷한 편의-분산 추세를 보였으며, 프로토타입 선택 비율은 전체 데이터의 평균 약 27.0% 이하로 나타났다.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
• /
• 유체기계공업학회 2002년도 유체기계 연구개발 발표회 논문집
• /
• pp.307-313
• /
• 2002

In the paper, the prototype development of a 75kW class microturbine for the distributed generation market is partly presented which has continued with the government funding. In the introduction, an overview of the development of microturbines in the world is presented. A series of development procedures are shown with design, manufacture and self-sustaining tests. During the first year, aerodynamic and structural design/analysis, mechanical design are performed for the compressor, the turbine and the combustor. A premixed lean burn combustor technology is used fur the low emission requirements. Foil air bearings and high-speed motors are employed for higher reliability. The self-sustaining conditions have been successfully achieved with the prototype manufactured engine as a preceding operation.

• 한국초전도학회:학술대회논문집
• /
• 한국초전도학회 1999년도 High Temperature Superconductivity Vol.IX
• /
• pp.334-337
• /
• 1999

High T$_c$ (${\sim}$21,500 A/cm$^2$, at 77K) of 100m length of BSCCO 2223 tapes have been achieved using optimized precursor powders with carefully controlling variables in heat treatment. Prototype 500A class multistrand conductor for HTS power cable was fabricated using these tapes. Also discussed are the transportation properties of prototype 500A class multistrand conductor.

• 한국초전도학회:학술대회논문집
• /
• 한국초전도학회 2000년도 High Temperature Superconductivity Vol.X
• /
• pp.226-229
• /
• 2000

Long lengths (<100m) of BSCCO 2223 tapes were fabricated of optimal process. We have I$_c$${\sim}$22A, J$_c$${\sim}$22,000A/cm$^2$(77K, 0T) at last heat treatment, and then prototype 1000A class current lead (length ${\sim}$50cm) fur HTS applications was fabricated using these tapes. Surface of current lead except both end part (${\sim}$1cm) was clothing with fiber glass. Also the transportation properties and thermal loss was studied on prototype 1000A class current lead.