[Session P] Weighted Support Vector Machine의 활용성에 대한 연구

패턴인식 문제에서 support vector machine은 신경망과 더불어 두 그룹을 구분하는 문제(classification problem)에 매우 효과적인 방법으로 제안되고 있다. 본 연구에서는 support vector machine과 신경망을 비교 분석하여 support vector machine의 우수성을 확인하였으며, 두 그룹의 upper bound에 벌칙함수를 다르게 적용하는 방법을 support vector machine에 도입하여 'weighted support vector machine' 시스템을 구현 하였다. 이러한 weighted support vector machine은 어느 한 그룹의 인식률을 향상시킬 수 있는 적절하고 효율적인 방법임을 여러 가지 실험 결과로부터 보이도록 하였다.