公开(公告)号：KR102202823B1

公开(公告)日：2021-01-15

申请号：KR1020190097032

申请日：2019-08-08

Applicant: 서울대학교산학협력단

Inventor： 백명희조 ,  마사시스기야마 ,  권용찬 ,  김원영

IPC: G06N3/08 ,  G06N20/10

Abstract: 함수들의집합이가설공간 Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS)의닫힌구 형태인조건을만족할때 Weighted Integral Probability Metric (WIPM)연산이가지는성질을이용하여 Supervised Learning의기법을 Positive Unlabeled Learning에접목함으로써미분류된표본들외에일부의양성표본만을가지고도적은계산량으로양성자료와음성자료를구분할수 있는 Weighted Maximum Mean Discrepancy (WMMD) 이진분류방법이개시된다. 즉, (a) 컴퓨팅장치가, 미지의테스트자료벡터를획득하면, (i) 기획득된양성표본벡터들에대한정보를참조로하여상기테스트자료벡터에상기 WIPM 연산의성질을이용한 WMMD 커널연산을적용함으로써양성 WMMD 스코어를생성하는프로세스및 (ii) 기획득된미분류표본벡터들에대한정보를참조로하여상기테스트자료벡터에상기 WMMD 커널연산을적용함으로써미분류 WMMD 스코어를생성하는프로세스를수행하는단계; 및 (b) 상기컴퓨팅장치가, 상기양성 WMMD 스코어및 상기미분류 WMMD 스코어를참조로하여클래시피케이션스코어를생성한후, (i) 상기클래시피케이션스코어및 (ii) WMMD 바운더리스코어를이용하여상기테스트자료벡터가상기양성자료에속하는지또는상기음성자료에속하는지여부를판단한후 결과를출력하는단계를포함하되, 상기 WMMD 바운더리스코어는, 미분류자료의분포에대한상기양성자료의분포가차지하는비율값에대응하는 Class-Prior 값또는표본을통해상기비율값으로추정된값을참조로하여획득된것을특징으로하는방법이개시된다.