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NTIS 바로가기멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.16 no.3, 2013년, pp.269 - 280
김현미 (창원대학교 컴퓨터공학과) , 정성환 (창원대학교 컴퓨터공학과)
In this paper, we suggested the possibility of using an efficient classifier for the dependency analysis of retinal disease. First, we analyzed the classification performance and the prediction accuracy of GBN (General Bayesian Network), GBN with reduced features by Markov Blanket and TAN (Tree-Augm...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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베이지안 네트워크는 어떻게 구성되는가? | 베이지안 네트워크는 확률 값이 모인 집합의 결합확률분포의 결정모델이다. 베이지안 네트워크는 특정분야의 영역지식을 확률적으로 표현하는 대표적인 수단으로, 변수들 간의 확률적 의존관계를 나타내는 그래프와 각 변수별 조건부 확률로 구성된다[14]. 따라서 하나의 BN은 각 노드마다 하나의 조건부확 률표(CPT: Conditional Probability Table)를 갖는비순환유향그래프(DAG: Directed Acyclic Graph) 로 정의할 수 있다. | |
TAN이란? | 베이지안 네트워크의 여러 유형 중에서 Friedman 등[4]에 의해 소개된 TAN(Tree-Augmented Naive Bayesian Network)은 NBN(Naive Bayesian Network)의 노드 독립성 가정을 완화하기 위해, 자식노드들 사이에 트리형태의 관계가 있음을 가정한 네트워크이다. 기존의 연구들에서 Jiang 등[5]이 TAN이 분류정확성이나 에러비율에서 NBN보다 우수하다고 하였다. | |
베이지안 네트워크의 단점은 무엇인가? | 본 연구의 망막 질환 요인들 간의 상호의존도 분석에 사용된 베이지안 네트워크의 장점은 신경망의 분류기와 비교해서 도메인 지식을 적용하기 쉬우며 결과의 분석이 가능하다. 단점으로는 입력값으로 수치값(numeric value) 이 아닌 범위가 정해진 범주값(categorical value)을 사용함으로써 정확도면에서 문제가 생길 수 있으며, 노드수가 많아지면 실험시간이 오래 걸린다. 하지만 의학지식을 적용하여 분석 등이 가능한 의학 도메인에서 도메인 지식 가능성이나 원인분석이 가능하다는 큰 특성이 있다[1]. |
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