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비문의 획을 구성하는 새김 영역과 배경을 구성하는 배경 영역으로 라벨링된 실측(Ground Truth) 데이터와, 다중 분류 모델에서 출력된 예측 데이터를 입력받는 입력 단계;상기 입력된 실측 데이터로부터 새김 영역에 위치하는 점(vertex)에 대한 정보를 추출하고, 상기 추출된 점의 위치에 따라 각각의 점에 가중치를 설정하는 가중치 설정 단계; 및실측 데이터와 예측 데이터의 비교 결과에 상기 설정된 가중치를 반영하여 혼동 행렬을 생성하고, 상기 생성된 혼동 행렬을 기초로 다중 분류 모델의 성능을 평가하는 평가 단계;를 포함하는, 다중 분류 모델의 성능 평가 방법
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제 1항에 있어서,상기 가중치 설정 단계는,레벨셋 알고리즘을 이용하여 가중치를 설정하되, 점의 위치가 획의 중앙에 가까울수록 높은 가중치를 설정하는 것을 특징으로 하는, 다중 분류 모델의 성능 평가 방법
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제 1항에 있어서,상기 평가 단계는,혼동 행렬(confusion matrix)에 따른 재현율(recall)과 정밀도(precision)의 조화평균을 계산하여 다중 분류 모델의 성능을 평가하는 것을 특징으로 하는, 다중 분류 모델의 성능 평가 방법
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제 3항에 있어서,상기 평가 단계는,다중 분류 모델의 성능 평가 이전에, 사전에 설정된 파라미터를 반영하여 혼동 행렬의 참-양성(True Positive, TP), 거짓-양성(False Positive, FP) 및 거짓-음성(False Negative, FN)에 대한 중요도를 서로 다르게 조정하는 것을 특징으로 하는, 다중 분류 모델의 성능 평가 방법
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프로세서; 및상기 프로세서에 의해 실행 가능한 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리;를 포함하고,상기 프로세서는, 상기 하나 이상의 인스트럭션을 실행함으로써,비문의 획을 구성하는 새김 영역과 배경을 구성하는 배경 영역으로 라벨링된 실측(Ground Truth) 데이터와, 다중 분류 모델에서 출력된 예측 데이터를 입력받고,상기 입력된 실측 데이터로부터 새김 영역에 위치하는 점(vertex)에 대한 정보를 추출하고, 상기 추출된 점의 위치에 따라 각각의 점에 가중치를 설정하며,실측 데이터와 예측 데이터의 비교 결과에 상기 설정된 가중치를 반영하여 혼동 행렬을 생성하고, 상기 생성된 혼동 행렬을 기초로 다중 분류 모델의 성능을 평가하는, 다중 분류 모델의 성능 평가 시스템
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