제안된 방법의 실험 결과 GPS만을 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 로 봇의 위치를 추정할 수 있음을 확인하였다. 기하오차가 보정된 정합쌍을 추출하였다. 또한, 기준영상이 Level 1G 영상을 이용하였을 때 보다 상대적으로 많은 수의 영상일 때의 상호좌표등록 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 평균 5화소 미만으로 Level 1R 영상을 확인하였다. 이용하였을 때보다 더 낮은 것을 이는 의미하며, 상호좌표등록 수행 시 두. 도6의 그래프에서 보듯이 입력데이터(input feature)로 guideRNA의 서열정보 (22nt, 그래프에서 맨 왼쪽 (1)) 만을 이용하였을 때보다, guideRNA의 서열정보와 함께 pri-shRNA의 양(22nt + pri-shRNA, 그래프에서 맨 왼쪽에서 2번째, (3))에 대 한 정보도 함께 이용할 때가 좀더 성능이.
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또한 다른 자질집합을 사용할 때 보다 본문을 이용한 경우에 월등하게 높은 성능을 보였다. 키워드는 학습 횟수가 20번일 때 0.51%에서 1.06% 사이로 학습을 30번 진행할 때보다 높 게 나타났다. 학술문헌에서 키워드는 단어 그 자체이며 문맥적인 추론 요소가 거의.
각각의 군집의 경계면에 인공 데이터가 생성 됨으로써 SMOTE 기법을 이용하였을 때보다 과적합 현상이 완 화되며 분류 경계면 주변의 샘플이 생성되는 효과가 있다.이번 연구에서는 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법인 GBL-SMOTE 가 군집의 경계면에서 인공 데이터.
