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An Effective Feature Extraction Method for Fault Diagnosis of Induction Motors
흥 뉘엔, 김종면, Nguyen. Hung N., Kim. Jong-Myon 한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 13 Pages
한국컴퓨터정보학회 韓國컴퓨터情報學會論文誌 2013, Vol.18 No.7 23-35 (13 pages)
본 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균... -
사례기반추론을 이용한 다이렉트 마케팅의 고객반응예측모형의 통합
홍태호, 박지영, Hong. Taeho, Park. Jiyoung 한국정보시스템학회 정보시스템연구 25 Pages
한국정보시스템학회 정보시스템연구 2009, Vol.18 No.3 375-399 (25 pages)
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개인별 고유얼굴 공간을 이용한 얼굴 인식 방법
이경희, Lee. Kyung-Hee 한국정보보호학회 情報保護學會論文誌 5 Pages
한국정보보호학회 情報保護學會論文誌 2006, Vol.16 No.5 119-123 (5 pages)
본 논문에서는 얼굴인식에 널리 사용되는 고유얼굴(eigenfaces)을 이용한 방법에서 고유얼굴들을 고유치(eigenvalues)의 크기에 따라 사용하는 기존의 방식과는 달리, 개인별로 인식에 사용될 고유얼굴들을 선택하여 인식하는 방법을 제안한다. YALE, ORL(Olivetti Research Laboratory) 데이터베이스에 대하여, 기존의 방법과 제안한 방법에 의한 선택에 따른 고유얼굴들을 사용한 경우를 비교 실험하였다. 실험결과, 개인별로 선택된 고유얼굴들에 의한 특징벡터를 이용한 인식이 더 우수한 성능을 보였다. -
휴머노이드 로봇의 경사면 내리막 보행을 위한 지능보행 연구
김동원, 박귀태, Kim. Dong-Won, Park. Gwi-Tae 한국로봇학회 로봇학회논문지 6 Pages
한국로봇학회 로봇학회논문지 2006, Vol.1 No.2 197-202 (6 pages)
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빅 데이터 분석을 위한 지지벡터기계
최호식, 박혜원, 박창이, Choi. Hosik, Park. Hye Won, Park. Changyi 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2013, Vol.24 No.5 989-998 (10 pages)
데이터마이닝 시대에 개발된 일괄처리 (batch processing) 방식의 알고리즘을 적용할 수 없게 된다. 따라서 가장 시급히 해결해야 하는 문제는 기존의 여러 가지 기계학습방법을 빅 데이터에 적용할 수 있도록 분산처리 (distributed processing)를 수행하는 적절한 알고리즘을 개발하는 것이라 볼 수 있다. 본 논문에서는 분류문제에서 각광받는 지지벡터기계 (support vector machines)의 여러 알고리즘을 살펴보고자 한다. 특히 빅 데이터 분류문제에 유용할 것으로 예상되는 온라인 타입 알고리즘과 병렬처리 알고리즘에 대하여... -
기계학습을 이용한 파레토 프런티어의 생성
윤예분, 정나영, 윤민, Yun. Yeboon, Jung. Nayoung, Yoon. Min 한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 10 Pages
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 2013, Vol.24 No.3 495-504 (10 pages)
진화 알고리즘 계산 지능을 이용한 예측 방법이 다목적 최적화 문제에서 많이 이용되고 있고, 이러한 방법들은 많은 근사 파레토 최적해들을 좀 더 정확하게 생성하기 위해서 개선되고 있다. 본 논문은 다목적 최적화 문제에서 서포트 벡터기계를 이용하여 근사 파레토 프런티어를 찾는 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법과 진화 알고리즘을 결합한 것이 파레토 프런티어를 더 잘 근사시킨다는 것과 두 개혹은 세 개의 목적함수를 가진 의사결정은 제안된 방법으로 파레토 프런티어를 시각화한 것에 근거하여 더 쉽게 수행된다는 것을... -
심층 신경망을 이용한 윈드시어 경보 사전 예측
조휘연(Hwi-Yeon Cho), 김용혁(Yong-Hyuk Kim), 임효혁(Hyo-Hyuk Im) 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 9 Pages
인문사회과학기술융합학회 예술인문사회융합멀티미디어논문지 2018, 제 8권 제 7호 73 749-757 (9 pages)
항공기의 이륙·착륙에 가장 많은 영향을 끼치는 것 중에 하나는 윈드시어이다. 윈드시어는 wind(바람)과 shear(자르다)가 결합된 용어로, 짧은 수평·수직 거리 내에서 바람의 방향과 속도가 갑자기 변하는 현상을 말한다. 이착륙 단계의 낮은 고도에서는 조종사가 대응할 만한 시·공간적 여유가 없기 때문에, 윈드시어가 발생하면 매우 위험한 상황이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 일정 시간(10분, 20분, 30분) 이후의 윈드시어 발생 경보를 사전에 예측하는 모델을 제안한다. 딥러닝 기법 중의 심층 신경망을...
