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간질 분류를 위한 NEWFM 기반의 특징입력 및 퍼지규칙 추출
이상홍, 임준식, Lee. Sang-Hong, Lim. Joon-S. 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 7 Pages
한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2009, Vol.10 No.5 127-133 (7 pages)
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 간질 증세를 가진 사람과 건강한 사람의 뇌파(electroencephalogram, EEG)로부터 정상 파형과 간질(epilepsy) 파형을 분류하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특징입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 이용하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성한 웨이블릿 계수들을 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 24개의 특징입력을 추출하였다.... -
낙상 검출을 위한 NEWFM 기반의 최소의 특징입력 선택
신동근, 이상홍, 임준식, Shin. Dong-Kun, Lee. Sang-Hong, Lim. Joon-Shik 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 9 Pages
한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2009, Vol.10 No.3 17-25 (9 pages)
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)기반의 특징추출기법을 사용하여 낙상을 검출하는 방안을 제안하고 있다. 비중복면적 분산 측정법에 의해 중요도가 가장 낮은 특징입력을 하나씩 제거하면서 최소의 특징입력을 선택하였다. 특징입력으로써 가속도 센서를 통해 입력된 가속도 변화랑을 웨이블릿 변환한 33개의 계수들 중 비중복면적 분산측정법에 의해서 추출된 19개의 계수가 사용되었다. 제안된 방법으로 민감도가 95%, 특이도가 97.25%, 정확도가 96.125%를... -
심실빈맥/심실세동 분류를 위한 NEWFM 기반의 퍼지규칙 추출
신동근, 이상홍, 임준식, Shin. Dong-Kun, Lee. Sang-Hong, Lim. Joon-S. 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 8 Pages
한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2009, Vol.10 No.2 179-186 (8 pages)
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 Creighton University Ventricular Tachyarrhythmia DataBase(CUDB)의 심전도(ECG) 신호로부터 정상리듬(Normal Sinus Rhythm, NSR)과 심실빈맥/심실세동(Ventricular Tachycardia/Ventricular Fibrillation, VT/VF)을 분류하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특징입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 이용하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서... -
자동 조기심실수축 탐지를 위한 최소 퍼지소속함수의 추출
임준식, Lim. Joon-Shik 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 8 Pages
한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2007, Vol.8 No.1 125-132 (8 pages)
논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature vedtricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 웨이블릿 변환의 d3과 d4의 8개 계수를 추출하였다. 이들 특징입력을 3개의 실험군에... -
웨이블릿 분석과 신경망을 이용한 농형 유도전동기 고장 진단
이재용, 강대성, Lee. Jae-Yong, Kang. Dae-Seong 한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會 論文誌 7 Pages
한국신호처리시스템학회 信號處理·시스템學會 論文誌 2008, Vol.9 No.1 75-81 (7 pages)
산업 전반에 걸쳐 유도 전동기는 필수적인 요소로 그 비중이 매우 크다. 이에 수반하여 유도 전동기의 고장은 단지 유도 전동기라는 전기기기에 국한되는 것뿐만 아니라 진동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 다른 고장을 유발하는 원인이 되기도 한다. 이는 산업 시스템의 신뢰성을 실추시키는 악영향을 수반한다. 따라서 이를 예방하기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 전반에 걸쳐 널리 사용되고 있는 유도 전동기의 고장을 자동 판별하는 시스템을 제안한다. 이 시스템의 고장진단 방법은 고정자 전류를... -
웨이블렛 변환을 적용한 인공신경망에 의한 충주댐 일유입량 예측
류용준, 신주영, 남우성, 허준행, Ryu. Yongjun, Shin. Ju-Young, Nam. Woosung, Heo. Jun-Haeng 한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 10 Pages
한국수자원학회 韓國水資源學會論文集 2012, Vol.45 No.12 1321-1330 (10 pages)
본 연구에서는 비선형적 모델인 웨이블렛-인공신경망을 적용하여 충주댐 유역의 일유입량을 예측하였다. 일반적으로 시계열 자료는 경향성, 주기성 및 추계학적 성분의 선형조합으로 이루어져 있다. 그러나 이러한 자료를 통해 시계열 모형 구축 시 경향성 및 주기성은 제거되어야하는 성분이다. 따라서 수문기상자료에 포함되어있는 경향성 및 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음과 측정과정에서 발생하는 단순잡음을 제거시키기 위해 디노이징기법인 웨이블렛 변환을 적용하였다. 웨이블렛 변환을 적용한 자료를 입력자료로 사용한... -
웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용한 결함분류 프로그램 개발과 용접부 결함 AE 신호에의 적용 연구
김성훈, 이강용, Kim. Seong-Hoon, Lee. Kang-Yong 한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 8 Pages
한국비파괴검사학회 비파괴검사학회지 2001, Vol.21 No.1 54-61 (8 pages)
웨이블릿 변환과 인공신경망을 이용하여 AE 신호를 분류하는 소프트웨어 패키지를 개발하였다. 웨이블릿 변환으로는 연속 웨이블릿 변환과 이산 웨이블릿 변환을 모두 고려하였으며, 인공신경망의 모델로는 오류 역전파 인공신경망을 사용하였다. 분류에 사용된 AE 신호는 용접부에 인공결함을 가진 시편의 3점 굽힘시험에서 발생한 신호이다. 개발된 소프트웨어 패키지를 이용하여 이 신호를 웨이블릿 변환시켜 생성된 시간-주파수 평면상에서 특징값을 추출하고 이를 인공신경망에 학습하여 인공신경망 분류기를 설계하고 검증하였다.... -
거리 기반의 특징 선택을 이용한 간질 분류
이상홍, Lee. Sang-Hong 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 7 Pages
한국디지털정책학회 디지털융복합연구 2014, Vol.12 No.8 321-327 (7 pages)
Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도,...