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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상범 (수원대학교 전기공학과) 노석범 (수원대학교 전기공학과) 오성권 (수원대학교 전기공학과) 박은규 (수원대학교 폐기물자원화기술연구소) 최우진 (수원대학교 폐기물자원화기술연구소)
저널정보
한국자원리싸이클링학회 자원리싸이클링 자원리싸이클링 제26권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
46 - 55 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

Hybrid PCA 전처리를 사용한 RBFNN 분류기 설계 및 검정색 폐플라스틱 분류로의 응용
박상범 ,  오성권 ,  최우진 정보 및 제어 논문집 2018.10 학술대회자료

2017

데이터 처리기법에 기반한 검정색 플라스틱 분류기 설계
박상범 ,  오성권 ,  김현기 정보 및 제어 논문집 2017.04 학술대회자료
지능형 알고리즘을 이용한 재질별 검정색 플라스틱 분류기 설계
박상범 ,  노석범 ,  오성권 외 2명 자원리싸이클링 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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본 연구에서는 레이저유도붕괴분광(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks, RBFNNs) 분류기 설계방법론을 개발하고 실제 폐소형가전제품의 플라스틱 분류 시스템에 적용하였다. ABS, PP, PS와 같은 검정색 플라스틱을 구별하기 위해, 지능형 알고리즘 중 하나인 방사형 기저함수 신경회로망 분류기를 설계하였다. 획득한 입력변수는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하여 축소시켰으며, 군집화기법 중 하나인 K-means 클러스터링 방법을 이용해 여러 그룹으로 분할하였다. 전체 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터를 4:1의 비율로 나누었으며, 제안된 분류기의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위하여 5-FCV(5-Fold Cross Validation) 기법을 사용하였다. 입력변수와 클러스터의 개수가 각각 5개인 경우, 제안된 분류기의 분류 성능은 96.78%로 나타났다. 또한, 제안된 분류기는 다른 분류기들과 비교하였을 경우 분류 성능의 관점에서 우수성을 보여주었다.
#방사형 기저함수 신경회로망 #주성분 분석법 #검정색 플라스틱 #분류 시스템 #K-means 클러스터링

목차

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참고문헌 (8)

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박은규 / 2016 / 폐소형가전 재활용을 위한 해체·파쇄·선별 공정의 환경영향 분석 / 자원리싸이클링 25(2):17~24 dbpia Albert Bifet / 2015 / Efficient online evaluation of big data stream classifiers / proc 21st ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining :59~68 google schola Kingo Azuma / 2016 / Plasma parameters of titanium-based metallic plasma generated by compact-type high-powerpulsed sputtering penning discharge / IEEE Transactions on Plasma Science 44(12):3201~3206 google schola 최우용 / 2014 / 클러스터링 기반 RBFNNs를 이용한 기상레이더 패턴분류기설계 : 비교 연구 및 해석 / 한국지능시스템학회 논문지 24(5):536~541 dbpia 김선환 / 2016 / 왜곡 보정과 지역 이진화를 이용한 RBFNNs 기반 차량 번호판 인식시스템 / 전기학회논문지 65(9):1531~1540 dbpia

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