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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
노석범 (수원대학교  ) 오성권 (수원대학교) 김영일 (G2Power)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제31권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
526 - 532 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2021.31.6.526

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이 논문의 연구 히스토리 (18)

2021

부분 방전 패턴 분류를 위한 랜덤 포레스트 기반 feature selection 기법을 적용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴 분류기 설계 및 응용
노석범 ,  오성권 ,  김영일 한국지능시스템학회 논문지 2021.12 학술저널
Margin-Maximization을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 ,  류병건 정보 및 제어 논문집 2021.10 학술대회자료
Margin-Maximization을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 ,  류병건 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.10 학술대회자료
Weighted Fuzzy C-Means Clustering을 이용한 입력 공간 분석에 기반한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 ,  김영일 대한전기학회 학술대회 논문집 2021.07 학술대회자료
ELM기반 Auto-encoder를 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴분류기 설계
노석범 ,  김영일 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2021.04 학술대회자료
ELM기반 Auto-encoder를 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 패턴분류기 설계
노석범 ,  김영일 ,  오성권 대한전기학회 워크샵 2021.04 학술대회자료

2020

Expectation Maximization 학습을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  오성권 한국지능시스템학회 논문지 2020.02 학술저널

2019

ε-둔감도 학습방법을 이용한 방사형 기저함수 신경회로망 설계
노석범 ,  서기성 ,  오성권 정보 및 제어 논문집 2019.10 학술대회자료

2018

입자군집 최적화를 이용한 SVM 기반 다항식 뉴럴 네트워크 분류기 설계
노석범 ,  오성권 전기학회논문지 2018.08 학술저널

2017

주성분 분석법을 이용한 회귀다항식 기반 모델 및 패턴 분류기 설계
노석범 ,  이동윤 한국정보전자통신기술학회 논문지 2017.12 학술저널
SVM 기반 다항식 뉴럴 네트워크 분류기 설계
노석범 ,  김영일 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2017.07 학술대회자료

2016

차분 진화를 이용한 다항식 신경회로망 기반 패턴 분류기 최적화
노석범 ,  오성권 대한전기학회 학술대회 논문집 2016.07 학술대회자료

2014

퍼지 결합 다항식 뉴럴 네트워크 기반 패턴 분류기 설계
노석범 ,  장경원 ,  안태천 전기학회논문지 2014.04 학술저널

2013

Particle Swarm Optimization을 이용한 다항식 뉴럴 네트워크 기반 패턴 분류기 설계
노석범 ,  장경원 ,  황국연 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.07 학술대회자료
퍼지 결합 다항식 뉴럴 네트워크 기반 패턴 분류기 설계
노석범 ,  장경원 ,  황국연 외 1명 대한전기학회 학술대회 논문집 2013.07 학술대회자료

2011

k-Nearest Neighbor 분류기를 위한 Particle Swarm Optimization을 이용한 Dissimilarity 공간 최적화
노석범 ,  송문규 대한전자공학회 학술대회 2011.11 학술대회자료

2004

Evolutionary Data Granulation 기반으로한 퍼지 집합 다항식 뉴럴 네트워크에 관한연구
노석범 ,  안태천 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.10 학술대회자료
유전론적 최적 자기구성 퍼지 집합 기반 다항식 뉴럴네트워크
노석범 ,  오성권 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 부분 방전 데이터의 패턴 분류에 적용하기 위하여 방사형 기저함수 신경회로망 패턴 분류기를 설계하고자 한다. 패턴 분류 적용 대상인 부분 방전 데이터의 경우 매우 높은 입력 공간 차원을 가지고 있다. 높은 차원의 입력 공간에 존재하는 데이터는 불필요한 정보 (redundant information)을 포함할 가능성이 높고 과 적합 (overfitting) 문제를 야기할 수 있다. 이와 같이 고차원 입력 공간으로 인해 발생되는 여러 가지 문제를 해결하기 위하여 주어진 입력 공간에서 주요한 변수를 선택하여 사용하여야 한다. 본 논문에서는 입력 변수 선택을 위하여 랜덤 포레스트의 노드 선택 알고리즘과 그 과정에서 평가 기준으로 사용되는 정보 이득 (Information Gain)을 적용한 특징 추출 (feature selection) 기법 제안한다. 제안된 특징 추출 기법을 적용하여 획득된 주요 특징들은 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 또한 방사형 기저함수의 중심점을 정의하기 위하여 Fuzzy C-Means 클러스터링 기법이 사용된다. 제안된 특징 추출 기법을 적용한 방사형 기저함수 신경회로망은 부분방전 데이터의 패턴 분류 응용에 적용되어 제안된 기법의 유효성을 검증한다.
#렌덤 포레스트 #특징 선택 #정보이득 #방사형 다항식 신경회로망 #퍼지 C-Means 클러스터링 #부분 방전 데이터 #Random Forest #Feature Selection #Information Gain #Radial Basis Function Neural Networks #Fuzzy C-Means Clustering #Partial Discharge Data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 랜덤 포레스트를 이용한 특징 추출
3. 방사형 기저함수 신경회로망
4. 부분 방전 데이터 특성
5. 시뮬레이션 및 결과
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
Leo Breiman, “Random Forests,” Machine Learning, vol. 45, pp. 5-32, 2001. google schola Cover, Thomas M., Thomas, Joy A. (1991), Elements of Information Theory, John Wiley & Sons. google schola Yulim Ahn, Seungah Hong, Jiyeon Kim, Eunjung Choi, “A Study on Detection of Malicious Android Apps based on LSTM and Information Gain,” Journal of Korea Multimedia Society, vol. 23 no. 5, 641-649, 2020. dbpia W. Pedrycz, “Conditional fuzzy C-Means,” Pattern Recognition Letters, vol. 17, no. 6, pp. 625-632, 1996. google schola J. Kim, W. Choi, S. Oh, K. Park and S. Grzybowski, “Partial Discharge Pattern Recognition Using Fuzzy-Neural Networks (FNNs) Algorithm,” 2008 IEEE International Power Modulators and High-Voltage Conference, pp. 272-275, 2008. google schola

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