지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박정희
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수0
이 논문의 연구 히스토리 (2)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
Outlier score that represents the degree of deviation is a general form of output in most outlier detection algorithms. However, it is difficult to choose an optimal threshold of an outlier score by which a data sample is predicted as an outlier. In this paper, we propose a tree-based outlier detection method which directly gives binary labels for outlier prediction. Given training data consisting of normal data samples, the proposed method builds a multi-way splitting tree, called Region-Partition Tree(RP-tree), where each leaf node corresponds to a partition of normal data region estimated by training data. By utilizing Region-Partition Table(RP-table) which stores the information for splitting attributes and interval partition, RP-tree can be constructed so as to finely split the normal data region but keep the size of a tree be reasonably small. Especially the proposed method can give useful explanation for the attribute that is responsible for outlier prediction. As a result of the experiment and application of PD discharge, it proves that the performance is superior to the b-tree outlier detection method.
목차
목 차1. 서론 12. 관련 연구 43. 트리 기반 이진 이상치 탐지 방법 73.1 트리 테이블 구성 83.2 트리 구성 103.3 트리 앙상블을 이용한 이상치 예측 134. 실험 결과 164.1 데이터 설명 164.2 실험 방법 174.3 성능 비교 184.4 트리 기반 방법의 노드 수 비교 204.5 이상치 기여도 표현 215. 지중 케이블 부분 방전(Partial Discharge) 신호 탐지 235.1 데이터 235.1.1 데이터 소개 235.1.2 데이터 전처리 과정 255.2 실험 266. 결론 28참고 문헌 30
최근 본 자료
댓글(0)
0