Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2006.05a
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  • Pages.379-382
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  • 2006
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

ADSTM Methodology for Signal Pattern Classification

신호 패턴 분류를 위한 ADSTM 기법

  • Kim A-Ram (Graduate school of Computer Education Kangnung National University) ;
  • Lee Seung-Jae (Department of Computer Science and Engineering, Kangnung National University) ;
  • Kim Chang-Hwa (Department of Computer Science and Engineering, Kangnung National University)
  • 김아람 (강릉대학교 교육대학원 컴퓨터교육) ;
  • 이승재 (강릉대학교컴퓨터공학과) ;
  • 김창화 (강릉대학교컴퓨터공학과)
  • Published : 2006.05.01
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Abstract

일반적으로 센서 어레이는 많은 채널의 센서를 가지고 있으므로 분석해야 할 데이터의 양이 많다. 따라서 다변량(多變量) 분석 방법을 이용하는데, 크게 통계적 방법과 신경망 방법을 분석하고자 하는 데이터의 특성이나 분석에 필요한 환경 조건에 맞는 분석 방법을 선택하여 이용한다. 센서 어레이의 신호 패턴을 분석하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하여 측정된 가스의 특성을 반영할 수 있는 통계적 방법에 대해 연구하였다. 센서 어레이 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 가스 종류 식별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 중점을 두고, 모델링 요소인 '상태'는 일정한 시간 간격으로 샘플링 하였을 때의 신호값으로,'천이 관계는 각 천이 벡터의 각으로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였다.

Keywords