• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.444-447
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• 2005

본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 둔 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성분 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로는 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하고자 한다. 제안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 결과를 보임을 나타내고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.119-123
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• 2006

본 논문에서는, 주성분분석기법과 다층신경망에 기반을 유도전동기의 고장진단기법을 제안하고자 한다. 입력의 수가 많을 경우 다층신경망만을 이용하여 분류하는 데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주성분분석기법에 의해 입력특징의 수를 축약한 후, 비선형분류기인 다층신경망을 적용하였다. 또한, 주성 분석기법에 추출된 특징벡터가 고장상태별로 비선형성 특성을 보일 경우 기존의 거리척도 기반에 의한 분류방법으로 정확한 진단을 하는데 어려움이 있다. 이를 위해 비선형 분류기인 MLP를 적용함으로써 효과적인 고장진단을 하자 한다. 세안된 기법은 다양한 실험을 통해 기존의 선형분류기에 비해 우수한 겨과를 보임을 나타내고자 한다.

• 감성과학
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• 제16권3호
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• pp.409-416
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• 2013

집중은 관련된 사건을 선택적으로 주의하고, 관련 없는 사건을 무시하는 인간의 중요한 인지 기능중의 하나이다. 인간의 집중 능력을 관리 이용하는 컴퓨터 기반 장치에 있어서 집중과 비집중 상태를 구분하는 것은 필수적으로 요구되는 조건이다. 본 논문에서는, 뇌파신호로부터 분류기의 입력으로 사용되는 특징을 효율적으로 추출하기 위하여 비선형 반복 패턴 분석기법과 스펙트럼 분석 기법을 새로이 결합하였고(13개 특징 추출), 서포트벡터머신, 역전파 알고리즘, 선형분리, 로지스틱 회귀 분류 기반 분류기들을 포함하는 집중-비집중 분류기들의 성능을 분석하였다. 그중에서 81 %의 정확도를 보이는 서포트벡터머신 분류기가 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 스펙트럼 분석으로 추출한 특징만을 사용하였을 경우(76 % 정확도)가 비선형 분석 방법으로 추출한 특징만을 사용했을 경우(67 % 정확도)보다 좀 더 우수한 성능을 보였다. 비선형-스펙트럼 분석법을 복합 적용한 서포트벡터머신 분류기가 추후 집중 관련 장비 설계에 있어서 효율적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.81-90
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• 1997

키 수열 발생기는 함수 조합 형태에 따라 여러 가지로 분류될 수 있으며, 비도 기본 요소(랜덤 특성, 주기, 선형 복잡도, 상관 면역도, 키 수열의 수 등)는 비선형 함수에 따라 달라진다. 모든 기본 요소를 잘 만족하는 키 수열 발생기는 설계가 어렵지만, 각 요소별로 특성이 뛰어난 발생기를 잘 조합하면 고비도 시스템을 설계할 수 있다. 본 논문에서는 선형 복잡도와 상관 면역도 측면에서 강한 개선된 합산 수열 발생기와 키 수열 수사 많은 일반화된 메모리 다수열 발생기를 조합하여 혼합형 수열 발생기를 제안하고, 비도 수준을 분석하였다.

• 정보관리학회지
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• 제17권4호
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• pp.229-248
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• 2000

문서 범주화에 이용되는 학습알고리즘 중에서 이원 패턴인식 문제를 해결하기 위해 제안된 SVM은 다른 분류기 보다 우수한 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 Reuters-21578 (ModApte 분할판)을 대상으로 SVM 분류기를 이용하여 단어빈도, 역문헌빈도, 문헌길이 정규화 공식을 자질에 대한 가중치로 적용하여 성능을 평가하고, 선형 SVM과 비선형 SVM의 분류 성능을 비교하였다. 또한 이원 분류기를 승자독식 방법과 쌍단위 분류방법에 의해 다원 분류기로 확정하여 실험한 후 이원 분류기와의 성능을 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.157-159
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• 2001

신경 트리는 신경망과 결정 트리의 구조를 결합한 형태의 분류기로서 비선형적 결정 경계 형성이 가능하며 기존 신경망에 비해 학습, 출력시 계산량이 적다는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신경 트리의 노드를 구성하는 신경망을 학습하기 위하여 기존의 방법들과는 달리 교사 학습 방법인 LVQ3 알고리즘을 사용하는 신경 트리 분류기를 제안한다. 학습 과정을 통해 생성된 트리는 오인식율 추정을 이용한 가지치기를 통하여 효율적인 트리로 재구성된다. 제안하는 방법은 실제 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 그 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.563-568
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• 2007

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 클래스의 분류강도를 구하고 비선형 시계열 추이선을 예측하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM에 의하여 추출된 가중퍼지 소속함수(BSWFM)를 이용하여 입력값에 대한 분류강도를 구하게 되고, 이들에 대한 가중평균 역퍼지화를 통하여 비선형 시계열 추이선을 작성한다. 실증분석결과 NEWFM은 목표 클래스로 설정된 GDP에 대하여 92.22%의 분류성능을 보여 주었다. 따라서 동 비선형 시계열 추이선은 대표적인 경기지표인 GDP 추이에 비교적 높은 유사도를 나타내는 가운데 분석대상기간인 제5순환기-제8순환기 중 정점(peak)에서 평균 12개월, 저점(trough)에서 평균 6개월의 선행성(look-ahead)을 보여 줌으로써 경기변동에 앞서 상당기간의 시차를 둔 예측지표로서 활용가능성이 입증되었다. NEWFM은 그 특징선택(feature selection)에 의하여 선행지표 10개 중 3개의 축소를 기할 수 있게 해 줌으로써 보다 적은 수의 경제지표를 가지고도 분류성능을 90.0%에서 92.22%로 향상을 기하는 가운데 효율적인 예측기능을 수행할 수 있음이 입증되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2057-2058
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• 2006

선형 전동기는 일반 회전기를 펼친 상태로 유도기, 전동기, 직류기 및 기타 특수 전동기로 분류하며 그 원리는 회전형 전동기와 같다. 직선 운동을 필요로 하는 시스템에서 기계적 변환 기구를 사용하지 않고 직접 직선 운동을 얻을 수 있으므로 향후 자동화 기기, 교통수단, 산업용 기기 등에 많은 수요를 창출할 수 있는 전동기이다. 또한 선형 전동기는 일반 회전형 전동기에 비해 스크류, 체인, 기어 시스템 등의 기계적인 변환장치가 없이 선형 구동력을 직접 발생시키므로 청정을 필요로 하는 환경에서 회전형에 비해 절대적으로 우세하다. 그러나 이상과 같은 장점을 지닌 선형 전동기를 실제 시스템에 적용하기 위해서는 속도의 저하에 따른 저 출력, 저 효율 및 고 가격과 같은 문제들을 우선적으로 해결해야 한다. 본 논문에서는 이 선형 전동기 기술이 적용되는 차세대 LCD 공정 자동화설비인 10,000N급 Stocker System에 적용되는 핵심기술과 기술개발 동향에 대한 소개를 하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.503-510
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• 2002

본 논문에서는 비선형시스템에서 발생한 고장을 감지하고 분류하기 위해 신경회로망기반 다중고장모델과 통계적기법에 의한 고장진단 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬에서는 시스템의 출력과 신경회로망 공칭모델 출력 사이의 오차가 미리 설정한 문턱 값을 넘으면 고장을 감지한다. 고장이 감지되면 고장분류기에서는 각 신경회로망 고장모델 출력과 시스템 출력 사이의 오차를 이용하여 통계적 기법으로 고장을 분류한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과로부터 제안한 고장진단방법이 비선형 시스템에서의 고장감지 및 분류문제에 잘 적용됨을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.131-139
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• 2013

지지벡터기계는 잡음변수가 존재하는 경우에 성능이 저하될 수 있다. 또한 최종 분류기에서 각 변수들의 중요도를 알리 어려운 단점이 있다. 따라서 변수선택은 지지벡터기계의 해석력과 정확도를 높일 수 있다. 기존의 문헌상의 대부분의 연구는 선형 지지벡터기계에서 성근 해를 주는 벌점함수를 통해 변수를 선택에 관한 것이다. 실제로는 분류의 정확도를 높이기 위해 비선형 커널을 사용하는 경우가 일반적이다. 따라서 변수선택은 비선형 지지벡터기계에서도 마찬가지로 필요하다. 본 논문에서는 모의실험 및 실제자료를 통하여 비선형 지지벡터의 대표적인 변수선택법인 COSSO(component selection and smoothing operator)와 KNIFE(kernel iterative feature extraction)의 성능을 비교한다.