• 전기학회논문지
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• 제67권4호
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• pp.569-577
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• 2018

In this paper, with the aid of information which is included within data, preprocessing algorithm-based black plastic classifier is designed. The slope and area of spectrum obtained by using laser induced breakdown spectroscopy(LIBS) are analyzed for each material and its ensuing information is applied as the input data of the proposed classifier. The slope is represented by the rate of change of wavelength and intensity. Also, the area is calculated by the wavelength of the spectrum peak where the material property of chemical elements such as carbon and hydrogen appears. Using informations such as slope and area, input data of the proposed classifier is constructed. In the preprocessing part of the classifier, Principal Component Analysis(PCA) and fuzzy transform are used for dimensional reduction from high dimensional input variables to low dimensional input variables. Characteristic analysis of the materials as well as the processing speed of the classifier is improved. In the condition part, FCM clustering is applied and linear function is used as connection weight in the conclusion part. By means of Particle Swarm Optimization(PSO), parameters such as the number of clusters, fuzzification coefficient and the number of input variables are optimized. To demonstrate the superiority of classification performance, classification rate is compared by using WEKA 3.8 data mining software which contains various classifiers such as Naivebayes, SVM and Multilayer perceptron.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.911-917
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• 2017

There are generally three folds when developing neural network classifiers. They are as follows: 1) discriminant function; 2) lots of parameters in the design of classifier; and 3) high dimensional training data. Along with this viewpoint, we propose space search optimized polynomial neural network classifier (PNNC) with the aid of data preprocessing technique and simultaneous tuning strategy, which is a balance optimization strategy used in the design of PNNC when running space search optimization. Unlike the conventional probabilistic neural network classifier, the proposed neural network classifier adopts two type of polynomials for developing discriminant functions. The overall optimization of PNNC is realized with the aid of so-called structure optimization and parameter optimization with the use of simultaneous tuning strategy. Space search optimization algorithm is considered as a optimize vehicle to help the implement both structure and parameter optimization in the construction of PNNC. Furthermore, principal component analysis and linear discriminate analysis are selected as the data preprocessing techniques for PNNC. Experimental results show that the proposed neural network classifier obtains better performance in comparison with some other well-known classifiers in terms of accuracy classification rate.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권6호
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• pp.88-98
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• 1998

부분공간 인식기는 Karhunen-Loeve (KL) 변환을 기반으로 하는 대표적인 패턴인식 방법이다. 이 부분 공간 인식기는 고차원의 패턴을 저차원의 부분공간에 나타내어 인식을 한다. 그러나 차원 감축으로 인한 정보의 손실로 principal components가 유사하게 나타나는 패턴간에는 분별이 어려워지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 부분공간 인식기의 단점을 해결하기 위해 일반적으로 무시되는 minor components로 표현되는 패턴의 노벨티 성분을 이용하는 결합된 다중 노벨티 신경망 인식기를 제안하고 부분공간 인식기와 결합을 통해 인식률을 제고하는 방법을 제시한다. 필기체 숫자 데이터베이스에 대해서 제안한 인식기를 구성하고 특성을 분석한다. 제안한 방법은 다른 인식기들에 비해서 신경망에 사용된 가중치의 수는 증가하지만 가장 우수한 인식 성능을 나타내었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권2호
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• pp.23-33
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• 2000

본 연구에서는 인공위성영상을 이용한 토지피복 분류방법 중 파라메트릭한 분류와 비-파라메트릭한 분류의 대표성을 띤 최대우도 분류법과 신경망을 이용한 분류방법을 사용하여 분류정확도를 비교하였다. 분류정확도의 평가에 있어서 일반적인 분석가들이 사용하는 훈련지역에 대한 분류정확도의 분석뿐만 아니라, 시험지역에 대한 정확도분석을 하였다. 그 결과, 최대우도분류기에 비하여 신경망의 분류기가 일반적인 훈련데이터의 분류에 있어서 약 3% 우월하였으며, 지상검증데이터를 사용한 분류결과에서는 시험에 사용된 두 분류기 모두 빈약한 분류결과를 나타내었으나, 신경망에 의한 분류가 최대우도에 비하여 약 10%정도 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집D
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• pp.721-725
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• 2001

The main reason for applying pulverizer classifier-rotary type in fossil power plant is boiler high efficiency and energy saving movement in the government. This study intends to analyze the boiler efficiency through the pulverizer classifier-rotary type improvement in thermal power plant and makes its comparison to that of the used fixed type.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.233-236
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• 2001

In this paper, we propose a TSK-type fuzzy classifier using PCA(Principal Component Analysis), FCM(Fuzzy C-Means) clustering and hybrid GA(genetic algorithm). First, input data is transformed to reduce correlation among the data components by PCA. FCM clustering is applied to obtain a initial TSK-type fuzzy classifier. Parameter identification is performed by AGA(Adaptive Genetic Algorithm) and RLSE(Recursive Least Square Estimate). we applied the proposed method to Iris data classification problems and obtained a better performance than previous works.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.609-615
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• 1998

In this paper, we propose efficient total recognition system of handwritten and printed numerals for enhancing the classification time. The proposed system consist two step neuroclassifier: Printed numerals classifier and Handwritten numerals classifier. The performance of the propose classifier was tested on 5000 handwritten numerals database of NIST and 100 printed numerals database. In case of handwritten classifier, the overall classification times were 11 second. And in case of proposed system, the overall classification times were reduced by...

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1684-1690
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• 2004

본 논문은 시험 표본 주위의 영역에 대한 속성을 이용한 다중 인식기 선택 방법을 제안한다. 기존의 DCS-LA 동적 인식기 선택 방법은 시험 표본 주위의 학습표본들을 사용해서 각 인식기의 국부적 정확성을 계산하여 인식기를 동적으로 선택하기 때문에 인식 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징공간에서 국부적인 속성을 계산해서 그 속성값에 적합한 인식기를 미리 선정해서 저장해 놓은 후 시험 표본이 들어오면 그 주변의 속성값에 따라 저장된 인식기에서 선택을 하기 때문에 인식시간을 줄일 수 있다. 국부적인 속성으로는 표본 주위의 작은 영역에 대한 엔트로피와 밀도를 계산하여 사용하였으며 이들을 특징공간속성(Feature Space Attribute)라고 하였다. 이들 두 속성으로 이루어지는 속성 공간을 규칙적인 사각형 셀로 나누어, 학습과정에서 각각의 학습표본에 대해 계산된 속성값이 어떤 셀에 속하는지를 구한다. 또한 각 셀에 속하는 학습표본들에 대해 각 인식기의 국부적 정확도를 구하여 셀에 저장한다. 시험 과정에서 시험표본에 대해 속성값 계산을 통해 그 표본이 속하는 셀을 구한 후 그 셀에서 국부적 정확도가 가장 높은 인식기로 인식한다. Elena 데이타베이스를 사용해서 기존의 방법과 제안된 방법을 비교하였다. 제안된 방법은 기존의 DCS-LA와 거의 같은 인식률을 나타내지만 인식속도는 약 4배 가까이 빨라짐을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.355-359
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• 2014

본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1004-1015
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• 1994

통계적 모먼트(statistical moments)에 의한 변조형태 분류기(classifier)는 PSK 신호를 분류하는데 자주 이용되어 왔다. 이전에 사용된 분류기는 수신된 신호로부터 추출하기 어려운 신호위상 샘플의 통계적 모먼트를 이용하였으나, 본 논문에서는 확률변수변환을 통한 복조된 신호의 모먼트를 이용하여 PSK 신호를 분류하기 위한 새로운 분류기를 제안한다. 복조된 신호는 종래의 방법으로 쉽게 추출이 될 수 있다. PSK 신호에 대해 제안된 분류기의 성능평가는 복조된 신호의 정확한 위상분포를 사용하여 가산성 백색가우스잡음(AWGN)하에서 오분류확률(probability of misclassification)로 분석하였다. 분석결과 동기 시스팀이 비동기 시스팀보다 n이 4이고 오분류확률이 10 일때 BPSK에 있어서는 4dB, QPSK에 있어서는 3dB 더 우수함을 알 수 있었다.