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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강윤정 (제주대학교) 이재일 (제주대학교) 배진호 (제주대학교) 이종현 (제주대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제50권 4호
발행연도
2013.4
수록면
182 - 188 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2013

복소수 SVM을 이용한 목표물 식별 알고리즘
강윤정 ,  이재일 ,  배진호 외 1명 전자공학회논문지 2013.04 학술저널

2012

SVM 기반 결정 트리 구조를 이용한 목표물 식별 알고리즘
강윤정 ,  이종현 ,  배진호 외 4명 대한전자공학회 학술대회 2012.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 정지하고 있는 배경에서 움직이는 목표물을 식별하기 위해 PDR(pulse doppler radar)을 이용하여 수집한 복소수 신호를 처리하는 복소수 SVM(support vector machine)을 제안한다. SVM은 패턴인식 분야에서 널리 이용되나 분류에 이용되는 특징이 대부분 실수 데이터이다. 제안된 복소수 SVM은 실수 데이터, 허수 데이터 정보와 실수부와 허수부 사이의 교차 정보를 모두 이용하여 이동하는 목표물의 분류를 수행한다. 복소수 SVM을 설계하기 위해 최적화 조건 적용 시 실수축과 허수축에 대한 슬랙변수를 고려하였고, 복소수 데이터에 대한 KKT(Karush-Kuhn-Tucker) 조건을 이용하였다. 또한 복소수 거리를 이용한 RBF(radial basis function)를 커널함수로 적용하였다. 제안된 복소수 SVM의 성능을 평가하기 위해 PDR 센서로 수집된 복소 데이터를 기존의 SVM과 복소수 SVM을 이용하여 분류한 결과 기존의 SVM에 비해 복소수 SVM의 식별 결과가 개와 사람 각각 8%, 10% 향상되었다.
#SVM #Complex-valued SVM #Classifier #Machine learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 복소수 SVM(Complex-valued SVM)
Ⅲ. 목표물 분류 시스템
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
2. [학술지(정기간행물)] - Youngwook Kim / 2009 / Human activity classification based on micro-doppler signatures using a support vector machine / IEEE Trans. Geosci. Remote Sens 47 (5) : 1328 ~ 1337 google schola 3. [학위논문] - Michael Glen Andersom / 2008 / Design of multiple frequency continuous wave radar hardware and micro-doppler based detection and classification algorithms / 박사 / Univ. Texas, google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 임정수 / 2011 / SVM의 미세조정을 통한 음성/음악 분류 성능향상 / 전자공학회논문지 - SP 48 (2) : 141 ~ 148 dbpia 5. [단행본] - Manel Martinez-Ramon / 2006 / Support vector machines for antenna array processing and electromagnetics / Morgan & Claypool : 33 ~ 42 google schola 6. [학술대회논문] - Yasemin Altun / 2003 / Hidden markov support vector machines / International conference on machine learning : 3 ~ 10 google schola

이 논문의 저자 정보

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