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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.3
- 수록면
- 329 - 337 (9page)
- DOI
- http://dx.doi.org/10.14257/AJMAHS.2017.03.35
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본 논문에서는 서포트 벡터 머신의 중요한 파라미터인 C와 σ값을 빠르고 정확하게 찾는 탐색 방법론을 제안한다. 기존에 알려진 격자 탐색 방식은 모든 경우를 비교하기 때문에 탐색속도가 느리다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 탐색속도 향상을 위한 딥 서치 방식을 제안한다. 1단계에서는 C-σ 정확도지표를 4등분 한 뒤 각 영역의 중간 값을 탐색하여 가장 정확도 값이 높은 지점을 시작 지점으로 선택한다. 2단계에서는 선정된 시작지점을 다시 4등분한 뒤 정확도 값이 가장 큰 지점을 새로운 탐색지점으로 지정한다. 3단계에서는 탐색지점에 이웃한 8개의 지점들을 탐색하여 정확도 값이 가장 높은 곳을 새로운 시작 지점으로 선정한 뒤 해당 지점을 4등분하여 정확도 값을 계산한다. 마지막 단계에서는 이웃 지점의 값들보다 탐색지점의 정확도지표 값이 최댓값이 될 때까지 진행한다. 최댓값을 만족하지 않을시 2단계에서부터 반복하며 입력된 레벨 값만큼 반복을 진행한다. 베어링의 결함 및 정상 데이터를 사용하여 비교한 결과, 제안한 Deep search 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 성능 및 탐색시간에서 우수성을 보였다.
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참고문헌 (10)
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Jae-Young Kim / 2016 / Bearing Fault Diagnosis using Adaptive Self-Tuning Support Vector Machine / Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference :19~20
민재형 / 2005 / Support Vector Machine을 이용한 부도예측모형의 개발 -격자탐색을 이용한 커널 함수의 최적 모수 값 선정과 기존 부도예측모형과의 성과 비교- / 한국경영과학회지 30(1):55~74
Hak-yong Han / 2009 / Pattern Recognition Introduction / Han Bit Media
Yang-Seok Kim / 2012 / Fault Severity Diagnosis of Ball Bearing with Support Vector Machine / Spring and Autumn Korean Society of Mechanical Engineers Conference :57~64
김양석 / 2013 / 서포트 벡터 머신을 이용한 볼 베어링의 결함 정도 진단 / 대한기계학회논문집 B 37(6):551~558
민재형 / 2005 / Support Vector Machine을 이용한 부도예측모형의 개발 -격자탐색을 이용한 커널 함수의 최적 모수 값 선정과 기존 부도예측모형과의 성과 비교- / 한국경영과학회지 30(1):55~74
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