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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김한주 윤성로 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 가을 학술발표논문집 제36권 제2호(C)
발행연도
2009.11
수록면
165 - 169 (5page)

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최근 실험이나 자료의 축적으로 가용한 데이터의 양이 급격히 증가함에 따라 이를 자동으로 처리해야 할 필요성이 점점 늘고 있다. 그러나 많은 경우에 이 작업은 수작업으로 이루어지거나 전통적인 신호처리 알고리즘을 이용하여 진행된다. 이러한 전통적인 방법은 많은 경우에 처리량에서 한계를 보이거나 만족할 만한 정확도를 보장하지 못한다. 이 연구에서는 전통적인 신호처리 기법에 기계학습 알고리즘을 접목하여 좀 더 정확하면서도 고속의 피크 검출 방법을 제안하고자 한다.
본 연구에서 제안하는 알고리즘은 전체 과정은 2 단계로 진행 된다. 첫 번째 단계에서는 median smoothing이나 신호 증폭과 같은 전통적인 선형/비선형 신호처리 기법들을 이용하여 잠정적으로 피크가 될 수 있는 후보군을 최대한 확보한다. 두 번째 단계에서는 얻어진 후보군을 기존에 실 피크라고 알려진 피크들의 정보로 훈련된 이진 분류기를 사용하여 실 피크가 아니라고 판정되는 피크들을 제거하여 실 피크를 분류해낸다. 기존의 Low-pass filtering 방식에 비해 F-척도 값에서 167% 정도의 성능 향상이 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 실험방법
3. 실험결과 및 분석
4. 결론
5. 참고문헌

참고문헌 (0)

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