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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.11
- 수록면
- 581 - 585 (5page)
이용수
초록· 키워드
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시스템의 기능이 다양해지고 구조가 복잡해짐에 따라, 시스템의 안정성과 신뢰성이 더욱 요구된다. 이를 위해서 시스템의 오류를 민첩하게 찾아내고, 적절한 대응조치를 취하며, 더 나아가 시스템 재설계를 위한 필수정보를 제공해 주는 결함분석 기법이 필요하다. 이러한 결함분석은 일반적으로 시스템에 부착된 다양한 센서를 통해 수집된 데이터를 이용한다. 하지만 이렇게 수집된 데이터는 일반적인 패턴 분석기법으로 다루기에는 그 데이터 사이즈가 매우 크기 때문에, 적절한 전처리 과정이 필요하다. 데이터 전처리에는 차원축소 및 이산화 기법 등이 많이 사용된다. 본 논문에서는 특히 이산화 과정 적용 시에 정보의 손실을 최소화하고 중요한 정보만을 추출하기 위해 Equal-frequency binning, Entropy 및 Probability distribution estimation 기반의 이산화 기법을 비교 적용하였다. 각 방식의 장단점을 분석하여, 패턴분석의 효율성을 높이기 위한 이산화 전략을 제시한다. 실제 자동차 엔진에서 수집된 데이터를 분석하여 제안된 전략의 효용성을 검증하였다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 문제 정의
4. 이산화기법을 적용한 데이터 전처리
5. 실험 및 검증
6. 결론 및 토의
감사의 글
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