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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박정현 (경북대학교) 황찬식 (경북대학교) 배건성 (경북대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제17권 제5호
발행연도
2013.5
수록면
1,083 - 1,088 (6page)

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수중 천해 환경에서 능동소나의 반향 신호로 기뢰를 탐지 및 식별하는 일은 복잡한 해양 환경의 영향으로 어려운 문제이다. SVM은 패턴인식 문제에서 최적의 해를 제공하는 이진 분류기이다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 능동소나의 반향 데이터로 기뢰와 같은 금속 물체와 바위를 식별하는 실험을 수행하면서, SVM에 사용되는 커널함수의 파라미터 값의 변화에 따른 식별 성능을 분석하고 제시하였다.
#소나표적 식별 #SVM #커널함수 #sonar target classification #support vector machine #kernel function

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Support Vector Machine
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Paul R. Runkle / 1999 / Hidden Markov models for multiaspect target classification / IEEE Trans. Signal Processing 47 (7) : 2035 ~ 2040 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Taehwan Kim / 2011 / HMM-based underwater target classification with synthesized active sonar signals / IEICE Trans. Fundamentals E94-A (10) : 2039 ~ 2042 google schola 3. [인터넷자원] - / / http://archive.ics.uci.edu/ml/index.html google schola 4. [학술지(정기간행물)] - R. P. Gorman / 1988 / Analysis of hidden units in a layered network trained to classify sonar targets / Neural Networks 1 : 75 ~ 89 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Burcu Erkmen / 2008 / Improving classification performance of sonar targets by applying general regression neural network with PCA / Expert Systems with Applications 35 (1-2) : 472 ~ 475 google schola

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