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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.12
- 수록면
- 665 - 670 (6page)
이용수
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SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Support Vector Machine
3. SVM + Decision Tree
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후연구
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Christopher JC. Burges / 1998 / A tutorial on support vector machines for pattern recognition / Data Mining and knowledge discovery 2 (2) : 121 ~ 167
2. [단행본] - Shigeo Abe / 2010 / Support vector machines for pattern classification / Springer
3. [학술지(정기간행물)] - Nahla H. Barakat / 2010 / Rule extraction from support vector machines: a review / Neurocomputing 74 (1) : 178 ~ 190
4. [학술지(정기간행물)] - Robert Andrews / 1995 / Survey and critique of techniques for extracting rules from trained artificial neural networks / Knowledge-based systems 8 (6) : 373 ~ 389
5. [학술지(정기간행물)] - Nahla H. Barakat / 2007 / Rule Extraction from Support Vector Machines: A Sequential Covering Approach / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 19 (6) : 729 ~ 741
2. [단행본] - Shigeo Abe / 2010 / Support vector machines for pattern classification / Springer
3. [학술지(정기간행물)] - Nahla H. Barakat / 2010 / Rule extraction from support vector machines: a review / Neurocomputing 74 (1) : 178 ~ 190
4. [학술지(정기간행물)] - Robert Andrews / 1995 / Survey and critique of techniques for extracting rules from trained artificial neural networks / Knowledge-based systems 8 (6) : 373 ~ 389
5. [학술지(정기간행물)] - Nahla H. Barakat / 2007 / Rule Extraction from Support Vector Machines: A Sequential Covering Approach / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 19 (6) : 729 ~ 741
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