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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 210 - 225 (16page)
- DOI
- 10.33162/JAR.2019.09.19.3.210
이용수
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Purpose: This study proposes data collection guidelines for potential restrictive environments.
Methods: First, data were generated from a linear model, a nonlinear product convey model, and a nonlinear wind turbine model. The three data sets were then used for training three machine learning methods, namely, LR, ANN, and SVM, respectively. Then, compare with the RMSE of each method of the data generated from each model.
Results: The LR analysis method showed better performance than the other methods, regardless of the effect of the data size and noise on the linear model. Among the nonlinear models, the ANN method is not recommended in the absence of noise. However, in the presence of noise, especially for high noise levels, this method is recommended over the other methods.
Conclusion: Since noise significantly degrades the performance of the methods, effective noise management is recommended during the data collection process. In addition, key features can be extracted even with a small amount of data, and the generated data can be utilized for analysis. Therefore, data quality should be prioritized over data quantity.
Methods: First, data were generated from a linear model, a nonlinear product convey model, and a nonlinear wind turbine model. The three data sets were then used for training three machine learning methods, namely, LR, ANN, and SVM, respectively. Then, compare with the RMSE of each method of the data generated from each model.
Results: The LR analysis method showed better performance than the other methods, regardless of the effect of the data size and noise on the linear model. Among the nonlinear models, the ANN method is not recommended in the absence of noise. However, in the presence of noise, especially for high noise levels, this method is recommended over the other methods.
Conclusion: Since noise significantly degrades the performance of the methods, effective noise management is recommended during the data collection process. In addition, key features can be extracted even with a small amount of data, and the generated data can be utilized for analysis. Therefore, data quality should be prioritized over data quantity.
목차
1. 서론
2. 실험 계획
3. 모델에 따른 데이터 생성
4. 실험결과 및 평가
5. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
박철홍 / 2018 / 데이터 마이닝을 이용한 시멘트 소성공정 질소산화물(NOx)배출 관리 방법에 관한 연구 / 품질경영학회지 46(3):739~752
정혜란 / 2017 / 4차 산업혁명시대의 품질경영 / 품질경영학회지 45(4):629~648
송서일 / 2006 / 데이터 마이닝과 통계적 기법을 통합한 최적화 기법 / 품질경영학회지 34(4):33~39
이장희 / 2001 / 인공 신경망의 패턴분석에 근거한 지능적 부품품질 관리시스템의 설계 / 품질경영학회지 29(4):38~53
Lim, S. J. / 2012 / Machine learning technology trends for big data processing / Electronics and Telecommunications Trends 27(5):55~63
정혜란 / 2017 / 4차 산업혁명시대의 품질경영 / 품질경영학회지 45(4):629~648
송서일 / 2006 / 데이터 마이닝과 통계적 기법을 통합한 최적화 기법 / 품질경영학회지 34(4):33~39
이장희 / 2001 / 인공 신경망의 패턴분석에 근거한 지능적 부품품질 관리시스템의 설계 / 품질경영학회지 29(4):38~53
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