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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.5
- 수록면
- 385 - 388 (4page)
이용수
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비선형 주성분 분석은 기존에 널리 알려져 있는 주성분 분석기법과 유사한 다변수 데이터 분석을 위한 새로운 접근 방법이다. 비선형 주성분 분석은 AANN(Auto Associative Neural Network)으로 PCA와 마찬가지로 변수들 간에 존재하는 상관관계를 제거함으로써 고차의 다변수 데이터를 정보의 손실을 최소화하면서 최소 차원의 데이터로 변환하는 기법이다. AANN 기반 센서노드 고장검출 기법을 실제 센서 네트워크에 적용하여 봄으로써 센서 드리프트 등과 같은 센서 고장의 검출 및 유효한 센서 보정 성능을 확인하였다.
목차
요약
1. 서론
2. AANN의 구조 및 특징
3. 제안된 기법의 센서 네트워크에의 적용
4. 결론
참고문헌
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