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논문 기본 정보

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대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 CI編 第46卷 第3號
발행연도
2009.5
수록면
1 - 7 (7page)

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본 논문은 효율적인 음악 데이터의 분류를 위한 방법으로 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용한 분류기 모델을 제안한다. 분산 커널 기반의 퍼지 c-평균은 주어진 오디오 데이터에서 추출된 특징벡터의 평균과 공분산 정보를 동시에 이용하여 기존의 평균값만을 사용하는 방식에 비해 성능을 월등히 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 사용된 방식은 확률적 분포로 주어지는 데이터 사이의 거리를 분산거리척도로 측정하고, 복잡한 분류 경계를 단순화 시키는데 효율적인 커널 개념을 사용함으로서 분류의 정확도를 극대화 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안하는 분류기의 성능을 평가하기 위하여 고전음악, 컨트리음악, 힙합, 재즈의 4개의 장르 음악데이터를 총 1200개 수집하여 실험을 진행하였다. 실험의 결과 제안된 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용하는 분류기는 기존의 방식과 비교하여 분류정확도에서 평균적으로 17.73% - 21.84%의 성능향상을 보여준다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 커널 기반의 퍼지 c-평균 알고리듬
Ⅲ. 분산커널 기반의 퍼지 c-평균 알고리듬
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
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