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박상범 (수원대학교) 배종수 (수원대학교) 오성권 (수원대학교) 김현기 (수원대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제26권 제6호
발행연도
2016.12
수록면
477 - 484 (8page)

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선풍기, 오디오, 전기밥솥 등의 소형 산업가전제품들은 대부분 ABS, PP, PS 등의 재질로 이루어져 있다. 색깔이 있는 플라스틱은 근적외선(NIR) 분광기에 의해 분류가 가능하지만, 반면에 검은색 플라스틱은 빛을 흡수하는 특성으로 인해 분류하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy) 분광기를 통해 폐소형가전 플라스틱을 선별하는 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴 분류기를 소개한다. 전처리부분에는 차원축소 알고리즘 중 하나인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용해 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 효과적인 데이터의 특성을 추출한다. 조건부에는 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링을 사용한다. 결론부에는 다항식의 형태 중 하나인 1차 선형식을 연결가중치로서 사용한다. PSO와 5-fold cross validation은 성능의 신뢰도를 향상시키고, 분류율을 높이는데 사용된다. 제안된 분류기의 성능은 최적화한 것과 최적화하지 않은 것 두 가지의 관점에서 보여준다.
#검은색 플라스틱 #LIBS 분광기 #RBFNNs 패턴분류기 #PCA(Principle Component Analysis) #FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링 #PSO(Particle Swarm Optimization) #black plastics #LIBS spectrometer #RBFNNs pattern classifier #FCM(Fuzzy C-means) clustering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. LIBS 분광기(Laser Induced Breakdown Spectroscopy)
3. 폐소형가전 플라스틱 재질별 선별을 위한 RBFNNs 분류기 설계
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론 및 향후 연구방향
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