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자료유형
학술저널
저자정보
김동욱 (Kyungpook National University) 김태환 (Agency for Defense Development) 석종원 (Changwon National University) 배건성 (Kyungpook National University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제22권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
125 - 130 (6page)

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선형판별분석(LDA) 기법은 특징벡터의 차원을 줄이거나 클래스 식별에 이용되는 통계적 분석 방법이다. 그러나 선형 분리가 불가능한 데이터 집합의 경우에는 비선형 함수를 이용하여 특징벡터를 고차원의 공간으로 사상(mapping) 시켜줌으로써 선형 분리가 가능하도록 만들 수 있는데, 이러한 기법을 일반화된 판별분석(GDA) 또는 커널판별분석(KDA) 기법이라고 한다. 본 연구에서는 인터넷에 공개되어 있는 능동소나 표적신호에 LDA 및 GDA 기법을 이용하여 표적식별 실험을 수행하고, 그 결과를 비교/분석하였다. 실험 결과 104개의 테스트 데이터에 대해 LDA 기법으로는 73.08% 인식률을 얻었으나 GDA 기법으로는 95.19%로 기존의 MLP 또는 커널 기반 SVM에 비해 나은 성능을 보였다.
#소나표적 식별 #선형판별분석 #커널판별분석 #Sonar target classification #linear discriminant analysis #kernel discriminant analysis

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. LDA 및 GDA를 이용한 식별
Ⅲ. 실험 및 검토
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

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[학술지(정기간행물)] - R. P. Gorman / 1988 / Analysis of hidden units in a layered network trained to classify sonar targets / Neural Networks 1 (1) : 75 ~ 89 google schola [학술지(정기간행물)] - 석종원 / 2016 / 다중 자세각 기반의 능동소나 표적 식별 / 멀티미디어학회논문지 19 (10) : 1775 ~ 1781 dbpia [학술지(정기간행물)] - J. W. Seok / 2014 / Target Classification Using Features Based on Fractional Fourier Transform / IEICE Trans. Information and Systems E97-D (9) : 2518 ~ 2521 Crossref [학술지(정기간행물)] - 박정현 / 2013 / SVM 커널함수의 파라미터 값에 따른 능동소나 표적신호의 식별 성능 분석 / 한국정보통신학회논문지 17 (5) : 1083 ~ 1088 dbpia [인터넷자원] - / 0000 / UCI Machine Learning Repository: Connectionist Bench (Sonar, Mines vs. Rocks) Data Set [Internet] google schola

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