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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 정회경
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 배재대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수19
이 논문의 연구 히스토리 (2)
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현대 사회에서는 수많은 데이터들이 상업용 또는 연구 목적으로 사용됨에 따라 데이터의 가치는 점점 증가하고 있으며 가치가 있는 데이터를 수집하기 위한 연구가 진행되고 있다. 수집을 위한 센서들은 점차 개발되고 있지만 기존에 사용되는 다양한 센서의 종류들은 성능이 천차만별이기 때문에 제대로 된 데이터 수집에 어려움을 겪고 있다.
이를 해결하기 위해 잡음을 줄일 수 있는 방식이 연구되었다. 해당 연구는 kNN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘과 FCM(Fuzzy Clustering Mean) 알고리즘을 사용하여 고조파 검출 감도를 향상시켰고, 잡음을 줄이기 위한 분류기인 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 사용해 잡음 효과를 줄일 수 있는 방법이 제안되었지만 잡음에 의한 손상이 발생하여 성능이 저하되는 단점이 있었다.
본 논문에서는 이러한 사례를 분석하고, 해결하기 위해 필터링 보정 방법과 필터링 성능 및 비교 분석에 대해 연구를 진행하였다. 연구 방법으로는 두 개의 초미세먼지 센서와 Wi-Fi 모듈을 사용하여 기기를 제작한 후 데이터를 수집하였다. 데이터는 총 두 개의 기기에서 수집하여 하나의 기기는 임의의 에러 값을 주어 보정 기법을 진행한 후 나머지 기기와 비교할 수 있게 데이터 정제를 하였고, 마지막으로 결과 값은 나머지 기기와 상관관계를 분석하여 최종 성능을 확인하였다.
보정 방법은 각 Kalman Filter, Median Filter, Median Kalman Filter, Moving Average Filter, LPF Filter, Median LPF Filter, Savitzky-Golay Filter를 사용하였고, 평가 지표는 MAE, MSE, RMSE를 통해 나타내었으며 본 연구를 통해 센서 에러 값에 대한 보정 기법들의 성능을 비교하여 올바른 데이터 수집을 할 수 있을 것으로 기대된다.
이를 해결하기 위해 잡음을 줄일 수 있는 방식이 연구되었다. 해당 연구는 kNN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘과 FCM(Fuzzy Clustering Mean) 알고리즘을 사용하여 고조파 검출 감도를 향상시켰고, 잡음을 줄이기 위한 분류기인 RBM(Restricted Boltzmann Machine)을 사용해 잡음 효과를 줄일 수 있는 방법이 제안되었지만 잡음에 의한 손상이 발생하여 성능이 저하되는 단점이 있었다.
본 논문에서는 이러한 사례를 분석하고, 해결하기 위해 필터링 보정 방법과 필터링 성능 및 비교 분석에 대해 연구를 진행하였다. 연구 방법으로는 두 개의 초미세먼지 센서와 Wi-Fi 모듈을 사용하여 기기를 제작한 후 데이터를 수집하였다. 데이터는 총 두 개의 기기에서 수집하여 하나의 기기는 임의의 에러 값을 주어 보정 기법을 진행한 후 나머지 기기와 비교할 수 있게 데이터 정제를 하였고, 마지막으로 결과 값은 나머지 기기와 상관관계를 분석하여 최종 성능을 확인하였다.
보정 방법은 각 Kalman Filter, Median Filter, Median Kalman Filter, Moving Average Filter, LPF Filter, Median LPF Filter, Savitzky-Golay Filter를 사용하였고, 평가 지표는 MAE, MSE, RMSE를 통해 나타내었으며 본 연구를 통해 센서 에러 값에 대한 보정 기법들의 성능을 비교하여 올바른 데이터 수집을 할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
국문초록 ⅰ목 차 ⅲ그림목차 ⅴ표 목 차 ⅶ수 식 목 차 ⅶⅠ. 서 론 11.1 연구배경 및 목적 11.2 연구내용 21.3 논문의 구성 3Ⅱ. 관련연구 42.1 초미세먼지 42.1.1 초미세먼지 성분 및 영향 42.1.2 초미세먼지 측정 방법 52.2 데이터 정제 82.3 데이터 필터링 102.4 상관분석 112.5 요구사항 13Ⅲ. 시스템 설계 153.1 시스템 구성도 153.2 기기 설계 163.2.1 기기 조립 163.2.2 기기 설치 183.3 데이터 정제 및 분석 설계 193.3.1 데이터 정제 설계 193.3.2 필터링 환경 설계 21Ⅳ. 시스템 구현 및 분석 244.1 구현 환경 244.2 데이터 필터링 구현 264.2.1 필터링 적용 264.2.2 필터링 저장 344.3 필터링 보정 비교 분석 354.4 상관관계 및 성능 비교 분석 384.4.1 상관관계 분석 384.4.2 평가 지표 394.5 고찰 42Ⅴ. 결 론 44참고문헌 46영문초록 49감사의 글(Acknowledgement) 51
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