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부분방전 패턴인식을 위해 EMC센서를 이용한 최적화된 RBFNNs 분류기 설계
정병진(Byeong-Jin Jeong),이승철(Seung-Cheol Lee),오성권(Sung-Kwun Oh) 대한전기학회 2017 전기학회논문지 Vol.66 No.9
In this study, the design methodology of pattern classification is introduced for avoiding faults through partial discharge occurring in the power facilities and local sites. In order to classify some partial discharge types according to the characteristics of each feature, the model is constructed by using the Radial Basis Function Neural Networks(RBFNNs) and Particle Swarm Optimization(PSO). In the input layer of the RBFNNs, the feature vector is searched and the dimension is reduced through Principal Component Analysis(PCA) and PSO. In the hidden layer, the fuzzy coefficients of the fuzzy clustering method(FCM) are tuned using PSO. Raw datasets for partial discharge are obtained through the Motor Insulation Monitoring System(MIMS) instrument using an Epoxy Mica Coupling(EMC) sensor. The preprocessed datasets for partial discharge are acquired through the Phase Resolved Partial Discharge Analysis(PRPDA) preprocessing algorithm to obtain partial discharge types such as void, corona, surface, and slot discharges. Also, when the amplitude size is considered as two types of both the maximum value and the average value in the process for extracting the preprocessed datasets, two different kinds of feature datasets are produced. In this study, the classification ratio between the proposed RBFNNs model and other classifiers is shown by using the two different kinds of feature datasets, and also we demonstrate the proposed model shows superiority from the viewpoint of classification performance.
차분진화를 이용한 독립성분 분석법과 선형판별 분석법 기반 부분방전 패턴 분류기 설계
정병진(Byeong-Jin Jeong),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2018 한국지능시스템학회논문지 Vol.28 No.4
본 연구는 독립성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 실현된 퍼지클러스터링 기반의 신경회로망 분류기의 설계방법과 관련된다. 여기서 독립성분 분석법은 조건부 단계 전의 전처리방법으로 사용되고, 선형판별 분석법은 분류기의 결론부에서 파라미터 추정으로 이용된다. 그리고 차분진화를 통해 패턴 분류기의 최적화된 입력변수, 퍼지화계수, 및 규칙 수가 조정된다. 비감독 학습 방법인 퍼지 C-Means 클러스터링은 전체 입력공간을 부분 데이터 공간 즉 퍼지규칙의 수(혹은 클러스터 수)로 나눈다. 부분방전데이터는 PRPD 분석법을 이용하여 방전 크기와 방전 수의 정보를 받는다. MIMS 프로그램으로 3개의 특징 데이터를 추출하며, 각 데이터의 특징과 패턴을 비교 및 분석한다. 제안된 분류기의 성능평가를 위하여, 제안된 분류기와 Weka를 통해 구한 패턴 분류율의 비교결과를 나타낸다. This study is concerned with the design methodology of FCM-based neural network classifier realized with the aid of Independent Component Analysis(ICA) and Linear Discriminant Analysis(LDA). Here ICA is used as the preprocessing method before the condition phase, LDA is exploited for parameter estimation in the conclusion phase of the classifier. And the pattern classifier for the optimized input variable, fuzzification parameter and the number of rules are adjusted through the Differential Evolution(DE). Fuzzy C-Means clustering of unsupervised learning method divides the entire input space into local spaces as the number of fuzzy rules (or clusters). The partial discharge data receives information on the discharge size and discharge number using Phase Resolved Partial Discharge(PRPD) analysis. Three feature data are extracted by the Motor Insulation Monitoring System(MIMS) program, and the features and patterns of each data are compared and analyzed. In order to evaluate the performance of the proposed classifier, we show the comparison result of the pattern classification ratio obtained by the proposed classifier and Weka.
K-means 클러스터링 기반 소프트맥스 신경회로망 부분방전 패턴분류의 설계
정병진(Byeong-Jin Jeong),오성권(Sung-Kwun Oh) 대한전기학회 2018 전기학회논문지 Vol.67 No.1
This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.
나재열,정병진,Na, Jae-Yeol,Jeong, Byeong-Jin 한국과학기술정보연구원 2002 지식정보인프라 Vol.8 No.-
이 글에서는 많은 연구자들이 찾고자하는 예방 및 치료법의 대상이 되는 질병 중에서 유전질환에 대해서 말하고자 한다. 먼저, 어떤 질병이든지 그 질병에 대한 종합적인 분석이 바탕이 되어야 치료법 및 약이 개발될 수 있다. 유전질환도 마찬가지이다. 유전질환의 발병 및 증상에 대한 자료들이 체계적으로 수집되고 종합적으로 관리되어야 그 예방 및 치료법 개발을 위한 기반이 마련되는 것이다. 특히 유전질환은 지역이나 인종에 따라 그 양상이 다를 수가 있어 한국인의 민족적 유전 특성에 따른 질환 특이성이 고려된 유전질환의 종류와 발생 빈도, 유전자 변이에 대한 연구가 필요하다.
DXF 포맷을 이용한 개체 기반 수치지도 관리 시스템의 구현
서정민(Jeong-Min Seo),연영광(Young Kwang Yeon),박성희(Sung Hee Park),정병진(Jeong Byeong Jin),류근호(Keun Ho Ryu) 한국지역정보화학회 2000 한국지역정보화학회지 Vol.3 No.2
지리 정보 시스템은 시스템 구현자나 관리자의 관점이 아닌 최종 사용자의 관점에서 설계하고 구현되어야 한다. 하지만 DXF 파일 포맷을 이용한 지리 정보 시스템은 구현자나 관리자에게는 편리하지만 최종 사용자에게는 경제적으로나 시간적으로 이용하는데 많은 어려움이 있다. 또한 DXF 포맷의 구조상 공간 개체에 대한 속성 정보의 저장이 불가능하여 위상 정보의 표현이 어렵다는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 DXF 포맷의 단점을 보완하면서 기존의 DXF 수치지도를 이용하여 공간 개체 중심의 개체 기반 공간 정보 시스템을 설계 및 구현하였으며, 메타데이터를 모델링하여 함께 구축하였다. A Geographic Information mrettnretsyS GIS) must developed by viewpoint of end users not by system managers. However, the Drawing eXchange Format (termed DXF) formed GIS is very difficult to use by end users cause of economical or temporal problems. In addition, that system does not displaying topological information. Because of, the DXF format unable to store topological data concern with its data structure. Therefore, this report implemented feature-based GIS and modeled metadata modeling using by DXF formed digital map.