멀티 도메인 특징을 활용한 화학물질 분류 성능 개선

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 유해 화학 물질 농도 검출 모델의 성능 향상을 위해 멀티 도메인(Multi-domain) 방식을 제안 하여 분류 성능을 개선한다. 제안된 방식은 주파수 및 웨이블릿(Wavelet) 도메인을 추가로 활용하여 다양한 특징 을 추출하며, 세 가지 도메인에서 얻은 특징들을 결합함으로써 모델이 복합적인 학습을 수행하여 더욱 정교한 예 측이 가능하다. 연구 결과, 멀티 도메인 방식을 사용한 모델은 시간 도메인만을 사용한 모델에 비해 상당한 성능 향상을 보였으며, 전체 정확도는 시간 도메인만 사용한 경우 84.82%에서 멀티 도메인 방식을 적용했을 때 89.29% 로 약 4.5% 향상되었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes a multi-domain approach to improve the performance of a hazardous chemical concentration detection model, enhancing classification accuracy. The proposed method incorporates frequency and wavelet domains to extract diverse features, and by combining features from these three domains, the model can learn more comprehensively, enabling more precise predictions. Experimental results show that the model using the multi-domain approach achieved a significant performance improvement compared to the time-domain-only model. The overall accuracy increased from 84.82% to 89.29%, an improvement of approximately 4.5%.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 관련 연구
• Ⅲ. 시스템 설계
• 3.1 시스템의 전체적 구성
• 3.2 Multi Domain Feature 추출
• 3.3 Multi Domain Feature 결합
• 3.4 모델 설계
• Ⅳ. 성능 평가
• 4.1 구현
• 4.2 성능 평가
• Ⅴ. 결론
• REFERENCES