142 0

고차원 질량 데이터에서 서브 샘플링을 활용한 혼합 필터 특징 선택법 제안

Title
고차원 질량 데이터에서 서브 샘플링을 활용한 혼합 필터 특징 선택법 제안
Other Titles
Mixed filter feature selection using sub-sampling in high-dimensional mass data
Author
조지훈
Alternative Author(s)
Cho Ji Hoon
Advisor(s)
차경준
Issue Date
2020-02
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
이 연구에서는 레이저 유도 분광 스펙트럼 (Laser Induced Breakdown Spectroscopy)을 사용하여 5 개의 다른 국가에서 채굴된 사파이어 샘플의 지리적 기원을 식별하는 연구를 진행하였다. 샘플의 레이저 유도 분광 스펙트럼은 관련 원소 정보 및 불필요한 배경 정보인 10,000개 이상의 특징 (피크)을 포함하고 있다. 또한 관련 정보가 반복되거나 중복을 가지고 있다. 따라서 식별 정확도를 높이려면 적절한 특징 선택을 해야한다. 이를 위해 카이 제곱 및 정보 이득 필터를 모두 사용한 새로운 혼합 특징 선택 방법을 사용하였다. 비교를 위해 다양한 기준을 가진 각 필터 방법을 사용하여 전체 레이저 유도 분광 스펙트럼에서 특징을 선택하고 선택한 변수를 지원 벡터 머신 (SVM)을 사용하여 사파이어 샘플을 구별하는 데 사용하였다. 분류 성능 비교를 위해, 변수 선택없이 전체 데이터를 사용한 결과와 비교를 수행하였다. 각각의 특징 선택 방법 간의 정확성 차이를 확인할 수 있다. 제안 된 방법과 함께 크고 복잡한 레이저 유도 분광 스펙트럼 데이터 세트를 처리하는 데 효과적인 다른 특징 선택 방법을 테스트하고 비교하였다. 그 결과 새로 제안된 혼합 필터 특징 선택 방법이 더 작은 표준편차와 높은 정확도를 갖는 다는 것을 확인할 수 있었다.
URI
https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/123627http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000437190
Appears in Collections:
GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > APPLIED STATISTICS(응용통계학과) > Theses (Master)
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Export
RIS (EndNote)
XLS (Excel)
XML


qrcode

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

BROWSE