KCI등재
온라인 서포트벡터기계를 이용한 온라인 비정상 사건 탐지 = Online abnormal events detection with online support vector machine
저자
박혜정 (대구대학교) ; Park, Hye-Jung
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2011
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
197-206(10쪽)
KCI 피인용횟수
3
제공처
신호처리 관련 응용문제에서는 신호에서 실시간으로 발생하는 비정상적인 사건들을 탐지하는 것이 매우 중요하다. 이전에 알려져 있는 비정상 사건 탐지방법들은 신호에 대한 명확한 통계적인 모형을 가정하고, 비정상적인 신호들은 통계적인 모형의 가정 하에서 비정상적인 사건들로 해석한다. 탐지방법으로 최대우도와 베이즈 추정 이론이 많이 사용되고 있다. 그러나 앞에서 언급한 방법으로는 로버스트 하고 다루기 쉬운 모형을 추정한다는 것은 쉽지가 않다. 좀 더 로버스트한 모형을 추정할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 로버스트 하다고 알려져 있는 서포트 벡터 기계를 이용하여 온라인으로 비정상적인 신호를 탐지하는 방법을 제안한다.
더보기The ability to detect online abnormal events in signals is essential in many real-world signal processing applications. In order to detect abnormal events, previously known algorithms require an explicit signal statistical model, and interpret abnormal events as statistical model abrupt changes. In general, maximum likelihood and Bayesian estimation theory to estimate well as detection methods have been used. However, the above-mentioned methods for robust and tractable model, it is not easy to estimate. More freedom to estimate how the model is needed. In this paper, we investigate a machine learning, descriptor-based approach that does not require a explicit descriptors statistical model, based on support vector machines are known to be robust statistical models and a sequential optimal algorithm online support vector machine is introduced.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |
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