KCI등재
부스팅 알고리즘을 사용한 부분 방전 데이터 패턴 분류기의 비교연구
저자
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
231-237(7쪽)
제공처
본 연구에서는 PRPDA 방법으로 얻어진 부분방전 데이터를 이용하여 부스팅 알고리즘 기반 부분 방전 패턴 분류기가 설계되고 또한 세종류의 부스팅알고리즘의 도움으로 비교해석이 수행된다. 부분 방전 데이터의 방전세기의 처리방식은, 주어진 임계조건하에서 PRPDA 방법으로 생성된 Max, Mean, Median 값의 3가지 종류로 다루어진다. 비교연구에 사용한 부스팅 알고리즘은 Adaboost, GBM, XGBoost 알고리즘의 세가지 타입이 고려되었다. 연구를 통해 알고리즘의 성능을 비교하기 위해 분류성능 평가지표를 사용하였다. 각 부스팅 알고리즘의 파라미터 조정 전에는 XGBoost의 성능이 가장 뛰어나며, 파라미터 조정 이후에는 Adaboost와 XGBoost의 성능이 뛰어나다. 알고리즘해석의 비교 결과는 제안된 XGBoost 알고리즘이 더 선호된 성능을 나타낸다.
더보기In this study, partial discharge pattern classifiers based on boosting algorithm are designed and also comparison analysis with the aid of three types of boosting algorithms is carried out through partial discharge data obtained by the PRPDA method. The processing methods of discharge intensity of partial discharge data are dealt with as three types such as Max, Mean, and Median values generated by the PRPDA method under the given threshold condition. Three types such as Adaboost, GBM, and XGBoost algorithm were considered as boosting algorithms for comparative study. A classification performance evaluation index is dealt with to compare the performance of algorithms through comparative studies. XGBoost has the best performance in the case of carrying out before parameters tuning of each boosting algorithm, while Adaboost and XGBoost have excellent performance in the case of carrying out after parameters tuning. The comparative results of algorithm analysis illustrate more preferred performance of the proposed XGBoost algorithm.
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