KCI등재
ResNet-합성곱 오토인코더 기반 신경망을 이용한 스펙트럼 데이터 압축
저자
손성재(SeongJae Son) ; 진철군(Tiejun Chen) ; 박아론(Aaron Park) ; 백성준(Sung-June Baek) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
한국산학기술학회논문지(Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
135-143(9쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
소장기관
본 논문에서는 스펙트럼 저장 시 데이터용량을 줄이기 위해 합성곱 오토인코더(convolutional autoencoder) 구조에 ResNet(Residual Neural Network) 알고리즘을 적용한 스펙트럼 데이터 압축 신경망을 제안한다. 최근 분광법(spectroscopy)의 적용 분야가 넓어짐에 따라 스펙트럼 데이터베이스가 대용량화되어 효율적인 전송이 어렵고 많은 저장 공간을 필요로 한다. 이러한 대용량의 데이터베이스를 효율적으로 관리하기 위해 데이터 압축을 수행한다. 기존 데이터 압축에 주로 사용되는 PCA(Principal Component Analysis)는 주성분의 개수에 따라 압축률이 결정된다. 주성분 개수가 적을수록 압축률은 높아지지만 정보 손실이 보다 쉽게 발생하기 복원 시 원본 데이터와의 크게 오차가 발생한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 본 논문에서는 제안한 신경망인 CAER(Convolutional AutoEncoder+ResNet)을 통하여 데이터 압축을 수행하였다. 신경망 학습은 실제 스펙트럼 데이터를 묘사하여 생성한 모의실험 데이터를 통해 수행하였다. CAER 신경망의 성능 검증을 위해 라만 스펙트럼을 PCA와 신경망을 통하여 75%, 87.5%, 93.75%의 압축률로 압축과 복원을 수행한 후 각각의 결과를 비교 분석하였다. 원본과 복원 데이터의 오차 비교를 하였을 때 CAER 신경망은 PCA보다 평균 94.2%의 낮은 오차를 보인다. 이 결과를 통해 CAER 신경망이 스펙트럼 데이터 압축에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
더보기In this paper, we propose a spectrum compression neural network that applied the ResNet (Residual Neural Network) algorithm to the convolutional autoencoder structure to reduce data capacity requirement in storing the spectrum. Recently, as the field of application of spectroscopy widens, the spectrum database is becoming larger, making efficient transmission difficult and requiring large amount of storage. Therefore, data compression is performed to manage large amounts of data efficiently. In PCA (Principal Component Analysis), which is mainly used for data compression, the compression ratio is determined by the number of principal components. As the number of principal components decreases, the compression rate increases, but at the same time, it is easier for information loss to occur. Hence, errors occur between reconstruction and the raw spectrum. To overcome these limitations, we perform compression through the proposed CAER (Convolutional AutoEncoder+ResNet) network. The training of the network was performed through simulated data describing the real spectrum. To verify the performance of the CAER network, the Raman spectrum was compressed and reconstructed at compression rates of 75%, 87.5%, and 93.75% through the PCA and CAER networks. Comparing the errors between raw and reconstructed data, the CAER network shows an average error of 94.2% lower than that of the PCA. The results obtained confirm that the CAER network can be effectively applied to spectrum compression.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-07-01 | 평가 | 등재후보로 하락(현장점검) (기타) | KCI후보 |
2017-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2007-08-28 | 학술지등록 | 한글명 : 한국산학기술학회논문지외국어명 : Journal of Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-07-06 | 학회명변경 | 영문명 : The Korean Academic Inderstrial Society -> The Korea Academia-Industrial cooperation Society | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.68 | 0.68 | 0.68 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.66 | 0.61 | 0.842 | 0.23 |
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