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영어

In this paper, in order to improve the utilization of hyperspectral large-capacity data feature information by reducing complex computations by dimension reduction of neural network inputs in embedded systems, the band selection algorithm is applied in each subset. Among feature extraction and feature selection techniques, the feature selection aim to improve the optimal number of bands suitable for datasets, regardless of wavelength range, and the time and performance, more than others algorithms. Through this experiment, although the time required was reduced by 1/3 to 1/9 times compared to the others band selection technique, meaningful results were improved by more than 4% in terms of performance through the K-neighbor classifier. Although it is difficult to utilize real-time hyperspectral data analysis now, it has confirmed the possibility of improvement.

한국어

본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값 과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구 하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1. 연구 내용
Ⅱ. 관련 연구
1. 차원 감소(Dimension Reduction)
2. 최적화 알고리즘(Optimization Algorithm)
Ⅲ. 초분광 데이터셋
1. 데이터셋
2. 데이터셋 분석
Ⅳ. 제안 기법
1. 제안 기법 프레임워크
2. 제안된 밴드 선택 알고리즘
3. 밴드 수
Ⅴ. 실험 및 결과
1. 알고리즘 적용 소요 시간 비교
2. 실험 결과
3. K-최근접 이웃 분류기 결과 비교
Ⅵ. 한계점
References

키워드

저자

• 장두혁 [ Duhyeuk Chang | 학생회원, 한성대학교 컴퓨터공학과 ]
• 정병현 [ Byeonghyeon Jung | 학생회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
• 허준영 [ Junyoung Heo | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380