전이학습 기반 특징융합을 이용한 누출판별 기법 연구 


13권  2호, pp. 41-47, 2월  2024
https://doi.org/10.3745/TKIPS.2024.13.2.41


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  요약

시간 및 주파수 영역에서 각각 학습한 모델 간에 성능 차이가 발생할 경우, 앙상블을 수행하더라도 개별 모델 간의 성능 불균형으로 인하여 앙상블의 성능이 오히려 저하되는 현상을 확인할 수 있었다. 따라서, 본 논문은 시간 영역과 주파수 영역에서 특징을 추출하고, 이들을 융합한 단계적 학습 방법을 통해 파이프라인 누출 감지의 정확성을 높이기 위한 누출판별 기법을 제안한다. 이 방법은 두 단계의 학습 과정으로 이루어지며, 먼저, 단계 1에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 독립적으로 모델 학습을 수행하여 도메인별로 주어진 데이터로부터 중요한 특징들을 효과적으로 추출하도록 하였다. 단계 2에서는 사전학습 완료된 각 모델로부터 해당 분류기를 제거한 후, 두 도메인의 특징들을 서로 융합하고 새로운 분류기를 추가하여 재학습을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 전이학습 기반 특징융합 기법은 시간 및 주파수 영역에서 추출된 특징들을 융합하여 모델 학습을 수행함으로써, 두 영역의 특징이 상호 보완적으로 작용하여 모델이 다양한 정보를 활용함으로 인해 99.88%의 높은 정확도를 달성하여 파이프 누수 감지에 있어 우수한 성능을 입증하였다.

  통계
  논문 참조

[IEEE Style]

Y. Han, T. Park, J. Lee, J. Bae, "A Study on Leakage Detection Technique Using Transfer Learning-Based Feature Fusion," The Transactions of the Korea Information Processing Society, vol. 13, no. 2, pp. 41-47, 2024. DOI: https://doi.org/10.3745/TKIPS.2024.13.2.41.

[ACM Style]

YuJin Han, Tae-Jin Park, Jonghyuk Lee, and Ji-Hoon Bae. 2024. A Study on Leakage Detection Technique Using Transfer Learning-Based Feature Fusion. The Transactions of the Korea Information Processing Society, 13, 2, (2024), 41-47. DOI: https://doi.org/10.3745/TKIPS.2024.13.2.41.

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