dc.citation.conferencePlace |
KO |
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dc.citation.conferencePlace |
Seoul |
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dc.citation.endPage |
1754 |
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dc.citation.startPage |
1751 |
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dc.citation.title |
2015 대한산업공학회 추계학술대회 |
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dc.contributor.author |
Baek, Sujeong |
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dc.contributor.author |
Baek, Woonsang |
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dc.contributor.author |
Kim, Duck Young |
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dc.date.accessioned |
2023-12-19T21:36:58Z |
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dc.date.available |
2023-12-19T21:36:58Z |
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dc.date.created |
2016-01-13 |
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dc.date.issued |
2015-11-07 |
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dc.description.abstract |
데이터 이산화 기법은 의미 있는 패턴들을 최대한 유지하면서 데이터의 양을 줄이는 방법으로써, 패턴 추출, Trend 분석 등을 위한 전처리 기법으로 많이 사용되었다. 이산화 기법을 수행하는 데 있어 일반적으로 Fixed time segment를 많이 활용하나 이와 같은 경우 고정된 길이의 Time segment으로 인해 Time series내의 의미 있는 패턴들이 끊어져 손실될 확률이 매우 크다. 그러므로 본 연구에서는 Amplitude의 변화에 따른 Dynamic time segment를 고려하였다. 자동차 가솔린 엔진의 고장 패턴을 분석할 결과 Labelling에 관련된 파라미터는 유의한 효과를 보였으나, Dynamic time segment에서는 통계적으로 유의함을 발견할 수 없었다. |
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dc.identifier.bibliographicCitation |
2015 대한산업공학회 추계학술대회 , pp.1751 - 1754 |
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dc.identifier.uri |
https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/41672 |
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dc.identifier.url |
http://www.dbpia.co.kr/Article/NODE06561125 |
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dc.language |
영어 |
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dc.publisher |
대한산업공학회 |
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dc.title.alternative |
Multivariate discretization via dynamic time segment for fault pattern extraction |
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dc.title |
고장 패턴 추출을 위한 Dynamic time segment 기반의 다변량 이산화 기법 |
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dc.type |
Conference Paper |
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dc.date.conferenceDate |
2015-11-06 |
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