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가스터빈 엔진의 복합 결함 진단을 위한 SVM과 MLP의 성능 비교 (A Performance Comparison of SVM and MLP for Multiple Defect Diagnosis of Gas Turbine Engine)

  • 박준철;노태성;최동환
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2005년도 제25회 추계학술대회논문집
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    • pp.158-161
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    • 2005

  • 본 연구에서는 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 가스 터빈 엔진의 결함 진단을 시도하였다. SVM은 벡터 공간에서 임의의 비선형 경계인 Hyperplane을 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 수학적으로 최적의 해를 찾을 수 있다고 알려져 있다. 이러한 이진 분류용 SVM을 다층으로 결합하여 가스 터빈의 결함을 정량적으로 판단해 내는 방법을 제안하였으며 기존의 Multi Layer Perceptron(MLP)보다 빠르고 신뢰성 있는 진단 결과를 보여주었음을 확인하였다.

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