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A GMM-Based Target Classification Scheme for a Node in Wireless Sensor Networks 무선 센서 네트워크의 노드에 대한 GMM 기반 대상 분류 체계

Youngsoo KIM, Sangbae JEONG, Daeyoung KIM

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요약 :

본 논문에서는 무선 센서 네트워크(WSN)에서 효율적인 노드 수준 대상 분류 기법을 제안합니다. 음향 및 지진 정보를 활용하며, WSN에서 차량 분류 정확도를 통해 성능을 검증합니다. 리소스의 엄격한 제한으로 인해 WSN 시스템에서는 매개변수 분류자가 비모수적 분류자보다 더 선호됩니다. 파라메트릭 분류기로서 GMM(Gaussian Mixture Model) 알고리즘은 WSN에서 대상을 분류하는 데 좋은 성능을 보여줄 뿐만 아니라 센서 노드에 적합한 리소스가 거의 필요하지 않습니다. 또한, 당사의 센서 융합 방식은 CART(Classification and Regression Tree) 알고리즘으로 생성된 의사결정 트리를 사용하여 정확도를 향상시켜 더 적은 자원을 사용하여 분류율을 크게 향상시킵니다. WSN의 실제 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안한 방식은 94.10%의 분류율을 보이며 k-최근접 이웃과 서포트 벡터 머신보다 성능이 뛰어남을 알 수 있다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E91-B No.11 pp.3544-3551
발행일
2008/11/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1345
DOI
10.1093/ietcom/e91-b.11.3544
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Emerging Technologies for Practical Ubiquitous and Sensor Networks)
범주

작성자

키워드