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다층 퍼셉트론 신경망을 이용한 하드 디스크 결함 분포의 패턴 인식
Pattern Recognition of Hard Disk Defect Distribution Using Multi-Layer Perceptron Network
- 이재두;
- 문운철
초록
하드 디스크(Hard Disk) 결함의 표준 패턴 클래스는 6 가지로 분류되며, 이는 하드 디스크 생산 공정의 불량 처리 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 본 논문에서는 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptorn)을 이용한 하드 디스크 결함 분포의 패턴 인식 기법을 제시한다. 결함 분포로부터 5가지의 특징들을 추출하고, 이를 이용하여 퍼셉트론의 입력을 구성하였으며, 미리 분류된 표준 패턴 클래스를 이용하여 퍼셉트론의 출력을 구성하였다. 구성된 입출력 데이터들은 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리듬을 통하여 다층 퍼셉트론의 학습에 사용되었다. 테스트 결과 제시된 신경망은 하드 디스크의 패턴 분류에 만족할 만한 성능을 나타내었다.
키워드
Pattern Recognition; Hard Disk Drive; Artificial Neural Network; Perceptron
- 제목
- 다층 퍼셉트론 신경망을 이용한 하드 디스크 결함 분포의 패턴 인식
- 제목 (타언어)
- Pattern Recognition of Hard Disk Defect Distribution Using Multi-Layer Perceptron Network
- 저자
- 이재두; 문운철
- 발행일
- 2007
- 저널명
- 조명.전기설비학회논문지
- 권
- 21
- 호
- 6
- 페이지
- 94 ~ 101
- 출판사
- 한국조명.전기설비학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 8 페이지
- ISSN
- P 1229-4691