본 논문에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하기 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. 신경망을 이용한 시스템은 비선형성이 과도한 데이터를 학습할 때 지역 최소점(Local Minima)에 빠져 분류 정확률이 낮아질 수 있다. 이러한 위험성을 보안하기 위해 SVM에 의한 ANN의 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였다. 이것은 SVM을 이용하여 결함 위치를 판별 한 후 신경망이 선택적으로 학습을 하는 방법으로 학습 데이터의 비선형성을 줄여 분류 정확률을 높이기 때문에 신경망을 단독으로 사용할 때보다 개선된 성능을 보여주었다.
In this Paper, Support Vector Machine(SVM) and Artificial Neural Network(ANN) are used for developing the defect diagnostic algorithm of the aircraft turbo-shaft engine. The system that uses the ANN falls in a local minima when it learns many nonlinear data, and its classification accuracy ratio becomes low. To make up for this risk, the Separate Learning Algorithm(SLA) of ANN has been proposed by using SVM. This is the method that ANN learns selectively after discriminating the defect position by SVM, then more improved performance estimation can be obtained than using ANN only. The proposed SLA can make the higher classification accuracy by decreasing the nonlinearity of the massive data during the training procedure.
