저비율 샘플링 음향 센서네트워크에서 DTW-Cosine 알고리즘을 이용한 목표물 식별기법

김영수; 강종구; 김대영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김영수 강종구 김대영

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제14권 제2호

발행연도: 2008.4

수록면: 221 - 225 (5page)

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2008

저비율 샘플링 음향 센서네트워크에서 DTW-Cosine 알고리즘을 이용한 목표물 식별기법

김영수 , 강종구 , 김대영 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2008.04 학술저널

2007

DTW-Cosine 알고리즘을 이용한 저비율 샘플링 음향 센서네트워크에서의 목표물 식별기법

김영수 , 김대영 , 강종구 한국정보과학회 학술발표논문집 2007.10 학술대회자료

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센서네트워크에서 목표물 탐지하는데 있어 높은 샘플링이 수반되어야 하는 주파수 분석을 피하기 위하여, 낮은 샘플링 데이타를 이용하더라도 목표물 식별이 가능한 시계열(Time-series) 분석 기법으로서 시간 정합 유사도측정 알고리즘을 소개하고 그 중에 가장 우수한 DTW-Cosine 알고리즘을 제안한다. 시계열 분석 기법을 이용하여 패턴을 비교하기 위해서는 지역 시간 이동 문제와 공간 신호 변이 문제를 극복해야 하는데 DTW-Cosine 알고리즘은 이를 효과적으로 극복함과 동시에 Smoothing 기법을 통하여 다른 시간 정합 유사도 측정 알고리즘들에 비해 전체적으로 최소 10.31% 이상의 우수한 성능을 보였다.

#센서네트워크 #목표물 식별 #DTW #Cosine 알고리즘 #Sensor network #Target classification #Cosine algorithm

참고문헌 (8)

참고문헌 신청

D.Li,K.Wong / 2002 / Detection, Classi¯cation and Tracking of Targets / IEEE Signal Processing Magazine :17~29

C.Meesookho / 2002 / Collaborative classification applications in sensor networks / Second IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop :370~374

F.D.Marco / 2004 / Vehicle Classification in Distributed Sensor Networks / Journal of Parallel and Distributed Computing 64(7):826~838

A. Arora / 2004 / Line in the Sand: A Wireless Sensor Network for Target Detection, Classification, and Tracking / Computer Networks (Elsevier) 46(5):605~634

H. Sakeo / 1978 / Dynamic programming algorithm optimization for spoken word recognition / IEEE Trans. On Acoustics Speech and Signal Processing 26:43~49

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