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저자정보
신지훈 (한국항공대학교) 김철기 (한국항공대학교) 김태환 (한국항공대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제11호(통권 제492호)
발행연도
2018.11
수록면
84 - 90 (7page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.11.84

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본 연구에서는 사운드 이벤트 감지에 기반하여 기계의 상태를 효율적으로 모니터링 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 복잡한 전처리 과정 없이 1차원 Convolutional Neural Network (CNN)에 기반하여 입력 사운드 신호를 직접적으로 분석한다. 제안하는 방법을 임베디드 시스템에서 구현하였다. 자전거의 체인 정렬 상태 및 기어 변속 상태를 모니터링하도록 하였을 때, 2차원 CNN에 기반하여 스펙트로그램을 분석하는 기존의 방법과 비교하여 각각 94.98%, 79.52%의 높은 감지 정확도를 유지하면서도 수행시간을 52.45%, 메모리 요구량을 91.34% 낮추었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 사운드 이벤트 감지 방법
Ⅲ. 제안하는 사운드 이벤트 감지 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (11)

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