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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동욱 (Kyungpook National University) 석종원 (Changwon National University) 배건성 (Kyungpook National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제22권 제4호
발행연도
2018.12
수록면
1,044 - 1,049 (6page)

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CNN(Convolutional Neural Networks)은 동물의 시각정보처리과정을 모델링한 신경망으로 다양한 분야에서 좋은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 사용하여 능동소나 신호의 스펙트로그램을 분석하고, 표적과 비표적을 식별하는 연구를 수행하였다. 데이터를 표적이 포함된 비율에 따라 8클래스로 구분하고, CNN의 학습에 사용하였다. 신호의 스펙트로그램을 프레임별로 나누어 입력으로 사용한 결과, 표적신호의 위치에서만 표적신호에 해당하는 7개 클래스의 식별 결과가 순차적으로 나타나는 특성을 사용하여 표적과 비표적을 식별해낼 수 있었다.
#Sonar signal processing #Active sonar #Target classification #Convolutional Neural Networks #Spectrogram

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
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