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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 364 - 370 (7page)
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본 논문은 저고도로 비행하는 초소형 무인기에 대한 탐지 및 분류에 대한 기술로써, 단순히 초소형 무인기를 탐지만 하는 것이 아니라 탐지된 무인기의 종류 및 모델까지 인식하는 심화학습 기반 탐지 및 분류 기법을 제안한다. 무인기의 소리 특성으로 MFCC를 사용하였고 탐지 및 분류를 위해 CNN를 사용하였다. 무인기들은 각각 CNN을 통해 구분할 수 있는 MFCC 특성을 가짐을 입증하였고, 또한 총 4가지의 무인기에 대한 dataset을 대상으로 분류를 한 결과 time-related sequence를 가지는 MFCC라 하더라도 RNN 대신 CNN를 사용하면 탐지 및 분류 능력을 갖추면서도 연산량을 줄일 수 있음을 검증하였다. 따라서 본 논문은 간단하면서도 효과적인 초소형 무인기 탐지 및 분류 방법을 제시한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터셋
Ⅲ. CNN Architecture and Learning
Ⅳ. 탐지 및 분류과정
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
참고문헌 신청
A. V. Oppenheim, and R. W. Schafer, “From frequency to quefrency: A history of the cepstrum,” IEEE signal processing Magazine 21.5 (2004): 95-106.
S. Umesh, L. Cohen, and D. Nelson, “Fitting the mel scale,” 1999 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Proceedings. ICASSP99 (Cat. no. 99CH36258). vol. 1, IEEE, 1999.
B. Logan, “Mel Frequency Cepstral Coefficients for Music Modeling,” ISMIR. vol. 270, 2000.
L. Muda, M. Begam, and I. Elamvazuthi, “Voice recognition algorithms using mel frequency cepstral coefficient (MFCC) and dynamic time warping (DTW) techniques,” arXiv preprint arXiv:1003.4083 (2010).
J. S. Chung, A. Senior, O. Vinyals, and A. Zisserman, “Lip reading sentences in the wild,” 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2017.
S. Umesh, L. Cohen, and D. Nelson, “Fitting the mel scale,” 1999 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. Proceedings. ICASSP99 (Cat. no. 99CH36258). vol. 1, IEEE, 1999.
B. Logan, “Mel Frequency Cepstral Coefficients for Music Modeling,” ISMIR. vol. 270, 2000.
L. Muda, M. Begam, and I. Elamvazuthi, “Voice recognition algorithms using mel frequency cepstral coefficient (MFCC) and dynamic time warping (DTW) techniques,” arXiv preprint arXiv:1003.4083 (2010).
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