층간소음의 정확한 진원지 식별을 위한 SVM 기반의 진원지 인지 시스템

고재현; 김능회; 이석훈; 정동원

doi:10.14801/jkiit.2022.20.3.95

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자료유형: 학술저널

저자정보: 고재현 (군산대학교) 김능회 (군산대학교) 이석훈 (군산대학교) 정동원 (군산대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제3호(JKIIT, Vol.20, No.3)

발행연도: 2022.3

수록면: 95 - 105 (11page)

DOI: 10.14801/jkiit.2022.20.3.95

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2022

층간소음의 정확한 진원지 식별을 위한 SVM 기반의 진원지 인지 시스템

고재현 , 김능회 , 이석훈 외 1명 한국정보기술학회논문지 2022.03 학술저널

2021

층간소음 진원지 인지 시스템을 위한 실험 시나리오에 관한 연구

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본 논문에서는 층간소음 데이터를 수집하여 학습 데이터를 생성하고 SVM 모델을 통해 진원지를 식별하는 시스템을 제안한다. 도시화로 인해 공동주택 비율이 증가하며 층간소음의 발생량이 증가하고 있다. 또한, 층간소음은 진원지를 정확히 파악하지 못해 2차 갈등이 발생한다. 이 문제를 해결하고자 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 다양한 상황을 고려하지 않아 낮은 진원지 인지율을 보였다. 따라서 본 논문에서는 진원지 인지율을 향상시키기 위해 SVM 기반의 진원지 인지 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 유효성을 보이기 위해 시스템에 따른 소음 유형별 정확도를 비교하였다. 실험에서, 제안 시스템은 기존 시스템인 비학습 시스템보다 진원지 인지 정확도가 약 16% 우수한 성능을 보였다.

#floor noise #epicenter #IoT #SVM #data collection

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