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최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.
목차
1. 개요
2. 관련 연구
3. 데이터 수집
4. 방법론
5. 실험 설정
6. 실험 결과
7. 결론
참고문헌(References)
Abstract
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
김기태, 이보미, 김종우. (2017). 이진 분류문제에서의 딥러닝 알고리즘의 활용 가능성 평가. 지능정보연구, 23(1), 95-108.
김호준. (2010). CNN 모델과 FMM 신경망을 이용한 동적 수신호 인식 기법. 지능정보연구, 16(2), 95-108.
안성만. (2016). 딥러닝의 모형과 응용사례. 지능정보연구, 22(2), 127-142.
장승우, & 김광수. (2021). 가청 주파수를 활용한 비가시 영역 복원 기초 연구. 한국통신학회 학술대회논문집, 1088-1089.
Alakwaa, W., Nassef, M., & Badr, A. (2017). Lung cancer detection and classification with 3D convolutional neural network (3D-CNN). International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 8(8).
김호준. (2010). CNN 모델과 FMM 신경망을 이용한 동적 수신호 인식 기법. 지능정보연구, 16(2), 95-108.
안성만. (2016). 딥러닝의 모형과 응용사례. 지능정보연구, 22(2), 127-142.
장승우, & 김광수. (2021). 가청 주파수를 활용한 비가시 영역 복원 기초 연구. 한국통신학회 학술대회논문집, 1088-1089.
Alakwaa, W., Nassef, M., & Badr, A. (2017). Lung cancer detection and classification with 3D convolutional neural network (3D-CNN). International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 8(8).
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