정현파 활성화 함수를 활용한 지도학습 Autoencoder 기반 초음파 거리측정 시스템

노은태; 고진환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 노은태 (경상국립대학교) 고진환 (경상국립대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제61권 제10호(통권 제563호)

발행연도: 2024.10

수록면: 167 - 172 (6page)

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초음파를 사용한 거리측정 시스템은 비교적 간단하며 저렴해서 여러 산업 및 응용 분야에서 널리 사용 중에 있다. 그러나 좁은 벽면이나 목표물 주변에 장애물이 존재하는 환경에서는 초음파의 빔폭(Beam-width) 특성상 주변 장애물이나 벽면의 반사신호로 인한 정확한 거리측정이 어렵다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 초음파 반사 신호의 파형을 분석하고 정확히 목표물과의 거리를 측정하는 새로운 딥러닝(Deep-learning) 신호처리 기법을 제안한다. 2단 병렬 구조의 지도학습 오토인코더(Autoencoder) 모델을 사용했으며 Sin함수와 값이 0.008인 Leaky_ReLU를 결합한 새로운 활성화 함수를 제안한다. 이는 기존의 활성화 함수인 ReLU, Leaky_ReLU 보다 RMSE가 개선되었고 TEST에서 모델의 목표물 예측 정확도가 높음을 실험적으로 증명하였다. 최종적으로 모델의 목표물 예측 데이터를 기반으로 거리를 측정하면 좁은 벽면이나 장애물이 있는 환경에서도 정확히 목표물의 위치를 예측할 수 있다.

#Autoencoder #Ultrasonic distance measurement systems #Deep-learning neural network #Activation function

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

Shuangshuang Chen, Wei Guo, "Auto-Encoders in Deep Learning—A Review with New Perspectives," Mathematics, vol. 11, no. 8, pp. 1777, April 2023.

S. Shin, M.-H. Kim, S. B. Choi, "Ultrasonic Distance Measurement Method With Crosstalk Rejection at High Measurement Rate," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 68, no. 4, pp. 972-979, April 2019.

Andrea E. Berndt, "Sampling methods," Journal of Human Lactation, vol. 36, no. 2, pp. 224-226, 2020.

Panagiotis Kosmas, Carey M. Rappaport, "A matched-filter FDTD-based time reversal approach for microwave breast cancer detection," IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 54, no. 4, pp. 1257-1264, 2006.

Kanghyun Shin, Gyohong Jin, "Irregular Sampling Time Series Data Correction Technique for Anomaly Detection in Production Equipment," Proceedings of the Korean Institute of Information and Communication Sciences Conference, vol. 25, no. 2, pp. 85-88, 2021.

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