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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김승구
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수20
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신원확인 시스템에는 카메라를 활용한 얼굴인식, 홍채인식, RFID 태그, 지문인식 시스템 등이 있다. 그러나 이러한 시스템들은 사생활 침해, 분실우려, 조명요건, 추가적인 설치비용 등의 문제를 지니고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 WiFi 무선 신호를 활용한 신원확인 시스템에 대한 연구가 진행되었으나, 소규모의 신원확인 가능 인원, 낮은 정확도, 고비용의 데이터 수집 문제가 발생한다. 본 논문에서는 앞서 서술한 문제점들을 해결하는 WiFi 기반 신원확인 시스템인 WIID를 제안한다. 제안하는 시스템은 WiFi AP로부터 Channel State Information을 수집하고, 데이터 전처리 과정을 통해 신호의 다중경로 효과와 잡음을 제거한다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터 증강 기법으로 수집된 데이터 양을 늘린다. 이후 CNN, LSTM, CLSTM 3가지 딥러닝 모델을 구축하여 학습을 진행시키고 테스트를 진행한다. 3가지 모델의 테스트 결과를 비교하여 가장 정확도가 높은 모델을 선정한다. 모델들의 성능비교 요소는 정확도, Loss, 데이터 증강으로 인한 개선율이 있다. 데이터 증강을 통해 최대 11%의 정확도 향상과 0.2의 Loss 개선을 이루었다. 3가지 딥러닝 모델 중 CLSTM이 가장 좋은 성능일 보였는데, 7 클래스와 9 클래스에 대해 각각 93%와 92%의 정확도를 보였고, 0.34와 0.46의 Loss를 보였다.
목차
1. 서 론 12. 배경지식 42.1 WiFi CSI 42.2 직교 주파수 분할 다중화와 다중경로 효과 83. 관련 연구 및 문제 정의 124. 시스템 구현 및 설계 154.1 하드웨어 레이어 164.2 전처리 레이어 184.3 데이터 증강 레이어 244.4 뉴럴 네트워크 275. 성능 평가 335.1 평가 방법 335.2 성능 평가 및 분석 336. 결론 40
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