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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신도경 (엘아이지 넥스원) 김영대 (엘아이지 넥스원)
저널정보
융복합지식학회 융복합지식학회논문지 융복합지식학회논문지 제11권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
83 - 99 (17page)

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해상경계감시는 국가 안보에 매우 중요한 관심사로, 감시 및 정찰을 위한 다양한 방법의 배치를 필요로 한다. 연안 감시 작전에서 잠수함은 은밀한 기동을 수행하고 수중 센서를 통해 해상 상황에 대한 정보를 수집하고 분석하는 데 중요한 역할을 하는 중추적인 역할을 한다. 본 논문에서는 잠수함에 탑재된 수동 소나를 통해 획득한 음향 신호의 주요 특성 검출 정확도를 높이기 위해 딥러닝 기법을 적용하여 엔진 및 프로펠러 소음과 같은 주요 음원 탐지 정확도를 높이는 것을 목표로 한다. 음향 신호는 일반적으로 엔진 및 프로펠러와 같은 기계적 소음으로 구성되며 일반적으로 DEMON 및 LOFAR 그램을 분석하여 소음원에 대한 주요 특성을 추정한다. 그러나 딥러닝 기술을 적용하기 위해서는 대용량 데이터셋이 필요하고, 한반도 주변 해역에서 실제 데이터를 수집하는 데는 높은 비용과 국가 안보문제로 인해 상당한 어려움이 따른다. 따라서 이 논문에서는 DEMON 및 LOFAR 신호와 유사한 심전도(ECG) 신호 분할 모델에서 사전에 학습된 모델을 활용하여 대용량 데이터셋 구축의 문제를 해결하기 위한 전이 학습을 통해 음향 신호의 주요 특성을 검출하는 방법을 제안한다.
#DEMON #LOFAR #Acoustic signal #Frequency line detection #Transfer learning #Ship noise #LSTM #ECG

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안한 방법
4. 실험 결과
5. 결론
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