음향신호 특징요소 추출을 통한 신경회로망기반 침입탐지 시스템의 개발

Q: 이 논문에서 정의한 특징 추출이란 무엇인가?

특징 추출은 발자국소리 신호가 입력되면 선처리 작업을 통해 입력된 신호에 대한 데이터를 변환하고, 발자국소리 신호의 특성을 잘 설명할 수 있는 특징을 선정하는 과정이다. 이는 신경회로망 기반의 분류기 시스템에서 발자국 소리인지의 여부를 판단하는 데 사용된다.

Q: 음향센서 기반 침입탐지 시스템에서 발자국소리 식별 성공률을 높이는 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 발자국소리 신호의 패턴을 상세하게 설명할 수 있는 추가 특징들을 활용하는 것이 식별 성공률을 크게 향상시키는 핵심 요인이다. 기존 23개 특징에 5개 특징을 추가한 28개 특징 집합이 12% 더 높은 식별 성공률을 보였다.

윤이연; 김우주; 홍준석; 김경민; 이노복; 김상훈; 김대식

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저자정보: 윤이연 (연세대학교) 김우주 (연세대학교) 홍준석 (경기대학교) 김경민 (연세대학교) 이노복 (LIG) 김상훈 (국방) 김대식 (LIG)

저널정보: 한국디지털산업학회 한국전자거래학회 학술대회 발표집 한국전자거래학회 2011년 춘계 학술대회

발행연도: 2011.4

수록면: 106 - 114 (9page)

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유비쿼터스 환경에서 다양한 센서 신호를 이용하여 침입을 탐지하고 식별하려는 연구들이 많이 진행되어 왔다. 그 중에서 가장 쉽게 적용하여 사용할 수 있는 음향센서를 이용한 탐지의 경우에 시간 도메인의 음향신호를 대상으로 침입자 탐지를 위한 식별 특성을 추출하는 작업은 탐지 시스템의 성능에 매우 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 기존의 관련 연구들의 분석을 통하여 음향 신호 특성을 추출하고, 이러한 특성 값을 이용하여 침입자 탐지를 위한 신경회로망 기반의 분류기 시스템을 구축하였다. 그리고 다양한 실험을 통하여 개발된 시스템의 성과를 검증하였다.

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