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권지훈 (한화시스템) 하성재 (한국폴리텍대학) 곽노준 (서울대학교)
저널정보
한국전자파학회 한국전자파학회논문지 韓國電磁波學會論文誌 第29卷 第7號(通卷 第254號)
발행연도
2018.7
수록면
550 - 559 (10page)

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본 논문은 딥뉴럴네트워크(deep neural network: DNN)를 이용해 사람 걸음 및 배경잡음원에 의해 발생한 마이크로 도플러 신호를 탐지 및 분류 처리하는 연구를 제안한다. 기존 분류처리 연구는 경험 및 통계적인 방법을 통해 분류기 성능에 직접적으로 영향을 미치는 의미있는 특징을 추출하기 위한 복잡한 과정을 포함한다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 다수의 레이어 층을 단계적으로 통과하는 과정을 통해 점진적으로 특징을 재구성 및 생성하므로, 별도의 특징 추출과정을 생략할 수 있으며, 자연스럽게 네트워크상에서 특징을 생성할 수 있는 이점이 있다. 따라서 본 논문에서는 마이크로 도플러 신호 인식을 위한 딥뉴럴네트워크 효과성 입증을 위해, 이진분류기와 다층클래스 분류기를 다층퍼셉트론과 딥뉴럴네트워크를 통해 설계하고 비교분석한다. 실험 결과, 다층퍼셉트론은 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 90.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류정확도가 86.1 %로 측정되었다. 딥뉴럴네트워크는 이진분류기의 경우 테스트세트에 대한 분류 정확도가 97.3 %로 측정되었고, 다층클래스 분류기의 경우 테스트 세트에 대한 분류정확도가 96.1 %로 측정되었다.
#Doppler Radar #Deep Neural Network #Micro-Doppler #Radar Pattern Recognition #Radar Machine Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥뉴럴네트워크
Ⅲ. The Micro-Doppler Signals
Ⅳ. Design And Experiment
Ⅴ. 결론
References

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