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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김기엽 (LIG Nex1) 윤용수 (LIG Nex1)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제37권 제10호
발행연도
2020.9
수록면
39 - 46 (8page)

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군사용 목적으로 사용되는 능동 소나(SONAR, Sound Navigation and Ranging)는 수중 환경에서 음파를 활용하여 적군 잠수함 및 기뢰와 같은 수중 표적들을 탐지, 식별하는 장치이다. 수중 음향신호는 전파될 때 환경 조건 등의 요인에 영향을 받아 시간, 공간적으로 다양하게 변화하기 때문에, 수중 표적 탐지를 위한 다양한 기술이 적용되고 있다. 반면 신호처리 된 소나 탐지 정보를 통하여 최종적으로 표적을 식별할 때에는 표적DB와 이를 종합하여 판단할 수 있는 음탐사의 경험이 필요하며, 이 점이 수중 표적 식별을 어렵게 만든다.
본 논문에서는 능동 소나의 표적 식별 시 운용자의 경험에 의존하는 표적 식별 정확도를 향상시키고 운용자 의사결정을 지원하기 위한 효율적인 인공 신경망 구조를 연구하였다. 컨볼루션 신경망(Convolutional neural network, CNN), 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)을 기반으로 각각 계층 깊이를 조정한 3 가지 구조를 고안하여 학습 성능, 속도를 비교하였다. 비교 결과, CNN기반 인공신경망을 적용시켰을 때보다 MLP기반의 인공신경망을 적용시켰을 때 더 높은 성능을 보였으며 학습시간이 적게 소요되었다. 이는 주파수벡터로 구성된 능동 소나 반향음 데이터에 대해서는 CNN보다 MLP를 적용하는 것이 효율적일 수 있음을 보여준다.

목차

요약
I. 서론
II. 소나 수중 표적 탐지
III. 관련 연구
IV. 데이터셋
V. 인공 신경망 구조
VI. 구현
VII. 평가
VIII. 결론
참고문헌

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