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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 176 - 185 (10page)
- DOI
- 10.5050/KSNVE.2022.32.2.176
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Recently, there has been a growing interest in aircraft noise. Aircraft noise analysis requires the identification and extraction of aircraft noise from background noise and is generally carried out through manual work by engineers. The management of data through manual work is not only required by expert engineers, but is not efficient to handle the vast noise data. Moreover, with the development of big data analysis techniques through AI, artificial intelligence technology, which can efficiently process data in the noise field, is being used. The purpose of this study is to develop an artificial intelligence model that extracts and evaluates aircraft noise. Aircraft noise data measured for 140 days were analyzed via an AI model, and the highest recognition rate was confirmed in the combined model.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 이론
3. 항공기 소음측정 및 전처리
4. AI 모델의 구성 및 평가
5. 결론
6. 고찰 및 토론
References
참고문헌 (16)
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ElSaid, A., Wild, B., Higgins, J. and Desell, T., 2016, Using LSTM Recurrent Neural Networks to Predict Excess Vibration Events in Aircraft Engines, Paper presented at the 2016 IEEE 12th International Conference on e-Science (e-Science), pp. 260~269.
Zhang, X., Zhao, M. and Dong, R., 2020, Time-series Prediction of Environmental Noise for Urban IoT Based on Long Short-term Memory Recurrent Neural Network, Applied Sciences, Vol. 10, No. 3, p. 1144.
Pak, J.-W. and Kim, M.-K., 2019, Convolutional Neural Network Approach for Aircraft Noise Detection, Paper presented at the 2019 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC), pp. 430~434.
Lim, S. B., Choi, S. E., Yang, S. H., Min, H. J. and Park, S. K., 2020, Aircraft Noise Discrimination Modeling Using Deep Learning, Paper presented at the KSNVE Annual Spring Conference, p. 107.
Kim, H. G., 2018, A Study on CNN-LSTM Coupled Model for Prediction of Waterworks Operation Data, Doctoral Dissertation, Paichai University, Korea.
Zhang, X., Zhao, M. and Dong, R., 2020, Time-series Prediction of Environmental Noise for Urban IoT Based on Long Short-term Memory Recurrent Neural Network, Applied Sciences, Vol. 10, No. 3, p. 1144.
Pak, J.-W. and Kim, M.-K., 2019, Convolutional Neural Network Approach for Aircraft Noise Detection, Paper presented at the 2019 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC), pp. 430~434.
Lim, S. B., Choi, S. E., Yang, S. H., Min, H. J. and Park, S. K., 2020, Aircraft Noise Discrimination Modeling Using Deep Learning, Paper presented at the KSNVE Annual Spring Conference, p. 107.
Kim, H. G., 2018, A Study on CNN-LSTM Coupled Model for Prediction of Waterworks Operation Data, Doctoral Dissertation, Paichai University, Korea.
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