HOME > 공학 > 항공공학 > 한국항행학회 > 한국항행학회논문지
Harmonic Line Association 기반 특징벡터 추출에 의한 드론 음향 식별 및 분류
분야 공학 > 항공공학
저자 정형찬 ( Hyoungchan Jeong ) , 임원호 ( Wonho Lim ) , 하유경 ( Yujing He ) , 장경희 ( Kyunghi Chang )
발행기관 한국항행학회
간행물정보 한국항행학회논문지 2016년, 제20권 제6호, 604~611쪽(총8쪽)
파일형식 82401617.pdf [다운로드 무료 PDF 뷰어]
판매가격 4,000원
적립금 120원 (구매자료 3% 적립)
이 자료를
논문의 미리보기 2페이지를 PDF파일로 제공합니다.
 
연관 논문
원거리 무인기 신호 식별을 위한 특징추출 알고리즘 -
내용기반 검색을 위한 SOMk - NN 탐색 알고리즘 -
멀티미디어 : 자기 조직화 맵 기반 유사화상 검색의 고속화 수법 ( Multimedia : A Method of Highs Similarity Retrieval based on Self - Organizing Maps )
음악 추천을 위한 감정 전이 모델 기반의 음악 분류 기법 -
시각 단어 가방 기반의 가로수 종류 및 상태 분류 기법 -
 
 
국문초록
UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.
 
 
영문초록
Drone, which refers to unmanned aerial vehicles (UAV), industries are improving rapidly and exceeding existing level of remote controlled aircraft models. Also, they are applying automation and cloud network technology. Recently, the ability of drones can bring serious threats to public safety such as explosives and unmanned aircraft carrying hazardous materials. On the purpose of reducing these kinds of threats, it is necessary to detect these illegal drones, using acoustic feature extraction and classifying technology. In this paper, we introduce sound feature vector extraction method by harmonic feature extraction method (HLA). Feature vector extraction method based on HLA make it possible to distinguish drone sound, extracting features of sound data. In order to assess the performance of distinguishing sounds which exists in outdoor environment, we analyzed various sounds of things and real drones, and classified sounds of drone and others as simulation of each sound source.
 
 
Drone sound, Feature vector extraction, Classification, Harmonic line association.
 
 
도움말
본 논문은 참고용 논문으로 수정 및 텍스트 복사가 되지 않습니다.
 
 
추천자료
[유통관리사시험] 유통관리사2급모의고사및2006년~2008년2차시험및핵심요약
[매스컴]디지털 오디오 포맷
2017년.5월 최신시사상식
전자정보통신 약어정리
전자상거래 관련 국제규범의 제정 동향과 내용 분석
[디지털미디어] 무선전송기술의 발전 동향
[지적재산권] 정보화 사회의 지적재산권의 현황과 과제에 관한 고찰(사례중심)
[교육행정] 장학론[SuperVision and Instructional Leadership]
전기전자, 마케팅 보고서 - 무역마케팅 - 마케팅 시뮬레이션 - LCD TV
[전자상거래] 정보기술 환경분석
오늘 본 자료
오늘 본 자료가 없습니다.
장바구니 담은 자료
장바구니가 비어 있습니다.
이 간행물 인기자료
교통신호등 제어를 통한 교통망 최적...
음성패턴인식 인터랙티브 콘텐츠 개발
항공 통신 기술 분야 : 무선 유비쿼터...
항행 및 항법 : 위성항법시스템(GPS)...
항공 응용 분야 : AOA 기법을 이용한 ...
이 간행물 신규자료
e-Navigation 시대 해상통신 요구조건...
이동 특성에 기반한 ESIM이 FS 시스템...
심층신경망을 활용한 활주로 가시거리...
곤충모방 날갯짓 비행체의 LQ 제어기 ...
기생 인덕턴스를 고려한 항공기 탑재...
저작권 정보
본 학술논문은 한국학술정보㈜ 각 학회간에 저작권 계약이 체결된 것으로 HAPPY학술이 제공하고 있습니다. 본 저작물을 불법적으로 이용시는 법적인 제재가 가해질 수 있습니다.
 
서비스이용약관 | 개인정보취급방침 | E-mail 수집 거부 | 제휴 및 광고문의 | FAQ
이메일 무단 수집 거부
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나 그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며, 이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사처벌됨을 유념하시기 바랍니다. [게시일 2003년 4월 2일]