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본 논문에서는 하이라이트 모델에 기반하여 능동소나의 표적신호를 합성하고, 합성된 신호를 이용하여 표적인식 실험을

수행하였다. 동일 표적이라도 표적의 자세각에 따라 다양한 형태의 파형을 갖는 신호가 합성되는데, 이에 대한 표적인식

결과를 알아보기 위해서 두 가지 방법으로 실험을 수행하였다. 하나는 고정된 여러 가지 자세각에 대한 표적신호에 대한

인식실험이고, 다른 하나는 임의의 자세각을 가지는 표적에 대한 인식 실험을 수행하였다. 인식실험을 위한 특징인자로는

합성된 표적신호에 대해 시간영역에서 정합필터 및 포락선 검출을 통해 얻어지는 하이라이트 패턴을 사용하였으며, 패턴인

식 기법으로는 다중클래스 SVM과 인공신경망을 사용하였다.

In this paper, we synthesized active sonar target signals based on highlights model, and then carried out target

classification using the synthesized signals. If the target aspect angle is changed, the different signals are

synthesized. To know the result, two different experiments are done. First, The classification results with respect

to each aspect angle are shown. Second, the results in two group in aspect angle are acquired. Time domain feature

extraction is done using matched filter and envelope detection. It shows the pattern of each highlights. Artificial

neural networks and multi-class SVM are used for classifying target signals.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
머리 전달 함수의 보간에 적합한 왜곡 척도 이기승 ;이석필 pp.85-95

헤드폰의 음향적 특성과 주관적 선호도간의 상관 관계 이기승 ;이석필 pp.96-106

음향 OFDM의 음질 저하 원인 분석 조기호 ;윤환식 ;장준혁 ;김남수 pp.107-111

뮤직비디오 브라우징을 위한 중요 구간 검출 알고리즘 김형국 ;신 동 pp.112-118

물리적 모델링 합성법에 기반을 둔 줄 없는 기타 구현 강명수 ;조상진 ;정의필 pp.119-126

유리창의 레이저 탐지음에 대한 음성명료도 분석 김석현 ;이현우 ;김희동 pp.127-134

하이라이트 모델을 이용한 능동소나 표적신호의 합성 및 인식 김태환 ;박정현 ;남종근 ;이수형 ;배건성 pp.135-140

3D CT 동영상 구성을 위한 속도 개선 알고리즘 정찬웅 ;박진우 ;전계석 pp.141-147

가변 잡음 레벨을 이용한 음성신호에 대한 SBR 성능 향상 기술 이세원 ;오승준 ;안창범 ;이태진 ;강경옥 ;박호종 pp.148-154

가변 Break를 이용한 코퍼스 기반 일본어 음성 합성기의 성능 향상 방법 나덕수 ;민소연 ;이종석 ;배명진 pp.155-163

참고문헌 (11건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Neural networks are useful tools for drug design 네이버 미소장
2 Ali Pezeshki, Mahmood R. Azimi-Sadjadi, and Louis L. Scharf, “Undersea Target Classification Using Canonical Correlation Analysis,” IEEE J. Ocean Engineering, vol. 32, no. 4, pp. 948-955, 2007. 미소장
3 Multiaspect target identification with wave-based matched pursuits and continuous hidden Markov models 네이버 미소장
4 Boo Il Kim, Hyeong Uk Lee, and Myung Ho Park, “A study on Highlight Distribution for Underwater Simulated Target,” Proc. ISIE 2001, pp. 1988-1992, Jun. 2001. 미소장
5 Neural networks referees in 2004 네이버 미소장
6 NEURAL NETWORKS 네이버 미소장
7 주재훈, “능동소나에서 표적신호 산란특성 및 패턴인식에 관한 연구,” 석사학위논문, 한국해양대학교, 2000. 미소장
8 Anders Svardstrm, “Neural network feature vector for sonar targets classification,” J. Acoust. Soc. Am. vol. 93, no. 5, pp. 2656-2665, 1993. 미소장
9 Robert J. Urick, Principles of Underwater Sound 3rd edition, Peninsula Publishing, Los Altos, California, 1996. 미소장
10 김부일, “외부헐 불연속점을 포함한 능동소나 모의표적의 반사 신호 합성 기법,” 박사학위논문, 경북대학교, 28-32쪽, 2001. 미소장
11 T. Dietterich and G. Bakiri, “Solving Multiclass Learning Problems via Error-Correcting Output Codes,” J. Artificial Intelligence Research, vol. 2, pp. 263-286, 1995. 미소장

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