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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강해영 (고려대학교) 이경호 (고려대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제32권 제5호
발행연도
2022.10
수록면
881 - 890 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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다양한 장소에서 드론이 활발하게 이용되면서 비행금지구역 내 불법 침입, 정보 유출, 항공기 충돌 등의 위험이 증가하고 있다. 이러한 위험을 줄이기 위해 비행금지구역으로 침입하는 드론을 탐지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 기존의 드론 음향 탐지 연구는 탐지 모델에 환경 소음에 노출된 드론 음향을 그대로 학습시켰기 때문에 환경소음에 독립적인 성능을 얻지 못했다. 이에 본 논문에서는 다양한 공간에서 환경 소음에 노출된 드론 음향을 명확하게 탐지하기 위해 주변 환경 소음을 별도로 수집하고, 드론 음향 신호에서 환경 소음을 제거하여 시끄러운 환경 속에서도 견고한 성능을 나타내는 범용적인 드론 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 수집한 드론 음향 신호에서 환경 소음을 제거한 후 Mel Spectrogram 특성추출과 CNN 딥러닝을 이용하여 드론 존재 여부를 예측하였다. 실험 결과, 환경 소음으로 인해 감소했던 드론 탐지 성능을 7% 이상 향상시킴을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안 방법
IV. 실험 결과
V. 결론
References

참고문헌 (31)

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