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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 1,481 - 1,484 (4page)
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Anxiety about disaster accidents is increasing due to several collapse accidents within the past five years. Currently, several preliminary predictive studies have been conducted for prevention in relation to collapse accidents. Still, there are few studies on the detection of survivors who need rescue after an accident. In this paper, we propose a CNN-based abnormal sound classification model for detecting survivors of a collapse. The proposed model classifies nine types of sound, and the accuracy is evaluated at 96.34%.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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