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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
류창수 (영남이공대학교) 김근환 (세종대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제29권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
13 - 24 (12page)

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본 논문에서는 다양한 신경망 모델과 입출력 구조에 따른 정규화 기법의 성능을 비교 분석하였다. 분석을 위해 균등한 잡음과 최대 3개의 간섭 신호가 있는 잡음 환경에 대한 시뮬레이션 기반의 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과, 잡음 분산을 직접 출력하는 End-to-End 구조에 대해서 1-D 콘볼루션 신경망과 BiLSTM 모델을 사용할 경우 우수한 성능을 보였으며, 특히 간섭 신호에 대해 강건한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 다층 퍼셉트론 신경망과 트랜스포머보다 1-D 콘볼루션 신경망 및 BiLSTM 모델이 귀납적 편향이 강하기 때문에 나타난 것으로 판단된다. 이 논문의 분석 결과는 향후 딥러닝 기반 정규화 기법 연구에 유용한 기준점으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
#능동소나 시스템 #정규화 #딥러닝 #귀납적 편향 #Active sonar system #normalization #deep learning #inductive bias

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. CFAR 알고리즘
3. 딥러닝 기반 정규화 기법
4. 시뮬레이션 기반 신경망 구조 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

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