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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이경호
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수10
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다양한 장소에서 드론이 활발하게 이용되면서 비행 금지구역 내 불법 침입, 정보 유출, 항공기 충돌 등의 위험이 증가하고 있다. 이러한 위험을 줄이기 위해 비행 금지구역으로 침입하는 드론을 탐지할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 기존의 드론 음향 탐지 연구는 탐지 모델에 환경 소음에 노출된 드론 음향을 그대로 학습시켰기 때문에 환경 소음에 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
초록 ⅰAbstract ⅱ목차 ⅲ표 목차 ⅴ그림 목차 ⅵ1. 서론 12. 관련 연구 63. 제안 방법 103.1 음향 신호 수집 143.2 환경 소음 제거 163.3 음향 합성 및 특성 추출 183.4 딥러닝 모델 학습 204. 실험 결과 224.1 실험 결과 234.2 실험 결과 분석 265. 결론 30참고문헌 32부록 38A. 드론 음향과 환경 소음 스펙트럼 38B. 환경소음 제거 전/후 스펙트럼 42C. 환경소음 제거 후 멜 스펙트로그램 46
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