• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.500-510
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• 2023

수동소나 신호에는 정상신호와 비정상 신호가 같이 존재하는 경우가 대부분이다. 정상신호와 혼재된 비정상 신호는 주로 정상신호만을 학습하는 오토인코더를 이용하여 탐지된다. 하지만 기존의 오토인코더는 혼재된 신호로부터 왜곡된 정상신호를 복원하므로 부정확한 탐지를 수행할 수 있다. 이러한 한계를 개선하고자, 본 논문에서는 순환신경망과 벡터 양자화 기반의 비정상 신호 탐지 모델을 제안한다. 제안된 모델은 학습된 잠재벡터들을 대표하는 코드 북을 생성하고, 제안된 코드벡터의 탐색을 통해 보다 정확하게 비정상 신호를 탐지한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 기법이 적용된 오토인코더와 변이형 오토인코더는 기존 모델에 비해 최소 2.4 % 향상된 탐지 성능과 최소 9.2 % 높은 비정상 신호 추출 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.643-646
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• 2021

경찰청에 따르면 도로교통법이 개정된 이후 3개월단 개인형 이동장치(PM)를 단속한 결과 무면허 운전이 3199건에 달하는 것으로 나타났다. 공유 킥보드 서비스의 경우 회원가입을 할 때 운전면허증 취득 여부를 확인하긴 하지만 서비스를 이용할 때는 별도의 확인 절차 없이 대여할 수 있기 때문에 운전면허증을 취득하지 않았어도 대여하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 공유 킥보드 서비스의 보안 취약점을 보완하기 위해 오토인코더와 변이형 오토인코더를 사용한 딥러닝 기반의 공유 킥보드 대리 대여 방지 시스템을 제안한다. 오토인코더는 지문 데이터로부터 특징만을 추출할 수 있어, 사용자의 지문 원본을 서버에게 노출시키지 않을 수 있다. 변이형 오토인코더는 생성형 모델로써, 사용자의 지문 데이터를 증폭 시켜 합성곱 신경망의 성능을 높이는데 도움을 준다. 이러한 오토인코더와 변이형 오토인코더의 특징을 이용해 사용자의 지문을 서버에 노출시키지 않으면서 적은 데이터로 신뢰성 높은 사용자 인증이 가능한 전동 킥보드 대여 시스템을 제안한다.