• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.6
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• pp.500-510
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• 2023

Passive sonar signals mainly contain both normal and abnormal signals. The abnormal signals mixed with normal signals are primarily detected using an AutoEncoder (AE) that learns only normal signals. However, existing AEs may perform inaccurate detection by reconstructing distorted normal signals from mixed signal. To address these limitations, we propose an abnormal signal detection model based on a Recurrent Neural Network (RNN) and vector quantization. The proposed model generates a codebook representing the learned latent vectors and detects abnormal signals more accurately through the proposed search process of code vectors. In experiments using publicly available underwater acoustic data, the AE and Variational AutoEncoder (VAE) using the proposed method showed at least a 2.4 % improvement in the detection performance and at least a 9.2 % improvement in the extraction performance for abnormal signals than the existing models.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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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.