저비율 샘플링 음향 센서네트워크에서 DTW-Cosine 알고리즘을 이용한 목표물 식별기법Target Classification in Sparse Sampling Acoustic Sensor Networks using DTW-Cosine Algorithm

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dc.contributor.author김영수ko
dc.contributor.author강종구ko
dc.contributor.author김대영ko
dc.date.accessioned2009-12-15T06:18:00Z-
dc.date.available2009-12-15T06:18:00Z-
dc.date.created2012-02-06-
dc.date.created2012-02-06-
dc.date.issued2008-04-
dc.identifier.citation정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터, v.14, no.2, pp.221 - 225-
dc.identifier.issn1229-7712-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/14934-
dc.description.abstract센서네트워크에서 목표물 탐지하는데 있어 높은 샘플링이 수반되어야 하는 주파수 분석을 피하기 위하여, 낮은 샘플링 데이타를 이용하더라도 목표물 식별이 가능한 시계열(Time-series) 분석 기법으로서 시간 정합 유사도측정 알고리즘을 소개하고 그 중에 가장 우수한 DTW-Cosine 알고리즘을 제안한다. 시계열 분석 기법을 이용하여 패턴을 비교하기 위해서는 지역 시간 이동 문제와 공간 신호 변이 문제를 극복해야 하는데 DTW-Cosine 알고리즘은 이를 효과적으로 극복함과 동시에 Smoothing 기법을 통하여 다른 시간 정합 유사도 측정 알고리즘들에 비해 전체적으로 최소 10.31% 이상의 우수한 성능을 보였다.-
dc.languageKorean-
dc.language.isokoen
dc.publisher한국정보과학회-
dc.title저비율 샘플링 음향 센서네트워크에서 DTW-Cosine 알고리즘을 이용한 목표물 식별기법-
dc.title.alternativeTarget Classification in Sparse Sampling Acoustic Sensor Networks using DTW-Cosine Algorithm-
dc.typeArticle-
dc.subject.alternativeSensor networken
dc.subject.alternativeTarget Classificationen
dc.subject.alternativeDTWen
dc.subject.alternativeCosine algorithmen
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume14-
dc.citation.issue2-
dc.citation.beginningpage221-
dc.citation.endingpage225-
dc.citation.publicationname정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터-
dc.identifier.kciidART001239389-
dc.contributor.localauthor김대영-
dc.contributor.nonIdAuthor김영수-
dc.contributor.nonIdAuthor강종구-
dc.subject.keywordAuthorSensor network-
dc.subject.keywordAuthorTarget classification-
dc.subject.keywordAuthorCosine algorithm-
dc.subject.keywordAuthor센서네트워크-
dc.subject.keywordAuthor목표물 식별-
dc.subject.keywordAuthorDTW-
dc.subject.keywordAuthorCosine 알고리즘-
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CS-Journal Papers(저널논문)
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