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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
DinhNguyen Dao (Inha University) Muhammad Salman (Inha University) YoungTae Noh (Inha University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제12호
발행연도
2021.12
수록면
2,184 - 2,190 (7page)
DOI
10.7840/kics.2021.46.12.2184

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현재 감시 카메라는 안전과 보안을 개선하는 데 중요한 역할을 한다. Wi-Fi 카메라는 설치가 쉽기 때문에 널리 사용된다. 그러나 이러한 카메라는 장애물 뒤에 있는 물체를 볼 수 없는 등 시각적 제약이 있다. 또한, 먼지, 조명, 습기 등과 같은 환경적 요인도 카메라의 가시도에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 모니터링 영역의 모든 사각지대를 커버하려면 여러 대의 카메라를 사용해야 한다. 그러나 이 방법은 많은 비용이 든다. 그러므로 우리는 은행 사물함, 박물관 및 상점과 같이 도난에 취약한 곳에서 독립적으로 사용할 수 있는 WiSECam (WiFi-Security Enhanced Camera)이라는 저렴하고 응답력이 높으며 효과적인 방법을 제안한다. 이 방법은 와이파이 신호의 CSI (Channel State Information)를 사용하여 사람의 움직임을 감지한다. 우리는 CSI 데이터를 처리하고 CNN (Convolutional Neural Network)과 LSTM (Long Short-Term Memory)을 활용하여 딥러닝 모델을 구축한다. 우리는 고려된 실제 시나리오에서 이를 구현하고 평가한다. WiSeCam은 다양한 실생활 설정에서 1초 응답 시간으로 약 98%의 평균 정확도를 달성하여 실생활에서 사용할 수 있다.
#Channel State Information (CSI) #Wi-Fi monitoring mode #deep learning #Convolutional Neural Network (CNN) #Long Short-Term Memory (LSTM)

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Overview of Wisecam
Ⅲ. Experiment and Results
Ⅳ. Conclusion
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
Y. Xiao, “IEEE 802.11 n: Enhancements for higher throughput in wireless LANs,” IEEE Wireless Commun., vol. 6, no. 12, pp. 82-91, 2005. google schola Y. Ma, G. Zhou, and S. Wang, “WiFi sensing with channel state information: A survey,” ACM Comput. Surv., vol. 52, no. 3, 2019. google schola W. Wang, A. Liu, M. Shahzad, K. Ling, and S. Lu, “Device-free human activity recognition using commercial WiFi devices,” IEEE J. Sel. Areas in Commun., vol. 35, no. 5, pp. 1118- 1131, 2017. google schola S. Yousefi, H. Narui, and S. Dayal, “A survey on behavior recognition using WiFi channel state information,” IEEE Commun. Mag., vol. 55, no. 10, pp. 98-104, 2017. google schola B. Berruet, O. Baala, A. Caminada, and V. Guillet, “DelFin: A deep learning based CSI fingerprinting indoor localization in IoT context,” in Int. Conf. IPIN, Nantes, France, Sep. 2018. google schola

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