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저자정보
민현식 (순천향대학교) 노병준 (순천향대학교) 우지영 (순천향대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2024년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제32권 2호
발행연도
2024.7
수록면
49 - 52 (4page)

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본 연구에서는 도시 환경에서 발생하는 다양한 교통 소음을 정교하게 분류하기 위한 모델인 Traffic Noise Classifier Net(TNCN)을 제안한다. AI Hub에서 제공하는 "도시 소음 데이터"를 활용하여 자동차 경적, 자동차 사이렌, 자동차 주행음, 이륜자동차 경적, 이륜자동차 주행음, 비행기 소음, 민간 헬리콥터 소음, 기차 소음, 지하철 소음 등 9가지 세부 소음 유형을 분석하였다. TNCN은 합성곱 신경망(CNN) 레이어와 양방향 GRU(Bi-GRU), 주의 메커니즘(Attention Mechanism)을 결합하여 설계되었다. 실험 결과, TNCN은 92.40의 정확도와 0.9245의 정밀도를 나타내어 우수한 성능을 보였다. 이러한 성능은 TNCN이 교통 소음 관리 및 저감 정책 수립에 매우 유용한 도구로 활용될 수 있음을 시사한다. TNCN의 적용은 소음 공해 문제 해결과 주민들의 삶의 질 향상에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.
#Traffic Noise Classifier Net(TNCN) #다중 교통소음(Multiple Traffic Noise)

목차

요약
I. Introduction
II. Related works
III. Proposed Methods
IV. Experiments
V. Conclusions
REFERENCES

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