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논문 기본 정보

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저자정보
이호중 (연세대학교) 박흰돌 (한국전자통신연구원) 김도현 (한국전자통신연구원) 최재훈 (한국전자통신연구원) 이종석 (연세대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제61권 제10호(통권 제563호)
발행연도
2024.10
수록면
159 - 166 (8page)

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마약 밀수 탐지는 중요한 과제이며, 이를 해결하기 위해 심층 학습을 활용한 해결책이 연구되어왔지만 사용할 수 있는 마약 데이터가 부족하여 제한적으로 연구가 이루어졌다. 본 논문에서는 다중 센서 전자코 시스템을 사용하여 수집한 마약 가스 데이터를 효과적으로 분류할 수 있는 새로운 심층 학습 방법을 제안한다. 이를 위해 다중 가지 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 제안하며 각 네트워크 가지가 서로 다른 유속에서 수집된 데이터를 처리하도록 한다. 그리고 개별 가지에서 나온 결과를 통합하여 최종 분류 결과를 도출한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 전통적인 기계학습 알고리즘보다 높은 정확도를 달성한다는 것을 입증한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (17)

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