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자료유형
학술저널
저자정보
성기현 (Korea National Defense University) 이수진 (Korea National Defense University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제10호(통권 제247호)
발행연도
2024.10
수록면
59 - 68 (10page)

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본 연구에서는 드론 및 관련 장치들로부터 생성되는 무선주파수 신호를 기반으로 드론을 탐지하고 기종을 식별하는 모델을 제안하였다. 전장 환경에서의 활용 가능성을 높이기 위해 모델은 경량화와 신속한 탐지를 최우선으로 고려하되 높은 탐지 정확도도 보장할 수 있도록 설계하였고, 데이터 전처리는 Hilbert-Huang 변환보다 처리 속도가 더 빠른 이산 푸리에 변환으로 수행하였다. 학습 모델은 비전문가도 쉽게 사용할 수 있고 분류 속도 및 정확도 측면에서도 탁월한 성능을 발휘하는 LightGBM 모델을 채택하였다. 제안하는 모델의 성능 검증은 공개 드론 무선주파수 데이터세트인 CardRF dataset을 활용하여 수행하였다. 실험결과 드론, WiFi 및 Bluetooth 장치 3종을 탐지 및 식별하는 3 클래스 다중분류의 정확도는 이산 푸리에 변환으로 전처리를 수행하는 과정에서 샘플 포인트 수를 100k로 설정한 경우 99.63%, 500k로 설정한 경우 99.40%로 나타났다. 드론 6종, Bluetooth 장치 2종 및 WiFi 장치 2종에 대한 10 클래스 다중분류 실험에서는 샘플 포인트 수가 100k인 경우 95.65%, 500k인 경우 96.83%를 달성하여 이전 연구 대비 상당히 향상된 탐지성능을 보임을 확인하였다.
#Drone #Radio Frequency #Discrete Fourier Transform #LightGBM #CardRF Dataset #드론 #무선주파수 #탐지 및 식별 #이산 푸리에 변환

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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