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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 328 - 333 (6page)
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본 논문은 convolutional neural network (CNN) 모델에 이미지화 알고리즘을 적용한 자동 변조 분류 기법을 제안한다. 또한 다양한 이미지화 알고리즘을 이용하여 시계열 데이터의 이미지화 작업 후 이를 이용한 CNN 모델의 분류 성능을 비교 및 분석한다. 실험 결과, 원시 데이터를 Markov Transition Field (MTF)를 사용하여 이미지화한 후 CNN을 이용한 분류를 수행했을 시−6 ㏈ 환경에서는 오차율이 34 %에서 30 %로 감소하였으며, 0 ㏈ 환경에서는 오차율이 37 %에서 18 %로 감소하였다. 본 논문은 시계열 데이터의 이미지화가 CNN 기반 변조 분류 성능 개선으로 이어지는 것을 보여줌으로써 이미지화 알고리즘 적용의 유효성을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이미지화 알고리즘
Ⅲ. 모의실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
S. Barra / 2020 / Deep learning and time series-to-image encoding for financial forecasting / IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 7(3):683~692
W. Chen / 2019 / A deep learning framework for time series classification using relative position matrix and convolutional neural network / Neurocomputing 359:384~394
C. L. Yang / 2019 / Sensor classification using convolutional neural network by encoding multivariate time series as two-dimensional colored images / Sensors 20(1):168
J. P. Eckmann / 1987 / Recurrence plots of dynamical systems / Europhysics Leter 4(9):973
H. Lee / 2019 / Using wearable ECG/PPG sensors for driver drowsiness detection based on distinguishable pattern of recurrence plots / Electronics 8(2):192
W. Chen / 2019 / A deep learning framework for time series classification using relative position matrix and convolutional neural network / Neurocomputing 359:384~394
C. L. Yang / 2019 / Sensor classification using convolutional neural network by encoding multivariate time series as two-dimensional colored images / Sensors 20(1):168
J. P. Eckmann / 1987 / Recurrence plots of dynamical systems / Europhysics Leter 4(9):973
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