CSI를 이용한 디지털 전송 시스템 노이즈 감소와 딥 러닝 기반 시계열적인 특정 자세 인식 연구 = A Study on Digital Transmission System Noise Reduction and Deep Learning-based Time-series Human Specific Behavior Recognition via CSI
저자
발행사항
서울 : 국민대학교 일반대학원, 2022
학위논문사항
학위논문(석사)-- 국민대학교 일반대학원 : 컴퓨터공학과 컴퓨터공학전공 2023. 2
발행연도
2022
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
v, 49 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 김상철
UCI식별코드
I804:11014-200000664727
소장기관
본 논문에서는 전파를 통해 딥러닝 기반의 인간의 행동을 분류하는 인식률을 높이고자 디지털 전송 시스템품질의 오류률을 KALMAN Filter, PCA, 위상회전을 통해 줄였으며 이로 인해 딥러닝 모델인 DNN(Deep neural network)기법의 CNN과 LSTM의 Loss가 줄어드는 것을 확인하였다. 또한 전파데이터의 각 주파수의 시간에 따른 데시벨 값들의 필터링을 적용하여 인지율을 향상시켰다. 한편 초기의 상태의 데이터가 부족하여 학습이 어려울 경우 VAE-LSTM을 사용하여 초기 상태를 벗어난 이상행동만 판단하고자 하였으며 이상행동이 발생하였을 시 벗어난 시간대역 주파수를 인지 할 수 있도록 딥러닝 모델에 적용하여 모델의 일반화 성능을 높일수 있음을 확인하였다.
한편 시간 영역에서 표현되는 신호를 주파수 영역으로 변환하여 다른 관점에서 신호를 분석하는 푸리에 변환을 사용하여 전처리 및 시각화를 하여 딥러닝 모델에 적용시켰을시 정확도를 확인하였다.
본 논문의 전파 데이터는 초연결 지능형 연구 개발망(Koren) 서울지점의 네트워크 차폐실에서 수집되었으며, 눕기, 의식을 잃어 쓰러지기, 잠잘려고 눕기의 3가지 상황데이터를 주로 분류하고자 했으며 위험상황을 인지하려 하였다.
본 논문은 CSI 데이터 수집하며 필터링 과정과 초기 CSI 환경 데이터를 제외한 이상 행동 인지를 진행 하였으며 데이터를 수집하는데 행동적 어려움이 있어 Linux CSI Tool을 수정하여 데이터를 수집하였다. 또한 영상데이터를 전파데이터와 함께 레이블링 할 수 있도록 영상 자동 레이블링 기법을 고려했다.
키워드 : CSI, 딥러닝, VAE-LSTM, LSTM, CNN, Kalman Filter, PCA, 행동인지, 스마트시티, IOT, 머신러닝, 데이터전처리, WiFi
In this paper, in order to increase the recognition rate of classifying deep learning-based human behavior through radio waves, the error rate of the digital transmission system quality was reduced through KALMAN Filter, PCA, and phase rotation, which led to the improvement of deep learning models CNN and LSTM. It showed that these model's loss was reduced. In addition, the recognition rate was improved by applying filtering of decibel values according to the time of each frequency of the radio wave data. On the other hand, if learning is difficult due to lack of data in the initial state, VAE-LSTM was used to determine only abnormal behavior outside the initial state. It showed that the generalization performance of the model could be improved by using this model.
Meanwhile, the signal expressed in the time domain was converted into the frequency domain, and the accuracy was confirmed when applied to the deep learning model through preprocessing and visualization using a Fourier transform that analyzes the signal from a different perspective.
The radio wave datasets which are lying down, falling unconscious, lying down to sleep were collected in the network shielding room of the hyper-connected intelligent research and development network Koren Seoul branch.
Finally, CSI data collection, filtering process and deviant behavioral recognition except for the initial CSI environment data were performed, and there were behavioral difficulties in collecting data, so the CSI automatic labeling technique was considered by adding image data to radio wave data.
Keywords : CSI, Deep Learning, VAE-LSTM, LSTM, CNN, Kalman Filter, PCA, Posture Recognition, Smart City, IOT, Machine Learning, Data Processing, WiFi
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)