딥러닝 알고리즘을 이용한 수중채널 특성 변화 예측에 관한 연구 = A Study on Prediction of Underwater Channel Characteristics Change Using Deep Learning Algorithm
저자
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
57-64(8쪽)
제공처
최근 자연 재해의 탐지, 해양 과학탐사, 해양국방, 해양플랜트 등 다양한 분야에서 수중 및 해상에 대한 장기간 관측의 필요성이 대두되어 수중 모니터링을 통한 데이터 수집, 분석이 활발히 연구되고 있다. 수중에서 데이터를 수집하여 육상까지 전달하기 위해서는 수중음향통신이 주로 활용되고 있다. 그러나 육상 통신과 비교했을 때 현저히 낮은 음파의 속도, 다중 경로 페이딩, 도플러 효과 등의 원인으로 인해 아주 열악한 수중통신 환경을 가지고 있다. 그리고 수온, 해저 지형, 조류, 염도 등에 의해 수중 환경은 매우 빠르고 크게 시변하는 특성을 가진다. 본 연구에서는 17년 7월 5일에서 7월 6일에 걸쳐 인천광역시 덕적도 인근 해역에서 실해역 실험을 수행하였다. 4분 간격으로 수중 음향 OFDM 시스템의 파라미터(modulation, channel coding, coding rate)를 변경하며 장시간 수집한 신호를 송출 신호 기반으로, 수중채널 환경의 특성을 미리 예측하기 위해서 딥러닝 알고리즘을 적용하여 성능을 확인하는 연구를 수행한다.
더보기Recently, the necessity of long-term observation of underwater has emerged in various fields such as detection of natural disasters, marine science exploration, marine defense, and offshore plants, and data collection and analysis through underwater monitoring has been actively studied. Underwater acoustic communication is mainly used to collect data from underwater and transmit it to the land.However, compared to land communication, it has a very poor underwater communication environment due to the reason of the significantly lower sound wave speed, multipath fading, and Doppler effect. In addition, the underwater environment has very fast and large time-varying characteristics due to water temperature, submarine topography, algae, and salinity. In this study, experiments were conducted from July 5 to July 6, 17 in the waters near Deokjeok-do, Incheon Metropolitan City.By changing the parameters (modulation, chanel coding, coding rate) of the underwater acoustic OFDM system at intervals of 4 minutes and applying the signals collected for a long time based on the transmission signal, a deep learning algorithm is applied to predict the characteristics of the underwater channel environment in advance. Conduct confirmatory studies.
더보기분석정보
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)