KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
UWB 기반 개인 식별 모델 일반화를 위한 적대적 학습 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Adversarial Learning Scheme for UWB-based Person Identification Model Generalization |
| 저자(Author) |
신승환
채근홍
김승현
반성현
김유성
Seunghwan Shin
Keunhong Chae
Seunghyun Kim
Seonghyun Ban
Yusung Kim
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 2022 ~ 2024 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
공간 내 서로 다른 개인을 식별하는 문제는 주로 이미지 기반 방식으로 활발히 연구되어 왔으나, 조명이 어둡거나 장애 물에 가린 경우 또는 옷을 갈아입은 상황에서는 식별이 어려운 한계가 있다. 무선 신호 기반 개인 식별은 이러한 한계점을 극복 가능한 장점이 있으나 아직은 이미지 기반 방식 대비 연구가 미진한 상황이다. 본 논문에서는 초광대역 (ultra wide band: UWB) 무선 신호 기반 개인 식별 학습 모델을 제안하며 특히 안테나 위치가 변경되어도 추가 학습이나 튜닝 없이 개인 식별을 가능하게 한다. 이를 위해 개인 식별 학습 과정에서 환경 정보에 (안테나 위치) 대한 적대적 학습 기법을 함께 적용함으로써 학습하지 않은 새로운 안테나 위치에서도 개인 식별 정확도를 2배로 향상시킬 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
