http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
[응용논문] SVM 을 이용한 주파수 특성에 따른 전자 팬스 시스템 경보 발생 위치 판별
주재홍(Jae Hong Joo),김희식(Hie-Sik Kim),윤석진(Seok-Jin Yun),하태정(Tae-Jeong Ha),정필웅(Pil-Woong Jung),원서연(Seo-Yeon Won),이용철(Young-Cheol Lee) 대한기계학회 2015 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.IT융합 No.-
국가 주요시설 보호를 위해 시설 주변에 팬스를 설치한다. 하지만 팬스의 길이가 길어지면 외부인의 침이 발생 했을 때 정확한 위치를 실시간으로 감지가 어렵다. 또한 많은 인력을 동원하여 감시해야 되기 때문에 시간과 비용 소모가 커 효율 적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 팬스에 마찰 전기식 Fiber 센서를 설치한다. 침입이 발생 했을 때 발생하는 거리 별 마찰 전기의 주파수 특성을 기계학습을 이용하여 분석한다. 이를 바탕으로 어느 곳에서 침입이 발생하였는지를 실시간으로 감지하여 경계를 강화하면 적은 인력으로 효율적이게 외부 침입에 따른 보안 강화 문제를 해결 할 수 있다. The fence is set up for the country major public facility protection. but if length of the fence is too long it is difficult to recognizing exact intrusion location in real time. And also we have to spend a lot of money for using guard. In order to solve this problem the frictional electricity type Fiber sensor is set up on the fence. When the intrusion generated the fiber sensor is detecting frequency characteristic of frictional electricity signal detected. Then using support vector machine and adapting this data for security. We can exactly recognize where is intrusion location