센서 어레이의 신호패턴 분류를 위한 각도 변이 기반 상태 천이 모델링 기법

Angle Difference Based State Transition Modeling Technique for the Classification of Signal Pattern from the Sensor Array

센서 어레이로부터 감지된 신호 패턴을 분류함으로써 감지 대상체를 구별하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하는 방법을 제안하였다. 센서 어레이의 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 감지 대상체의 구별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 초점을 두면서, 모델링 요소인 '상태'는 각도 $(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})$을 n개의 일정한 크기의 구간으로 나누어 각 구간을 하나의 상태로 정의하고, '천이' 관계는 일정한 시간 간격으로 샘플링된 신호 데이터 간의 각도 변화로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였으며 모델의 유효성을 실험을 통하여 검증하였다.

We propose a method to use a state transition model so that the sensing object can be distinguished through classification of signal patterns sensed by a sensor array. Focusing on the design of the model that is able to distinguish the sensed object more exactly, we present an idea in which the modeling elements, 'states' and 'transitions' are defined as each same-sized angle intervals into which the angle interval $(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})$ is divided and the angle differences between adjacent signal values on sampling signal value sequence value sequence sensed from the sensor array in the uniform time interval, respectively. In addition we show the usefulness of our model through experiments.