본 논문에서는 대표적인 전이학습(transfer learning) 방법 가운데 하나인 ResNet(Residual Neural Network)으로 GNSS(Global Navigation Satellite System) 단순 재밍의 특징(feature)을 추출하고, SVM(Supported Vector Machine)으로 6가지 재밍 중 하나의 재밍을 식별하는 GNSS 재밍 식별 기법을 제안하고, 모의실험을 통해 그 성능을 보인다. ResNet은 사용하는 처리 계층의 깊이에 따라 구분하는데, 본 논문에서는 18, 50, 101 계층을 사용하는 ResNet-18/50/101을 사용해 특징을 추출하고, 10 연접 교차검증한 SVM으로 식별할 때, GNSS 재밍 식별 정확도는 각각 96.33%, 97.25%, 97.50%로 처리 계층이 깊어질수록 식별 정확도가 향상됨을 확인했다.

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