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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이훈희 (한국항공우주연구원)
저널정보
한국항공우주연구원 항공우주산업기술동향 항공우주산업기술동향 제17권 제2호
발행연도
2019.12
수록면
103 - 112 (10page)

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달 표면 위의 크레이터는 역사를 간직한 화석과 같으며 달의 지역을 대표하는 랜드마크이다. 이 크레이터의 형태와 위치는 과학적 그리고 공학적 양면에서 유익한 정보 수단을 제공할 수 있다. 최근 컴퓨터 비전 기술은 비약적으로 발전하고 있는 딥러닝 기술을 통하여 영상 내 객체에 대한 인식률 성능을 계속해서 향상시키고 있다. 특히 핵심적인 콘볼루셔널 계층 기반 심층인공 신경망은 달 표면의 크레이터를 인식하기 위한 적용 연구에 성공적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 이와 관련된 연구 동향을 살펴보고 전반적인 한계점을 고찰하였다.
#Convolutional Neural Network(콘볼루셔널 신경망) #Deep Artificial Neural Network(심층 인공 신경망) #Crater Detection(크레이터 감지) #Crater Recognition(크레이터 인식) #Object Detection(객체 감지) #Classification and Regression(분류 회귀) #Segmentation(분할)

목차

ABSTRACT
초록
1. 서론
2. 크레이터 인식을 위한 딥러닝
3. 한계점
4. 결론
참고문헌

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