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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태완 (Korea Military Academy) 김종환 (Korea Military Academy) 문호석 (Korea National Defense University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제3호(통권 제192호)
발행연도
2020.3
수록면
33 - 42 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

합성곱 신경망 기반의 헬기 기종 분류 모형 연구
김태완 ,  문호석 ,  김종환 제어로봇시스템학회 논문지 2020.06 학술저널
합성곱 신경망을 이용한 헬기 피아식별 모형 연구
김태완 ,  김종환 ,  문호석 한국컴퓨터정보학회논문지 2020.03 학술저널

2019

합성곱 신경망을 이용한 헬기 피아식별 및 기종분류 모형 연구
김태완 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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각종 감시체계에서 육안에 의존하여 물체를 식별해내는 것은 어렵고 실수하기 쉬우므로 군 감시체계에서 자동식별능력의 필요성은 더욱 높아지고 있다. 사회에 발표되는 모형들은 군 무기체계에 대한 데이터가 반영되지 않아 군에 바로 적용하는 것은 제한된다. 본 연구는 군용 헬기의 이미지에 합성곱 신경망을 적용하여 피아식별 모형을 구축한 연구이다. 제안하는 모형은 우리나라에서 주로 사용하고 있는 헬기인 AH-64 기종과 공산권 국가에서 주로 사용하고 있는 헬기인 Mi-17 기종의 이미지를 통해 학습시켜 구축되었다. 제안하는 모형의 성능을 살펴보면, 평가척도를 이용하여 평가한 결과 97.8%의 정확도, 97.3%의 정밀도, 98.5% 재현율과 97.9%의 F-measure의 성능을 보임을 확인하였다. 이런 분류결과에 대해서 Feature-map을 통해 아군 헬기의 바퀴와 무장, 그리고 흡기구 주변이, 적군 헬기의 바퀴, 흡기구, 그리고 창문 부위가 피아식별 모형의 분류 기준임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CNN을 이용하여 군 무기체계 중 헬기의 영상정보에 대한 피아식별에 대한 분류를 처음으로 시도한 연구이며, 본 연구에서 제안하는 모형은 기존의 다른 무기체계에 대한 분류 모형보다 높은 정확도를 보인다.
#CNN #Binary classification #Identification model of friend or foe #Feature-map #합성곱 신경망 #이진 분류 #피아식별 모형

목차

[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Wikipedia google schola Yann LeCun / 1989 / Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition / Neural Computation(MIT) 1:541~551 google schola Jordi Torres / 2016 / First Contact with Tensorflow / Hanbit Media, Inc :117 google schola http://physics2.mju.ac.kr/juhapruwp/?p=1517 google schola Yann LeCun / 1998 / Gradient-Based Learning Applied to Documnet Recognition / PROC. OF THE IEEE google schola

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