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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이선호 (육군사관학교)
저널정보
대구과학대학교 국방안보연구소 사회융합연구 사회융합연구 제3권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
139 - 147 (9page)

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복합적인 고차원의 임무를 수행하기 위하여 미래무인화 전투 체게는 인공지능 기술을 필요로 한다. 특히 합성곱 신경망은 영상뿐만 아니라 자연어 처리까지 광범위한 범위에서 탁월한 성능을 보이고 있어 무인화 전투체계의 표적정보인식, 피아식별, 전장정보인식 등 각종 센서 융합에 매우 적합하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망의 영상인식 기술을 활용하여 다수 대상체의 상태정보를 인식함으로써 변화되는 환경에서의 무인로봇 경로 계획 개선 방안을 제시하였고 시뮬레이션을 통하여 추정된 로봇의 위치, 장애물, 목표물 정보로부터 로봇의 경로 계획의 유효성을 검증 하였다.
#표적인식 #경로계획 #장애물 회피 #딥러닝 #모바일 로봇

목차

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참고문헌 (11)

참고문헌 신청
백종성 / 2009 / 전장환경에서 무인전투차량의 경로계획 알고리즘설정 영향요인 분석 / 로봇학회 논문지 4(3):233~242 dbpia 이종용 / 2018 / 유·무인 복합전투체계 운용개념 및 발전방향:지상전을 중심으로 / 한국국가전략 3(3):193~216 google schola Alex Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / NIPS google schola R. Girshick / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) / 2014 IEEE Conference on :580~587 google schola R. Girshick / 2015 / Fast R-CNN / ICCV google schola

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