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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정환 (국방대학교) 박진영 (국방대학교) 문호석 (국방대학교)
저널정보
한국국방경영분석학회 한국국방경영분석학회지 한국국방경영분석학회지 제46권 제2호
발행연도
2020.12
수록면
73 - 83 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

딥러닝을 활용한 다국적 군함 탐지 및 분류모형 연구
김정환 ,  박진영 ,  문호석 한국국방경영분석학회지 2020.12 학술저널
해상 영상정보에 딥러닝을 활용한 다국적 군함 탐지 및 분류모형 연구
김정환 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구는 딥러닝의 객체탐지를 활용하여 군함의 영상장비(EOTS) 영상을 통해 해상에서 군함을 탐지하고, 그 군함의 국적을 분류하는 모형을 만드는 연구이다. 연구의 대상인 군함은 대한민국, 미국, 일본, 중국, 러시아 5개국에서 운용하고 있는 500톤 이상의 수상전투함이며, 총 3,433장의 이미지를 연구에 활용하기 위해 수집하였다. 또한 실제 군함에서 활용가능한 모형을 만들기 위해 군함에 탑재되어 있는 EOTS가 흑백인 것을 고려하여, 다국적 군함을 탐지하고 국적 분류가 가능토록 연구하였다. 특히 동일한 해상의 환경 상황을 조성하기 위해 맑음, 안개, 우천 등 해상 환경에 따라 감시장비에 입력되는 이미지가 달라지는 것을 고려하여 Blurring, 노이즈 추가 등 이미지 전처리 작업을 통해 원 이미지의 3배인 10,299장의 이미지를 생성하여 학습에 활용하였다. 모형을 만들기 위한 알고리즘으로는 YOLO v4를 사용하였으며 이미지의 입력사이즈에 변화를 주면서 4가지 모형별 학습을 진행하였다. 모형의 성능은 IoU와 mAP로 평가하였으며 IoU 평균 82.04%, mAP 평균 98.43%의 성능을 보였다.
#Object detection #Detection of warships #Deep learning #Classification of nationality of warships #EOTS #YOLO v4

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경 및 관련연구
3. 연구방법 및 결과
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
김종환 / 2018 / 영상정보에 기초한 전차 자율탐지 및 조준점탐색 연구 / 한국시뮬레이션학회 논문지 27(2):1~10 Crossref 김태완 / 2020 / 합성곱 신경망을 이용한 헬기 피아식별 모형 연구 / 한국컴퓨터정보학회논문지 25(3):33~42 dbpia 김태완 / 2020 / 합성곱 신경망 기반의 헬기 기종 분류 모형 연구 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 26(6):479~486 dbpia 유영준 / 2020 / 영상 정보 분야의 딥러닝 기반 적대적 공격과 방어 기술 동향 분석 및 국방 분야 적용 방안 / 한국국방경영분석학회지 46(1):1~30 google schola 최대욱 / 2019 / 야간 및 저시정 해양환경을 고려한 인공신경망 기반의 선박 분류 향상에 관한 연구 / 한국CDE학회 논문집 24(3):320~328 dbpia

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백승원 ,  이한솔 ,  김수찬 외 3명 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2023 .04
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