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학술저널
저자정보
이원재 (육군3사관학교) 손창호 (육군3사관학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제23권 제6호
발행연도
2022.6
수록면
144 - 150 (7page)
DOI
10.5762/KAIS.2022.23.6.144

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최근 전 세계적으로 국가차원의 주요시설에 대한 경계시스템이 중요시되고 있고 그 결과 미국과 유럽을 중심으로 자동화된 지능형 경계시스템을 강화하고 있다. 이러한 현상은 군에서도 나타나고 있고 그 시작은 과학화 경계시스템이다. 하지만, 군에서 활용하고 있는 과학화 경계시스템은 국방에서 중요한 경계작전의 성공을 위해서 적시에 정확한 적의 감시 및 탐지가 필수적이지만 여전히 많은 문제점을 가지고 있으며 최근까지도 다양한 경계 실패의 사례를 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 현재 운용되고 있는 과학화 경계시스템의 단순 모니터링의 기능에서 벗어나서 적의 침입을 자동으로 감시 및 감지하고 적절한 통제를 할 수 있도록 딥러닝 기반의 인공지능을 활용한 이미지 인식을 통해서 식별/인식의 정확도를 크게 향상하여 높은 수준의 신뢰성을 제공하는 지능형 경계시스템을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 실제 무기체계 관련 이미지 데이터를 활용한 사례연구를 통한 분석을 수행하여 지능형 경계시스템 고도화의 가능성을 살펴보았다. 분석은 4개의 클래스로 구분한 400개의 무기체계 이미지를 수집하여 분석이 가능하도록 전처리 하였다. 처리된 이미지 데이터는 VGG 16모델을 적용하여 학습을 수행하였으며 각 클래스별 10개의 테스트 이미지 데이터를 이용하여 분류 정확도를 살펴본 결과 거의 완벽하게 이미지 분류를 수행하여 과학화 경계시스템에서의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 과학화 경계시스템의 고도화를 위해서 이미지 데이터를 활용한 딥러닝 분석을 통해서 병력의 주관적 판단과 오류가 많았던 과거의 방식에 더해서 객관적이고 자동화된 방법을 제시하였다는 의의가 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 이미지 데이터 분석
4. 결론 및 향후 연구계획
References

참고문헌 (13)

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