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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오주호 (대한민국 공군) 강동수 (국방대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제28권 제8호
발행연도
2022.8
수록면
405 - 412 (8page)
DOI
10.5626/KTCP.2022.28.8.405

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북한의 탄도미사일 기술이 발달함에 따라 사전에 탐지하여 타격하거나 요격하는 것은 점점 어려워지고 있으며, 탄도미사일 공격에 대한 피해를 최소화하기 위해 최단시간 내 탄도미사일 사거리를 정확히 예측하여 대피하는 것이 중요하다. 본 연구는 LSTM (Long Short Term Memory)을 이용하여 탄도미사일 사거리를 예측한다. 먼저, 탄도미사일 운동특성에 따라 시뮬레이션하여 북한 탄도미사일 비행궤적 데이터를 생성하며, 비행궤적 데이터 분석을 통해 머신러닝 모델을 구성, 학습한다. 마지막으로 시뮬레이션 사거리와 예측 사거리를 비교하여 모델의 성능 및 효과적인 데이터 학습구간을 확인한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 비행궤적 데이터를 이용한 사거리 예측
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (17)

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