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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
변재현 (국방대학교)
저널정보
국방대학교 국가안전보장문제연구소 군사과학연구 군사과학연구 제15권 제1호
발행연도
2022.6
수록면
63 - 78 (16page)

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Object recognition requires manual work to collect and annotate actual data, which requires lots of time and money. In the case of artificial intelligence in the defense field, it is difficult to secure high-quality learning data, and there is a problem of the absence of robustness. Synthetic data can be configured by machine learning experts and enables fast, data-intensive development. Synthetic data also helps solve privacy and security problems, and plays an important role in reducing bias by securing data diversity. This paper examines the problems of object recognition in the defense field and proposes a plan to improve the efficiency of object recognition through the generation of synthetic data as an alternative. To this end, a commercial open-source unity3d simulator was used to generate simple military-purpose synthetic data, and similar research cases are examined.
#synthetic data #object recognition #unity3d

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 현 상황 및 문제점
3. 합성데이터 및 관련연구 소개
4. 합성데이터 구현
5. 결론
참고문헌

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