포병 무기체계 분류를 위한 CNN 모델의 성능 비교 연구

이영균; 마정목

doi:10.5762/KAIS.2023.24.1.344

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이영균 (국방대학교) 마정목 (국방대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제1호

발행연도: 2023.1

수록면: 344 - 350 (7page)

DOI: 10.5762/KAIS.2023.24.1.344

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한반도의 지형적인 특징을 고려했을 때, 간접사격은 직접사격만큼 중요하며 아군의 피해를 최소화하면서 승리하기 위해서는 감시체계를 이용해 적의 포병을 먼저 찾고 격멸해야 한다. 전장에서 견인포, 자주포, 다련장 등 포병 무기체계를 구분하여 식별한다면 해당 무기체계를 운용하는 제대의 규모를 알 수 있다. 게다가 식별한 적 무기체계의 사거리등을 고려해 아군이 유리한 전술을 수립해 전투를 수행할 수 있을 것이다. 이를 위해서 육안으로 무기체계를 식별하는 것이 아닌 자동으로 무기체계를 식별할 수 있는 체계가 도입되어야 한다. 본 연구는 이러한 목적을 바탕으로 진행되었으며 포병 무기체계 중 일부인 견인포, 자주포, 다련장의 이미지를 인터넷의 공개 이미지를 통해 약 900여장 수집하였고, 부족한 데이터 수를 보완하기 위해 이미지 증강기법을 사용하여 약 100배가량 증강시켰다. 이후 구글 기반의 사전 학습된 Xception, InceptionV3, MobileNetV2, DenseNet169, VGG16 그리고 VGG19라는 6가지 CNN 모델의 특징추출기와 추가 분류기를 결합한 전이학습을 통해 무기체계 식별 성능을 비교하였다. 그 결과로 검정용 데이터셋의 정확도는 88.71% ~ 97.31%로 나타났으며, 그 중 가장 높은 성능을 가진 모델은 Xception 모델인 것으로 나타났다. 본 연구는 기 구축된 CNN모델과 전이학습을 이용해 포병 무기체계의 분류를 처음으로 시도한 연구이며 연구의 결과가 앞으로의 포병 무기체계 분류 및 식별에 관한 연구에 도움이 되기를 기대한다.

#CNN #Transfer Learning #Types Of Artillery Weapons #Classification #Performance Result

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https://namu.wiki/w/%ED%95%9C%EB%B0%98%EB%8 F%84

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