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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이영건 (공군사관학교) 유승훈 (공군사관학교) 이상현 (공군사관학교) 이상구 (공군사관학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
161 - 169 (9page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.2.161

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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본 논문은 인공지능 알고리즘을 운용할 수 있는 고성능 소형 컴퓨터인 젯슨 나노를 기반으로 하여 차량 추적 기능을 수행하는 캔위성 시스템을 제안하는 내용이다. 캔위성 시스템은 캔위성과 지상국으로 구성하는데, 캔위성이 대기권 내에서 낙하하면서 센서를 통해 수집한 데이터를 무선통신으로 지상국에 전송하는 임무 구조를 가진다. 기존에 연구된 캔위성들은 수집한 데이터를 그대로 지상국에 전송하는 임무만 수행하는, 단어 그대로 단순 데이터 수집기라는 한계점을 갖고 있었다. 본 논문에서 제안하는 젯슨 나노 기반의 캔위성은 학습된 신경망 모델을 이용하여 상공에서 촬영한 영상에서 차량의 위치를 실시간으로 탐지 후, 2축 모터를 이용하여 카메라를 움직여 차량을 추적하는 기능을 수행한다. 제안한 캔위성 시스템의 성능은 자체 제작한 영상 데이터셋을 이용해 차량 추적의 정확도와 속도를 측정하여 검증하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 설계 및 구성
Ⅲ. 캔위성 시스템 구현 결과
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (21)

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