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이승언 (영남대학교) 송해강 (영남대학교) 장오태 (영남대학교) 김정호 (국방과학연구소) 김성호 (영남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제29권 제4호
발행연도
2023.4
수록면
294 - 300 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2023.22.0230

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Recently, most ships have defense systems to avoid against threats equipped with infrared sensors. However, there is a lack of research on the strategic evasion maneuver system to maximize the deception effect after deploying the deception body. In order to solve this problem, this paper proposes a waypoint technique that overlaps ships and flare for deriving an optimal course for a ship to be safest from threats. Regression analysis using deep learning was used to find such an optimal course. At this time, dataset was created in various situations through the results of considering both the natural environment such as wind and the dynamic and organic movement of ships, flare and threat. In addition, a simple situation was simulated through a 2D simulator produced by ourselves. Through these techniques, it is possible to see a simulation of a threat approaches a ship, and to find the safest and optimal avoidance path in a short time.

목차

Abstract
I. 서론
II. 배경 및 침로 기법
III. 데이터와 학습네트워크
IV. 실험 결과
V. 결론
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