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장희덕 (한국과학기술원) 박재현 (한국과학기술원) 장동의 (한국과학기술원) 서현수 (국방과학연구소) 남현우 (국방과학연구소)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제29권 제7호
발행연도
2023.7
수록면
556 - 561 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2023.23.0074

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Chemical warfare agents (CWA) are highly toxic and hazardous substances that cause serious harm to humans, even when used in small quantities. The accurate estimation of the concentration of CWA is crucial to allow effective responses to these types of attacks. In this paper, we propose a deep learning algorithm for chemical gas concentration estimation, referred to as MLP-res, and compare its estimation performance with those of other machine learning algorithms. MLP-res utilizes a structure with residual blocks and demonstrates comparable or even superior performance compared with those of existing machine learning algorithms. Additionally, MLP-res exhibits high-generalization performance even with the use of experimental condition data that were not used for training. These results indicate that MLP-res can accurately estimate the concentration of chemical gases in actual environments.

목차

Abstract
I. 서론
II. 가스 농도 발생장치 및 데이터 획득
III. 가스 농도 추정 알고리즘
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (19)

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