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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 143 - 149 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.11.143
이용수
초록· 키워드
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국방 분야의 인공지능 기술 적용의 제한사항은 필요한 양질의 빅 데이터 확보가 어렵고, 확보한 데이터의 다양성이 부족하다는 점이다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 연구에서는 군 작전 환경에 맞는 이미지 데이터증강 방법을 연구한다. 먼저 객체는 ‘자주포’로 선정하고, 객체를 분리하여 특정한 배경에 합성하는 이미지 합성 기반 이미지 데이터 증강방법을 통해 부족한 군 작전 환경에 대해 데이터증강 방법을 제안한다. 그리고 성능 확인을 위해 동계에서 식별된 자주포 이미지를 테스트 데이터로 하여, 동계가 아닌 환경에서 식별된 자주포 학습데이터를 기본 데이터증강 방법, 이미지 생성 기술 중 하나인 Cycle-GAN을 활용하여 데이터를 증강한 방법, 그리고 제시한 이미지 합성 기반 데이터증강 방법 총 3가지 방법을 활용하여 데이터를 증강한 후 YOLOv5 모델을 통해 객체탐지 성능을 비교한 결과 이미지 합성 기반으로 데이터를 증강한 학습 데이터셋을 사용한 경우가 mAP(0.5) 기준 97%로 가장 높은 성능을 보였다. 본 연구는 이미지 합성 기반 데이터증강 방법이 국방 분야 데이터의 다양성 부족 문제의 해결 가능성을 보이며, 이를 통해 무기체계 객체탐지모델 성능의 향상 방법을 제시하였다는 점에 의의가 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 이미지 합성 기반 데이터증강
4. 데이터 구성
5. 실험 및 결과
6. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
M. Bistron, Z. Piotrowski, “Artificial Intelligence Applications in Military Systems and Their Influence on Sense of Security of Citizens“, Electronics , Vol.10, No.7, pp. 871, 2021. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10070871
D. B. Kim, Y. D. Kim, Ways to overcome the lack of defense AI learning data:Utilization of synthetic data, KIDA, 2023, Available From: https://www.kida.re.kr/frt/board/frtNormalBoardDetail.do?sidx=382&idx=2000&depth=3&searchCondition=title&searchKeyword=&
E. H. Cho, S. M. Jin, B. H. Jeon, I. K. Park, “Augmentation of Defect Image Data using GAN“, Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers , Vol.59, No.10, pp. 98-108, 2022. DOI: https://doi.org/10.5573/ieie.2022.59.10.98
C. Y. Kim, H. S Lee, K. Y. Lee, "Implementation of a Deep Learning based Realtime Fire Alarm System using a Data Augmentation", Journal of IKEEE , Vol. 26, No. 3, pp.136-142, 2022. DOI: https://doi.org/10.7471/ikeee.2022.26.3.468
K. Hwang, J. Ma, “Improvement of Object Detection Performance for Enemy Tanks Using the Combination of Data Augmentation Models,” Korean Journal of Computational Design and Engineering , Vol. 27, No. 2, pp. 148–159, 2022. DOI: https://doi.org/10.7315/CDE.
D. B. Kim, Y. D. Kim, Ways to overcome the lack of defense AI learning data:Utilization of synthetic data, KIDA, 2023, Available From: https://www.kida.re.kr/frt/board/frtNormalBoardDetail.do?sidx=382&idx=2000&depth=3&searchCondition=title&searchKeyword=&
E. H. Cho, S. M. Jin, B. H. Jeon, I. K. Park, “Augmentation of Defect Image Data using GAN“, Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers , Vol.59, No.10, pp. 98-108, 2022. DOI: https://doi.org/10.5573/ieie.2022.59.10.98
C. Y. Kim, H. S Lee, K. Y. Lee, "Implementation of a Deep Learning based Realtime Fire Alarm System using a Data Augmentation", Journal of IKEEE , Vol. 26, No. 3, pp.136-142, 2022. DOI: https://doi.org/10.7471/ikeee.2022.26.3.468
K. Hwang, J. Ma, “Improvement of Object Detection Performance for Enemy Tanks Using the Combination of Data Augmentation Models,” Korean Journal of Computational Design and Engineering , Vol. 27, No. 2, pp. 148–159, 2022. DOI: https://doi.org/10.7315/CDE.
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