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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 52 - 61 (10page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2024.25.2.52
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과학화 경계시스템은 전방에서 경계작전을 위해 운용되고 있으며, 최근에는 성능향상을 위해 인공지능 기반의 과학화 경계시스템을 시범 적용하고 있다. 2020년과 2022년 전방에서 발생한 월북 사건에서 알 수 있듯이, 성공적인 경계작전을 보장하기 위해서는 특히, 과학화 경계시스템의 야간 객체탐지 성능이 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 야간 객체탐지 성능을 향상시킬 수 있는 인공지능 모델을 구현하여 과학화 경계시스템에 적용할 수 있는 개념을 제시하는 것이다. 이를 위해 야간에 촬영된 군인 이미지에 히스토그램 평활화를 적용한 딥러닝 기반 학습모델을 제안하였다. 야간 객체탐지 성능향상을 위해 주·야간 군인 이미지의 원본과 변형 이미지에 히스토그램 평활화를 적용하여 실험데이터를 구성하였다. 그리고 6개의 데이터셋을 YOLOv8에 적용하여 학습모델을 생성하였으며 모델 간 성능을 비교 분석하고 검증하였다. 이를 통해 히스토그램 평활화를 적용한 이미지로 학습한 모델이 원본 이미지로 학습한 모델에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시된 개념은 실제 과학화 경계시스템에도 적용 가능할 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 객체탐지 실험
4. 결과 분석
5. 결론
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
H. W. Myung, T. G. Kim, H. Mun, "A Study on the Development Plan for the Maintenance Capability of the Scientific Guard System for GOP Complete Security Operation", Defense & Technology, No.472, pp.116-125, 2018.
T, W, Park, T, H, Kim, H, J, Han, "Evaluation and Improvement on GOP Scientific Guard System : Based on the Results of the Survey", Journal of the Military Operations Research Society of Korea (MORS-K), Vol.46, No.2, pp.57-72, 2020.
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