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저자정보
이석복 (한밭대학교) 박효빈 (한밭대학교 정보통신공학과) 김민우 (한밭대학교) 노현철 (한밭대학교) 주진기 (한밭대학교) 장하윤 (한밭대학교) 이상우 (앱트랩) 최의환 (한국전자통신연구원) 최동걸 (한밭대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
17 - 29 (13page)

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최근 드론 기술의 혁신으로 인해 다양한 산업 분야에서의 응용 시도가 두드러지게 증가하고 있다. 이 중에서도, 기존의 고정형 CCTV 시스템을 대체하고자 드론을 활용한 감시 시스템을 구축하는 시도가 많아졌지만 센서의 무게 제한 및 캘리브레이션 문제와 같은 제약 사항이 발생한다. 이러한 어려움을 극복하고자, 본 논문에서는 인공지능 모델을 기반으로 한 드론 감시 시스템을 소개한다. 우리는 인공지능 모델의 성능을 향상시키기 위해 가상 환경에서 합성 데이터 수집 및 데이터 세트 구축을 수행하며, 실제 데이터 세트와 효과적으로 학습하는 몇 가지 학습 방법을 제시한다. 뿐만 아니라, 드론 환경에서 자주 발생하는 작은 객체를 효과적으로 탐지하기 위한 방법론을 적용하고, 탐지된 객체의 절대 좌표를 추정하기 위한 절대 좌표 추정 알고리즘을 제안한다. 더 나아가, 우리는 탐지된 객체에 대한 고유한 식별 번호(ID), 속도 측정, 인체의 관절 위치와 같은 추가적인 속성을 통해 드론 감시 시스템을 고도화하였으며, 이를 현실과 가상 환경에서 철저히 검증한다.
#드론 감시 시스템 #합성 데이터 구축 #객체 탐지 #깊이 추정 #드론 도메인 적응 방법론 #Drone surveillance systems #Synthetic dataset construction #Object detection #Depth estimation #Drone domain adaptation method

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