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학술저널
저자정보
임정규 (해군) 박찬영 (중앙대학교) 백준기 (중앙대학교)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.7 No.3
발행연도
2024.9
수록면
360 - 370 (11page)
DOI
10.31818/JKNST.2024.9.7.3.360

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본 연구는 기뢰 탐색 절차 주요 장비인 Side Scan Sonar (S.S.S) 데이터 효율적인 증강을 목표로 한다. 해군의 기뢰 관련 국방데이터 부족 문제를 해결하기 위해 S.S.S. 데이터를 활용하여 연안 해저 환경 데이터와 image mix-up 기법으로 데이터를 증강 후, 비교군을 설정하여 실시간 객체 인식 모델 YOLOv8을 통해 실험을 진행한다. 그 결과, 합성데이터가 모델 성능을 유의미하게 향상시켰음을 확인했으며, 이는 해군 유무인 복합체계 내 기뢰 식별 데이터 부족에 대안을 제공했다는 그 의의가 있다.
#해저기뢰(Bottom Mine) #측면주사음탐기(Side Scan Sonar) #Image Mix-up #YOLOv8

목차

Abstract
1. 서론
2. 기뢰전 일반 및 측면주사음탐기 소개
3. 데이터 증강(Mix-up) 및 YOLOvN 소개
4. 데이터 구성, 실험과 결과
5. 결론
참고문헌

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