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이헌기 (해군사관학교) 김도영 (국방기술품질원) 최영두 (해군) 장원석 (한화시스템) 전민규 (해군사관학교) 한민석 (해군사관학교) 김세라 (해군사관학교) 홍순국 (해군)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.7 No.4
발행연도
2024.12
수록면
572 - 577 (6page)
DOI
10.31818/JKNST.2024.12.7.4.572

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본 연구에서는 장거리 객체 탐지 능력은 탁월하나 객체의 식별 및 분류에 있어서 취약한 레이더 시스템을 보완하고자 레이더를 통해 획득한 객체의 표적 제원을 바탕으로 광학장비-YOLO-ESPCN 연계를 통한 AI 객체 식별 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 광학장비를 통한 객체의 직접 관측을 바탕으로 근거리에서의 정확한 객체 식별 및 분류가 이루어졌으며, 해상 유·무인 복합체계에 적용 가능성을 나타냈다.
#표적 식별(Target Classification) #전이학습(Transfer Learning) #인공지능 시스템(AI System) #감시·정찰(Surveillance and Reconnaissance)

목차

Abstract
1. 서론
2. 레이더 시스템의 한계
3. 객체 식별 AI 시스템 제안 구조
4. 레이더-광학장비 연계를 위한 수학적 모델
5. 인공신경망의 개발
6. 인공신경망 적용 결과
7. 결론
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