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저자정보
Yuanbo He (Cheongju University) Hyunjun Park (Cheongju University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 춘계종합학술대회 논문집 제28권 제1호
발행연도
2024.5
수록면
184 - 187 (4page)

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흑점은 태양 활동과 밀접한 관련이 있으며 태양 표면의 강한 자기장의 전형적인 징후이다. 예를 들어 대부분의 태양 플레어는 복잡한 흑점 그룹 위에서 분출된다. 흑점 그룹의 자기 분류를 연구하는 것은 태양 플레어를 예측하는 데 매우 중요하다. 본 논문에서는 흑점군 분류 문제를 해결하기 위해 흑점군 자기 분류 데이터세트를 생성하고, 딥러닝 표적 탐지 알고리즘인 CornerNet-Saccade 모델을 기반으로 한 CNSF(CornerNet-Saccade-Fast) 모델을 제안한다. 제안하는 모델의 CornerNet-Saccade의 바운딩 박스 예측 및 바운딩 박스 융합 단계(fusion stage)는 흑점군 자기 분류 데이터 세트의 탐지 정확도를 향상한다. 뿐만 아니라 백본 네트워크를 간소화하여 탐지 효율성도 향상한다. 실험 결과, CNSE는 흑점군 자기 분류 데이터 세트에서 CornerNet-Saccade보다 더 나은 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
#Sunspot groups #Solar flare #Object detection #Deep learning #Attention mechanism

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. Overview
Ⅱ. Data
Ⅲ. Method
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion
References

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