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저자정보
도규석 (Hanwha Systems) 박주미 (Hanwha Systems) 장원석 (Hanwha Systems) 양영섭 (Hanwha Systems) 윤지석 (Hanwha Systems)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제30권 제1호(통권 제250호)
발행연도
2025.1
수록면
33 - 40 (8page)
DOI
10.9708/jksci.2025.30.01.033

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본 논문에서는 지능형 함정전투체계를 위한 함정용 전자광학추적장비(EOTS; Electro-Optical Targeting System)의 적외선(IR; InfraRed) 이미지의 표적을 자동으로 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 군사적 목적으로 광량이 부족한 야간 환경에서는 IR 이미지를 통한 표적 탐지가 최적이다. 그러나 IR 이미지는 광학 이미지보다 저화질이고, 텍스처 정보 부족으로 추출 가능한 특징이 적기 때문에 전투체계 운용자가 표적을 정확히 인식하는 데 어려움이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 EOTS의 IR 운용 환경에 최적화된 딥러닝 모델 기반 자동 표적 인식 시스템을 제안한다. 먼저, 모델의 일반화 성능 확보를 위한 전이 학습을 수행하였으며, IR 이미지에 대하여 전장 상황에서 발생할 수 있는 요소를 반영한 데이터 증강 기법을 적용하였다. 또한, 표적 인식률 향상을 위해 모델 앙상블 기법을 활용하여 함정 전투체계에 적합한 인공지능 모델을 설계하였다. 정량적 분석 결과, 제안 방법은 다양한 대공 및 대함 표적에 대해 정확도 92%의 우수한 인식 성능을 보였다. 따라서 제안하는 시스템은 지능형 함정 전투체계 요소 기술로 활용될 것으로 기대된다
#Intelligent Combat Management System #EOTS #IR #ATR #Deep Learning #Model Ensemble #지능형 함정전투체계 #전자광학추적장비 #적외선 #자동 표적 인식 #딥러닝 #모델 앙상

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Proposed Methods
III. Results and Discussion
IV. Conclusions
REFERENCES

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