메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오현 (국방대학교) 마정목 (국방대학교)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2025.3
수록면
327 - 337 (11page)
DOI
10.5762/KAIS.2025.26.3.327

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
컴퓨터 비전 기술은 딥러닝 기술과 함께 비약적으로 발전하여 다양한 분야에서 활용되고 있으나 저조도 환경에서의 탐지 한계 극복이 중요한 과제다. 특히 저조도 군 환경에서 발생하는 이미지 왜곡 및 화질 저하 현상으로 인해 탐지가 제한되므로 개선 과정이 필수적이다. 본 연구는 비참조 곡선추정 방식을 활용하여 저조도 이미지를 전처리하며 왜곡 및 화질 저하 현상에 대한 개선을 강화하기 위해 기존 손실함수에 학습 지각 유사도 손실함수, 지각 손실함수, 특징 재구성 손실함수를 추가하였다. 이를 통해 저조도 개선 성능을 강화하고 객체 탐지 모델과 연계하여 탐지 성능에 미치는 영향에 대해 비교 연구하였다. 연구 데이터로 군 경계 작전 환경과 유사한 철책선과 숲 배경의 인물 및 동물 이미지를 사용하였으며, 객체 탐지 성능 평가 결과 구조적 일관성 유지를 중점으로 하는 지각 손실함수와 결합된 방식에서 mAP50 기준 0.947에서 0.952로 성능이 향상되었다. 또한 시각적 유사도가 높은 학습 지각 유사도 손실함수에서 상대적으로 낮은 탐지율을 보인 점을 통해 시각적 유사도와 탐지 모델 성능이 반드시 일치하지 않음을 확인하였다. 본 연구는 군 환경의 저조도 이미지 전처리 기법에 대한 새로운 접근을 제시하며, 향후 군 감시 시스템의 분석 및 평가에 기초 자료를 제공할 것으로 기대된다.
#Deep Learning #Object Detection #Zero-DCE #Perceptual Loss #LPIPS Loss #Feature Reconstruction Loss #Image Enhancement #Computer Vision.

목차

요약
Abstract
1 서론
2. 본론
3. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0