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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김한수 (육군사관학교) 신정민 (육군사관학교)
저널정보
육군사관학교 화랑대연구소 한국군사학논집 한국군사학논집 제78권 제2호
발행연도
2022.6
수록면
471 - 495 (25page)

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Coastal surveillance operations are significantly important in South Korea due to its geographic characteristics that Korea"s three sides are surrounded by the sea. However, the difficulties of coastal surveillance operations have been growing due to reducing of human resources, deterioration of coastal security equipments, and an increasing number of untractable fishing activities. On the purpose of tackle these problems, we propose a new algorithm for the coastal surveillance operations system using deep learning model. As a vessel trajectory data is time dependent which contains vessel"s location and time information, an Long short-term memory(LSTM) deep learning model is able to learn and predict the patterns of vessel"s fairway. Hence, the model can be easily applied to the coastal surveillance system. With the proposed model, it is easy to read a newly observed object is either normal or abnormal.
#Coastal surveillance operations #Vessel traffic data #Normal and abnormal behavior detection #Long short-term memory(LSTM) #해안경계작전 #선박 교통 정보 #정상 및 비정상 행위 탐지 #LSTM

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 알고리즘 개발
Ⅳ. 결론
참고문헌

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