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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김태우 (국방대학교) 하용훈 (국방대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제10호(JKIIT, Vol.20, No.10)
발행연도
2022.10
수록면
1 - 11 (11page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.10.1

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본 연구의 목적은 전시 및 평시 공군 항공전력의 효율적인 운영을 위하여 딥러닝을 이용한 활주로 균열 식별 방안을 제공한다. 현재 사용되는 활주로 균열 식별은 사람의 눈에 의존하여 많은 인력과 시간, 비용이 소모되는 문제점이 있다. 위 문제를 해결하기 위해 드론을 활용하여 군용 활주로 영상을 촬영하고 이를 딥러닝을 통해 균열을 식별하였다. 활주로에서 드론으로 촬영한 영상을 라벨링 작업을 통해 데이터셋을 생성하며, 이 데이터셋에 딥러닝 모델을 적용하여 학습 정확도를 평가하였다. 학습된 모델의 검증 결과로 활주로 균열을 식별하고, 균열의 위치와 크기를 예측하여 실제 균열과 비교하였다. 연구를 통하여 전시 및 평시 균열 식별의 정확도와 신뢰도를 높임으로써 자원의 소모를 줄임과 동시에 항공전력 운영 효율을 높일 것으로 예상한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 데이터 수집 및 실험환경 구성
Ⅳ. 결과 분석
Ⅴ. 결론
References

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