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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
박필원 (토탈시스) 고대식 (목원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
309 - 312 (4page)

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SONAR(Sound Navigation and Ranging)는 해양 정보 수집의 기초 도구이며, 해양 자산 및 환경 조사, 표적 및 물체 인식 등에 사용되고 있다. 하지만 소나로 얻은 데이터의 분석은 사용자의 능력에 의존하는 경우가 많으며, 이러한 상황을 타개하기 위하여 소나 데이터를 AI 머신러닝 기능을 통해 분석하는 것이 바람직하다고 판단하였다. 본 논문에서는 소나의 데이터를 다양한 머신러닝 알고리즘과 하이퍼 파라미터 조정을 통해 각 단계들이 머신러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 알고리즘의 변경에 따라 1%~46%, 하이퍼 파라미터 조정을 통해 7%~29%의 성능 향상을 확인하였다.
#SONAR #Machine Learning #Performance of AI Model #Performance Analysis #Auto ML

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 머신러닝 기법을 활용한 소나 데이터 분석
Ⅲ. 실험 및 고찰
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
참고문헌

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