데이터 증강을 이용한 공중촬영 이미지 내 전차탐지 성능 향상 연구

최수환; 마정목

doi:10.5762/KAIS.2023.24.5.229

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최수환 (국방대학교) 마정목 (국방대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제5호

발행연도: 2023.5

수록면: 229 - 236 (8page)

DOI: 10.5762/KAIS.2023.24.5.229

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최근 객체탐지 기술의 발전으로 공중에서 촬영된 영상에서 다양한 크기와 형태의 객체를 다중으로 인식하는 기술이 구현되고 있다. 이러한 기술을 군 공중 감시정찰 분야에 적용한다면 많은 이점이 있을 것이다. 하지만 군 적용에 있어 가장 큰 제한사항은 보안으로 인해 군 데이터에 대한 접근이 어렵고 공개 데이터의 양이 충분하지 않다는 것이다. 본 연구는 이러한 제한사항을 해결하기 위해 진행되었다. 먼저 공중 감시정찰 분야 적용을 위한 4가지 데이터 증강 기법을 선정하였며, 각각의 데이터 증강 기법은 공중촬영 이미지의 특성, 복잡한 무기체계의 운용환경을 반영한다. 선정된 데이터 증강 기법을 인터넷에 공개된 다양한 전차 이미지에 적용하여 데이터셋을 구성함으로써 데이터 부족 문제를 해결한 후 각 데이터셋에 대한 전차탐지 실험을 진행하였다. 실험을 통해 데이터 증강의 효과와 공중 감시정찰 무기체계에 적합한 데이터 증강 기법을 확인할 수 있었다. 향후 본 연구가 관련 무기체계의 데이터 베이스 구성 간 도움이 되기를 기대한다.

#Aerial Image #Data Augmentation #Basic Image Manipulation #Object Detection #Yolov5

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Electronic Times Internet. Detected 500 objects in drone video taken on a distance. Electronic Times Internet, c2020 [cited 2020 February 01], Available From: https://www.etnews.com/20210201000114 (accessed March 1, 2023)

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J. M. Hwang, J. M. Ma “An Empirical Study on the Problem of Lack of Military Obstacle Data using SinGAN”, Journal of the Korea Academia-Industrial, Vol24, No.1, pp.310~317, Jan. 2023. DOI: https://doi.org/10.5762/KAIS.2023.24.1.310

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