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

추천
검색
질문

논문 기본 정보

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

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
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.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 객체탐지 실험
4. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0