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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.5
- 수록면
- 411 - 414 (4page)
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다양한 종류의 탐지 센서와 무장이 탑재된 수상 전투함은 함정 전투체계와 연동되어 교전을 수행한다. 이러한 수상 전투함은 서로 다른 위치에 탐지 센서와 무장이 탑재되어 있기 때문에 적함 위치 인식에 오차가 발생할 수 있다. 이는 함선 흔들림의 영향으로 함포 포신이 흔들리면서 탐지 센서가 인식하는 포신의 위치가 실제 위치와 차이가 발생하기 때문이다. 이를 보정하기 위해 함포 포신 흔들림에 영향을 주는 함선 흔들림을 자이로 센서 정보를 통해 분석하지만 외란 발생으로 함포 조준 오차를 줄이는데 한계를 지닌다. 이에, 본 연구에서는 함포 조준 오차를 줄이기 위해 AI 영상 분석 기반 함포 사격 통제시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 이미지 분석 정확도와 실시간 추적 성능 향상을 위해 머신러닝 모델(yolov5)를 사용한다. 해양 객체 데이터와 데모 환경 데이터를 이용하여 적함을 분류 (Classification) 및 위치 식별(Localization)을 통해 목표물의 위치를 파악한다. 이후 목표물의 위치와 이미지 중앙값 사이의 픽셀 차이를 이용하여 오차를 계산하고 보정한다. 실험 결과, 모터 제어 범위 내에서 오차가 정확하게 보정되었음을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구는 AI를 활용하여 센서가 인식하는 목표물과 함포가 인식하는 목표물 사이의 오차를 줄일 방법을 제시함으로써 수상 전투함의 전투력을 향상하는 데에 기여할 것으로 기대한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 주요 기술
Ⅲ. 성능 평가
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (0)
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