소형 무인기의 비정상비행 탐지를 위한 인공지능 모델 활용에서 도메인 지식 기반의 데이터 정규화 방안 연구

송민재; 최은주; 문용호; 김병수

doi:10.5139/JKSAS.2024.52.1.57

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송민재 (Gyeongsang National University) 최은주 (Korea Aerospace Research Institute) 문용호 (Gyeongsang National University) 김병수 (Gyeongsang National University)

저널정보: 한국항공우주학회 한국항공우주학회지 한국항공우주학회지 제52권 제1호

발행연도: 2024.1

수록면: 57 - 64 (8page)

DOI: 10.5139/JKSAS.2024.52.1.57

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특정 항공기에 대해 특화된 인공지능 모델은 해당 항공기의 데이터 분포와 패턴에 맞게 최적화되어있어 다른 기종의 항공기 데이터에는 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 항공기에 대한 도메인 지식을 활용해 항공기의 상태변수 관계식을 기반으로 한 새로운 데이터 전처리 방식을 제안하여 항공기를 위한 인공지능 모델의 일반화 능력을 향상시키고자 했다. 연구에 사용된 인공지능 모델은 높은 받음각을 가진 비정상비행 탐지를 수행하도록 설계되었으며, 제안된 전처리 방식을 적용한 인공지능 모델의 실험 결과는 비학습된 항공기 기종의 데이터로도 비정상 비행 상태 진입 여부를 올바르게 판단하여 소형 UAV에 보편적 적용 가능성을 보여준다.

#AI(인공지능) #Loss of Control(조종 불능) #Normalization(정규화) #UAV(무인항공기)

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Gheisari, M., Wang, G. and Bhuiyan, M., “A Survey on Deep Learning in Big Data,” 2017 IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE) and IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC), July 2017, pp. 173~180.

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Zou, Z., Yang, Y., Fan, Z., Tang, H., Zou, M., Hu, X., Xiong, C. and Ma, J., “Suitability of data preprocessing methods for landslide displacement forecasting,” Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Vol. 34, No. 8, 2020, pp. 1105~1119.

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