[레이다 이론 및 신호처리] SAR 영상 탐지식별 네트워크 벤치마크 및 위상 오차에 의한 열화 분석

백민영; 옥재우; 신희섭

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자료유형: 학술저널

저자정보: 백민영 (LIG넥스원) 옥재우 (LIG넥스원) 신희섭 (LIG넥스원)

저널정보: 한국전자파학회 한국전자파학회논문지 한국전자파학회논문지 제35권 제10호(통권 제329호)

발행연도: 2024.10

수록면: 770 - 779 (10page)

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SAR 영상은 전천후 주야간 관측에 유리하지만 광학 영상에 비해 데이터 획득 및 분석이 어렵다는 단점이 있다. 지속적인 감시정찰 및 모니터링의 목적으로 SAR 영상의 활용과 더불어 딥러닝 연구에 대한 관심이 높아지면서 모델 구축을 위한 고품질의 학습 데이터셋에 대한 필요성 역시 높아지고 있다. 특히 SAR 영상에서의 탐지식별의 경우 육안 분석이 비교적 용이하고 라벨링의 난이도가 낮은 해상 선박에 대한 데이터셋이 대부분이고 그 외 표적에 대해서는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 지상 군사 표적에 대한 탐지식별 데이터셋을 구축하고 활용해 보고자 하였다. 검증된 SAR 데이터셋 중 하나인 MSTAR 데이터셋을 기반으로 새로운 탐지 데이터셋을 구축하였고 다양한 탐지 모델을 적용해 데이터셋을 검증함과 동시에 지상 표적 탐지에 대한 벤치마크를 수행한 결과 전반적으로 mAP 0.8 이상의 좋은 탐지 성능을 도출하였다. 추가적으로, 구축한 탐지 모델을 실제 항공 SAR 영상 등에서 활용할 경우를 대비해 평가 영상에 위상 오차가 포함되는 경우에 대한 분석까지 수행하였다. 영상 및 탐지 성능 열화 관점에서 탐지 성능이 크게 하락하지 않는 위상 오차에 대한 허용 범위를 판단할 수 있었다. 이를 바탕으로 평가 영상 획득시 요동 제어를 위한 자료로 활용할 수 있고 이 외에 다양한 영상 오차를 고려하여 더욱 강건한 데이터셋 및 모델 구축에 대한 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.

#Synthetic Aperture Radar (SAR) #Deep Learning #Detection #Synthetic Data #Phase Error

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