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학술저널
저자정보
하지수 (가톨릭대학교) 노상욱 (가톨릭대학교) 박소령 (가톨릭대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제11권 제5호
발행연도
2015.1
수록면
43 - 52 (10page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2016

통합 전자전 환경에서 기계학습을 이용한 위협체 역추정 모델링
하지수 컴퓨터정보공학부 컴퓨터공학 전공 2016.01 학위논문

2015

인공 신경망을 이용한 전자전 위협체의 역추정 모델링
하지수 ,  노상욱 ,  박소령 한국통신학회 학술대회논문집 2015.06 학술대회자료
통합 전자전에서 기계학습을 이용한 위협체 역추정 모델링
하지수 ,  노상욱 ,  박소령 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 2015.01 학술저널

2014

귀납적 기계학습 알고리즘을 이용한 위협체 역추정 기법
하지수 ,  노상욱 한국정보과학회 학술발표논문집 2014.12 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 통합전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 분석하여 전자파 신호를 발산하는 레이더 및 위협체계를 역변환으로 모델링하는 기법을 다루고자 한다. 전자전 수신기가 위협체로부터 수신한 변수 중 가장 중요한 속성을 1-rule 알고리즘을 통하여 파악하였으며, 베이지안 분류 알고리즘, 의사결정 트리 학습 알고리즘 및 인공 신경망알고리즘을 사용하여 위협체를 추정할 수 있는 프로토타입을 구축하였다. 다양한 통합전자전 상황에서 생성한 규칙을 기반으로 역변환 모델을 구축하고 새로운 데이터가 주어지면 모델링한 위협체로 분류한다. 실험에서 베이지안 분류 알고리즘, 의사결정 트리 학습 알고리즘 및 인공 신경망 알고리즘을 각각 적용하여 학습 곡선을 생성하였으며, 학습 곡선에서 최적의 성능을 나타내는 역변환 모델을 실험적으로 정립하였다.
#Electronic Warfare M& #amp #S #Inverse Extrapolation Approach to Model Threats #Bayesian classifier #Decision Tree #Neural Network

목차

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참고문헌 (21)

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T.M. Mitchell / 1997 / Machine Learning / McGraw- Hill :154~198 google schola S.R. Safavian / 1991 / A Survey of Decision Tree Classifier Methodology / IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 21(3):660~674 google schola S. Russell / 2010 / Artificial Intelligence: A Modern Approach / Pearson Education, Inc :693~767 google schola M. A. Friedl / 1997 / Decision tree classification of land cover from remotely sensed data / Remote Sensing of Environment 61:399~409 google schola M. Hagan / Neural network design google schola

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