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저자정보
이준희 (국방과학연구소) 유지상 (국방과학연구소) 장경선 (충남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제2호(JKIIT, Vol.22, No.2)
발행연도
2024.2
수록면
9 - 20 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.2.9

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무인 기술의 발전과 함께 민간분야뿐만 아니라 방산에서도 무인수상정에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 다양한 군사 작전에서 활용 가능한 무인수상정에는 원격제어, 자율운항, 자율제어 등의 첨단기술이 적용된다. 이러한 기술들은 공통으로 선박 자동탐지 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무인수상정을 위한 딥러닝 기반의 객체인식 모델을 이용한 해양 선박탐지 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체인식 모델 YOLOv7에 어텐션 모듈과 업샘플링 기법을 새롭게 적용한다. 그리고 모델의 학습을 위해 무인수상정 환경에 적합한 선박들로 구성된 공개 데이터들을 기반으로 통합 선박 데이터셋을 구축한다. 우리는 통합 선박 데이터셋에 대하여 기존의 모델들과 비교를 통해 성능 향상을 확인하였고, 유·무인수상정에서 획득한 영상에서 선박탐지 확인을 통해 실제 적용 가능성을 확인하였다.
#unmanned surface vehicles #ship detection #deep learning #YOLOv7

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
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