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저자정보
양유경 (국방과학연구소) 최여름 (국방과학연구소) 채대영 (국방과학연구소) 송정민 (국방과학연구소) 송정민 (국방과학연구소)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제23권 제3호(JKIIT, Vol.23, No.3)
발행연도
2025.3
수록면
135 - 144 (10page)
DOI
10.14801/jkiit.2025.23.3.135

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SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상은 기상에 의존하지 않고 원거리 획득이 가능한 장점으로 인해 군의 감시정찰 분야나 국가 재난 감시 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 하지만 SAR 영상은 데이터 획득 비용 및 획득 소요 시간으로 인해 큰 규모의 데이터셋 구축이 어려워 딥러닝 기반 표적 식별 모델의 성능향상을 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 SAR영상을 생성하여 활용하거나, 대규모 광학 영상 데이터 셋에서 학습된 모델을 소규모 SAR 영상에 전이학습하여 사용한다. 본 논문에서는 대규모 광학 영상 기반으로 개발된 최신의 고성능 식별 모델들을 선정하고 시뮬레이션 SAR 영상 및 소규모 SAR 실측 데이터셋에 전이학습하여 성능을 비교 분석함으로써 소규모 SAR 데이터셋에 효과적인 표적 식별 모델을 탐구한다.
#SAR target recognition #small-scale dataset #classification model #transfer learning

목차

References
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 소규모 SAR 데이터셋에 대한 식별 모델 성능 비교
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References

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