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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김태완 (육군사관학교) 문호석 (국방대학교) 김종환 (육군사관학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
479 - 486 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0017

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2020

합성곱 신경망 기반의 헬기 기종 분류 모형 연구
김태완 ,  문호석 ,  김종환 제어로봇시스템학회 논문지 2020.06 학술저널
합성곱 신경망을 이용한 헬기 피아식별 모형 연구
김태완 ,  김종환 ,  문호석 한국컴퓨터정보학회논문지 2020.03 학술저널

2019

합성곱 신경망을 이용한 헬기 피아식별 및 기종분류 모형 연구
김태완 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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In various surveillance systems, it is difficult to identify objects by relying on the naked eye. As the number of troops and the length of military service has been reduced in the Republic of Korea Army, there is a growing need for autonomous surveillance systems that could replace soldiers in the field of military surveillance operations. Thus, in this paper, we used binary classification based on a CNN (Convolutional Neural Network), which is a deep learning algorithm, to develop an autonomous model that classifies types of helicopters among the military weapon systems. We then evaluated the model’s performance. Consequently, the identification model demonstrates 98.9%, 99.4%, 98.4%, and 98.9% accuracy, precision, recall, and F-measure, respectively. In addition, we analyzed the feature map on the convolution layers of the identification model to check which area of imagery is highly weighted. In general, the rotary shaft of the rotating wing, wheels, and air-intake in both mobile and attack helicopters play a major role in the performance of the identification model.
#CNN #binary classification #types of helicopters #Performance results #feature map

목차

Abstract
I. 서론
II. 사전연구
III. 연구 내용
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
C. Yoo, “Intelligent video security and human recognition technology,” ETRI, Report, 2012. google schola Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Binary_classification Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard, and L. D. Jackel , “Backpropagation applied to handwritten zip code recognition,” Neural Computation(MIT), 1, pp. 541-551, SEP. 1989. google schola J. Torres, First Contact with Tensorflow (Haeseon Park, Trans.), Hanbit Media, Inc., p. 117, 2016. google schola https://www.deeplearning-academy.com/p/ai-wiki-machine-learning-vs-deep-learning

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