Weighted Dynamic Time Warping을 이용한 비행기동 패턴인식 알고리즘 = Flight Maneuver Pattern Recognition using Weighted Dynamic Time Warping
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발행연도
2015
작성언어
Korean
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학술저널
발행기관 URL
수록면
1084-1087(4쪽)
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본 논문에서는 초음속 항공기의 비행시험 데이터를 이용해 비행기동 패턴을 인식하여 특정한 기동구간을 자동으로 검출하는 알고리즘에 대해 제안한다. 비행기동 패턴은 대표적으로 Pitch Doublet Sequence, Roll Doublet Sequence, Yaw Doublet Sequence, Wings Level Sideslip 등으로 정의하고, 각각의 비행기동 패턴을 인식하기 위해 템플릿매칭(Template Matching) 기반의 접근법인 Weighted Dynamic Time Warping(WDTW) 알고리즘을 사용한다. WDTW 알고리즘은 제스처, 음성인식 등 다양한 분야에 널리 사용되는 접근법으로 적은 수의 훈련데이터로 높은 인식률을 나타내어 비행기동 패턴인식을 위한 효과적인 알고리즘이다. 비행시험 데이터 특징 분석 및 비행기동 검출 실험결과를 통해 제안한 알고리즘의 효용성을 입증한다.
더보기In this paper, flight maneuver pattern recognition algorithm is proposed using Weighted Dynamic Time Warping (WDTW). In conventional flight analysis, flight maneuvers are manually marked point by point. Due to this fact, a lot of time and effort are required for finding the maneuvers. To mitigate this problem, an appropriate framework based on WDTW is developed. The objective of this paper, therefore, is to recognize pattern of the maneuvers automatically with an adaptive weight based distance measure. The maneuvers are defined as Pitch doublet sequence, Roll doublet sequence, Yaw doublet sequence, and Wings level sideslip from a supersonic jet plane. The method was evaluated on a set of flight data. As documented by the experimental results, the proposed method offers a promising result in terms of detection probability and false alarm rate.
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