객체 탐지 기술을 적용한 군수품 TOD 개선 -무인기 식별 개선을 중심으로-
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학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
300
자료형태
학술저널
수록면
194-194(1쪽)
제공처
2022년 12월경에 북한의 정보탐색 무인기가 한국의 영공을 침범하였고, 다음날에는 북한 무인기로 추정되는 항적이 포착되어 군이 현장 출동한 결과 새 떼를 오인하였다. 이처럼 북한의 소형 무인기는 레이더상으로는 덩치가 큰 새와 구별하기가 쉽지 않다. 그래서 군수품 TOD(Thermal Observation Device)에 객체 탐지 기술을 적용하여, 새와 무인기 식별이 가능한 TOD로 개선하고자 한다.
본 연구의 대상인 TOD는 열상관측장비로 물체의 열을 감지하여 영상으로 변환하는 장비를 말하며 야간에 먼 곳의 물체를 식별할 수 있는 장비이다. 그러나 먼 거리 영공의 무인기와 새를 사람이 보고 분별하기에, 휴먼에러가 발생할 가능성이 있다. 따라서 본 문제를 해결하기 위해 이미지에서 객체의 종류를 식별함과 동시에 그 위치를 찾는 컴퓨터 비전 기술인 객체 탐지 기술을 사용하려고 한다. 최근 객체 탐지 기술을 군수품 개선 방법 연구에도 사용되고 있다. 객체 탐지 방법은 1단계 객체 감지기와 2단계 객체 감지기의 두 가지 주요 유형으로 분류할 수 있다. 그중 1단계 객체 감지기는 식별 대상을 빠르게 분석할 수 있다. 따라서 본 연구는 원거리의 작은 물체 식별에 정확도가 높고 빠르게 분석하는 1단계 객체 탐지 모델을 사용하여 TOD를 개선하고자 한다. 객체 탐지 모델을 사용하여 세부적으로 새와 무인기의 정보 및 특징을 수집하고, 수집한 데이터를 체크리스트로 선별하여 인공지능(AI)에 주입하여 지도 학습시킨다. 또한 식별률을 높이기 위해 대상 이미지에 라벨을 부착시킨다. 그리고 기존 원거리 카메라와 TOD를 결합하여 항시 감시 시스템을 갖추려고 한다.
본 아이디어는 기존 TOD 성능과 먼 거리를 감시할 수 있는 카메라를 결합하여 문제 인식 및 식별률을 높이고, TOD 감시병이 실시간으로 감시하는 역할을 인공지능(AI)이 일정 수준 이상의 감시 상태를 항상 유지할 수 있을 것으로 판단한다. 또한 한국 영공의 위험 요소를 방지 및 예방하고 국방 관계자들의 최적의 정보와 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
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