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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김정환 (고려대학교) 문호석 (국방대학교)
저널정보
한국국방경영분석학회 한국국방경영분석학회지 한국국방경영분석학회지 제47권 제2호
발행연도
2021.12
수록면
13 - 25 (13page)

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본 연구의 목적은 해상에서 군함의 영상장비로 획득한 영상에 딥러닝을 적용하여 군함을 객체로 탐지하고 분류하는 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 한반도 해상과 관련된 5개국의 군함을 대상으로 하였다. 모형의 알고리즘은 기존 YOLO v4 모형의 SPP 영역을 수정하여 구현한 것을 제안하였고, 기존 YOLO v4 모형과 본 연구에서 제안한 수정된 YOLO v4 모형을 비교하였다. 두 모형에 대한 평가는 mAP(mean Average Precision) 와 IoU(Intersection over Union)로 하였으며, 평가 결과 수정된 YOLO v4 모형이 mAP 면에서 YOLO v4 모형보다 0.28% 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 테스트 영상을 이용한 실험에서도 영상의 크기에 관계없이 제안한 모형이 기존 모형보다 객체 분류 면에서 우수한 성능을 보였다.
#Deep learning #Detection of warships #Object detection #YOLO v4 #Modified YOLO v4

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경 및 관련연구
3. 연구방법
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
백병선 / 2017 / 동아시아 지역의 해양분쟁 전망 및 한국의 대응방향: 주변국 해군력을 중심으로 / 전략연구 24(1):77~109 google schola Bochkovskiy, A. / 2020 / Yolov4: Optimal speed and accuracy of object detection / arXiv preprint, arXiv:2004.10934 google schola Chen, Z. / 2020 / Deep learning for autonomous ship-oriented small ship detection / Safety Science 130:104812 google schola Girshick, R. / 2015 / Fast r-cnn / Proceedings of the IEEE international conference on computer vision :1440~1448 google schola Girshick, R. / 2014 / Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :580~587 google schola

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