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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : 정재훈(Jayhoon Jung) (검색결과 1 건)
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      • 실시간 SAR 선박 탐지를 위한 딥러닝 기반의 기술 연구

        김찬주(Chanju Kim),정재훈(Jayhoon Jung) 항공우주시스템공학회 2024 항공우주시스템공학회 학술대회 발표집 Vol.2024 No.5

        위성 Synthetic Aperture Radar(SAR) 영상은 위성에서 표적에 전자기파를 발사하고 그 표적에서 반사된 신호를 합성하여 획득된 영상이다. 위상 SAR 영상은 기상 조건에 영향을 받지 않고 영상취득이 가능하고 대상 표적에 대한 물리적 특징을 추출할 수 있는 장점이 있는 반면 눈으로 쉽게 식별할 수 있는 광학 영상과는 달리 복잡한 배경과 노이즈 때문에 객체 탐지의 정확도를 저해한다. 이에 본 논문에서는 SAR 선박 이미지를 실시간으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델 SSD-ResNet을 제안한다. SSD 알고리즘은 선박의 각 위치에 대해 다양한 크기의 바운딩 박스와 클래스 점수를 동시에 예측하여 짧은 추론 시간과 다양한 객체의 탐지를 가능하게 한다. SSD-ResNet은 SSDD 데이터셋에서 약 15% 높은 성능과 2배 이상 빠른 속도를 보였다. 본 논문의 결과는 해양 산업 및 관련 분야에서 실시간 SAR선박 탐지 기술의 활용 가능성을 기대할 수 있다.

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