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[HIRING!] 2025 Graduate Students & Undergraduate Interns (석박사 대학원생 및 학부인턴 모집)
딥러닝 기반의 저탐지 표적 추적 기술
딥러닝 기반의 저탐지 표적 추적 기술
잠수함 전투 예시
출처: https://giphy.com/gifs/world-of-warships-worldofwarships-submarines-f9ZBchHDuWKX74FFXV
IVML에서는 국방 잠수함 전투 체계 관련 이미지 처리 기술을 연구한다.
소나 이미지로부터 위치 정보를 자동으로 획득하기 위해 딥러닝 기반 의미론적 분할 네트워크를 활용한다.
| 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 기술
| 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 기술
의미론적 분할 기술 적용 예시
출처: cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture11.pdf
의미론적 분할 기술이란, 이미지 내에서 카테고리 별로 픽셀들을 분할하는 작업이다.
해당 기술을 활용하여 소나 이미지에서 필요한 위치 정보만을 분할하는 연구를 수행한다.
| 방위각 및 주파수 정보 획득을 위한 BTR 및 FTR 소나그램 분할
| 방위각 및 주파수 정보 획득을 위한 BTR 및 FTR 소나그램 분할
다양한 조건(탐지확률, 노이즈)의 데이터셋을 활용하여 학습 및 테스트를 진행하여 저탐지 환경에 강인하게 모델을 학습한다.
의미론적 분할 모델을 사용하여 BTR (Bearing-Time Records) 및 DEMON (FTR, Frequency-Time Records) 소나그램으로부터 각각 방위각(bearing)과 주파수 정보를 획득한다.
잠수함 SONAR 관련 동영상
출처: https://www.youtube.com/watch?v=p3skjxnbbeQ
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