딥러닝 기반의 수동소나 음향탐지정보 데이터셋 생성 기술

| Sound Navigation And Ranging (SONAR)

• Sound Navigation And Ranging (SONAR)는 음파를 이용하여 표적과의 거리, 방위 등을 측정하는 장비

• 음파를 송신/수신하는 방법에 따라 Active SONAR와 Passive SONAR 등으로 나뉨

• SONAR에서 수신된 신호를 변환하여 표적과의 거리, 표적의 정보 등을 분석할 수 있음

| SONAR 분석의 필요성

• 실제 해양환경에서 취득된 SONAR를 분석하여 얻을 수 있는 LOw Frequency Analysis and Recording (LOFAR)/Detection of Envelope Modulation On Noise (DEMON) 이미지는 다양한 분야에서 활용될 수 있음

  • 전시상황에서 적 기동 추적 정보로 활용

  • 군사 인력 학습 목적

  • 인공지능 네트워크 학습 등

• 실제 해양환경에서 취득된 LOFAR/DEMON 데이터 셋은 사용가능한 데이터 셋이 한정적임

• 취득에 많은 비용과 시간을 요구하기 때문에 다량의 다양한 자료를 획득하기 어려움

  • Diffusion을 이용해 데이터를 생성하여 해소하고자 함

| Diffusion Model (확산모델)

• 랜덤 노이즈 이미지로부터 일정 노이즈를 디노이징 하는 과정을 통해 이미지를 생성하는 모델

• 최종적으로 학습에 사용된 데이터 분포 내의 이미지를 생성

| Conditional Diffusion 모델을 사용한 LOFAR/DEMON 데이터 셋 학습 

• 인공지능을 이용한 실측 데이터와 유사한 LOFAR/DEMON 데이터 생성

  • Diffusion Network를 사용하여 실측 데이터와 유사한 LOFAR/DEMON 데이터셋 생성 기술 개발

  • 특정 조건이 입력되었을 때 이에 대응하는 LOFAR/DEMON 데이터를 생성할 수 있는 Conditional Diffusion 모델 기반 생성 기술 개발