Kor 본 연구는 방위사업청 (DAPA)과 국방과학연구소 (ADD)가 지원하는 인공지능응용연구센터 (CARAI)의 연구비 (UD230017TD)지원을 받아 수행되었습니다.

Eng This work was partially supported by Center for Applied Research in Artificial Intelligence (CARAI) grant funded by Defense Acquisition Program Administration (DAPA) and Agency for Defense Development (ADD) (UD230017TD).

In charge of 김주현 (tonymocchi@gm.gist.ac.kr)

Funded by 국방과학연구소

과제 소개 및 목표

• 다종센서 정보를 획득하고 대용량의 센서 정보 내 표적 정보를 적절히 추출 융합하여 탐지/식별 및 추적을 수행하기 위한 딥러닝 기반 실시간 정보처리 기술을 개발.

  • 미래의 센서로 주목받는 라이다와 초분광을 RGB 이미지와 함께 융합하여 각 센서의 장단점을 보완하는 방법을 개발.

  • 융합한 데이터를 이용해 표적 정보를 추출하여 탐지/식별 및 추적하는 딥러닝 알고리즘을 개발.

• 현재 감시정찰체계에는 광학 카메라, 적외선 카메라, 레이더 등의 센서들을 사용하고 있고, 각 센서는 서로 다른 장단점을 가지고 있음.

• 미래의 센서로 주목받는 라이다와 초분광 센서도 진보된 감시정찰체계를 위해서 함께 사용될 필요가 있음.

• 이러한 다종센서들의 장단점을 상호보완하는 데이터 융합 기술 개발은 감시정찰체계에 혁신적 발전을 가져올 것으로 기대.