기두부와 단 분리 시 조각의 식별을 위한 합성곱 신경망 구조 설계

설승환; 최인식; 신진우; 정명수

doi:10.14801/jkiit.2018.16.6.81

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자료유형: 학술저널

저자정보: 설승환 (한남대학교) 최인식 (한남대학교) 신진우 (국방과학연구소) 정명수 (국방과학연구소)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제6호(JKIIT, Vol.16, No.6)

발행연도: 2018.6

수록면: 81 - 89 (9page)

DOI: 10.14801/jkiit.2018.16.6.81

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본 논문에서는 기두부와 단 분리 시 조각의 식별을 위한 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network) 구조를 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여, 합성곱 신경망을 구성하는 각 계층의 변수들을 결정하고 구조를 설계하였다. 이와 같은 방법으로 설계 된 합성곱 신경망을 통해 원추운동(coning)을 갖는 4종류의 기두부와 텀블링운동(tumbling)을 갖는 6종류의 단 분리 시 조각을 분류하는 시뮬레이션을 수행하고, 그 성능을 기존에 잘 알려진 VGGNet(Visual Geometry Group Net)과 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안된 기법에 의해 선정 된 컨벌루션 필터, 풀링 기법, 풀링 크기를 통해 최적화된 합성곱 신경망 구조는 모든 SNR에 대해서 VGGNet과 동일하거나 우수한 구분 성능을 보였으며, 학습시간은 약 22배 향상되었음을 확인하였다.

#dynamic RCS #convolutional neural networks #radar target identification #warhead #debris

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[학술대회논문] - A. R. Persico / 2017 / Novel Approach for Ballistic Targets Classification from HRRP frame / Proc. IEEE Conf. Sensor Signal Processing for Defence (SSPD) : 1 ~ 5

[학술대회논문] - P. Lei / 2012 / Feature extraction and target recognition of missile targets based on micro-motion / 2012 IEEE 11th Int. Conf. Signal Process. : 1914 ~ 1919

[학술대회논문] - Y. Q. Zhuang / 2014 / Accurate statistical modeling method for dynamic RCS / Progress in Electromagnetics Research Symposium Proceedings : 25 ~ 28

[학술대회논문] - P. Peng / 2013 / Dynamic RCS feature of ballistic missile for detection and classification in the boost phase / Proc. Cross Strait Quad-Regional Radio Sci. and Wirel. Technol. Conf. (CSQRWC) : 427 ~ 430

[학술대회논문] - S. H. Park / 2011 / Detection and Classification of a Ballistic Missile in Ascent Phase / 11th International Conference on Control, Automation and Systems : 1235 ~ 1238

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