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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선옥 (한국항공대학교) 한주현 (한국항공대학교) 김민수 (한국항공대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제30권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
1 - 11 (11page)
DOI
10.5909/JBE.2025.30.1.1

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합성 개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상에서의 정확한 선박 탐지는 해양 분야에 필수적이다. 그러나 SAR 영상의 데이터 복잡성과 효율성 요구로 인해 기존의 딥러닝 모델은 한계에 봉착하고 있다. 본 연구에서는 스파이킹 신경망(Spiking Neural Network, SNN) 백본 EMS-ResNet과 양방향 특징 피라미드 네트워크(Bidirectional Feature Pyramid Network, BiFPN)를 결합한 새로운 모델을 제안한다. EMS-ResNet은 스파이킹 뉴런으로 효율성을 높여 고해상도 SAR 영상 처리에 적합하며, BiFPN은 다중 스케일 특징 융합으로 선박 탐지 성능을 향상시킨다. High-Resolution SAR Images Dataset(HRSID)을 이용해 실험한 결과, 제안 모델은 우수한 탐지 성능을 보였고, 특히 파라미터 수를 크게 감소시켜 기존 모델들에 비해 에너지 소비 측면에서 뛰어난 결과를 보였다.
#Synthetic aperture radar (SAR) image #Ship detection #Deep learning #Spiking neural network (SNN)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌 (References)

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