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위성영상 기반 딥러닝을 활용한 이동식 미사일 발사대 전개 가능 지역 예측

Predicting Missile TEL Deployment Areas Using Deep Learning for Satellite Image Analysis

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저자 박지은, 마정목
소속 및 직함 국방대학교 국방과학학과
발행기관 한국산학기술학회
학술지 한국산학기술학회논문지
권호사항 26(7)
수록페이지 범위 및 쪽수 564-570
발행 시기 2025년
키워드 #Deep Learning   #Satellite Imagery   #Geospatial Analysis   #Military Applications   #Semantic Segmentation   #박지은   #마정목
조회수 4
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초록
본 연구는 위성영상과 딥러닝 기법을 활용하여 북한의 이동식 미사일 발사대(Transporter Erector Launcher, 이하 TEL) 전개 가능 지역을 자동으로 탐색하는 방법을 제안하였다. 기존의 TEL 전개 가능 지역 분석은 정보분석관의영상 판독에 의존하여 분석자의 경험에 따라 결과가 달라질 가능성이 있으며, 신속한 탐지가 어려운 한계가 있다. 이를해결하기 위해, 남한 지역의 지형 데이터를 학습한 후 U-Net 기반 딥러닝 모델을 적용하여 북한 지역에서 TEL 전개가능성이 높은 지역을 예측하였다. 학습 데이터 구축 과정에서는 도로 접근성, 배치 가능 면적 및 위장 가능성 등의 요소를 반영하였으며, 모델이 특정 패턴을 학습하여 TEL 전개 가능 지역을 탐지할 수 있는지를 평가하였다. 실험 결과, 과거TEL을 이용한 미사일 발사 사례가 있었던 지역의 84.6%를 탐지하는 성능을 보였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 위성영상을 활용한 TEL 전개 가능 지역 분석을 자동화하여 보다 신속하고 체계적인 탐색을 가능하게 하며, 이를 통해 TEL 운용 가능성이 높은 지역을 조기에 식별하는 등 미사일 위협 대응 전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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