[학술논문] 의사결정나무를 이용한 북한 탄도미사일 탄종 신속 분류 모델
성공적인 대탄도
미사일 작전을 수행하기 위해서는 북한의 탄도
미사일 발사를 조기에 탐지하고, 해당 탄도
미사일이 무엇인지 정확하게 초도판단하여 지휘관과 작전요원에게 신속하게 전파하는 것이 매우 중요하다. 본 연구는 북한이 발사한 탄도
미사일의 탄종을 신속하고 정확하게 분류할 수 있는 머신러닝 모델을 제시한다. 데이터셋은 언론에 공개된 과거 북한 탄도
미사일 발사정보와 시뮬레이션, 데이터 증강기법을 통해 확보하였다. 탄도
미사일의 비행궤적을 결정하는 비행거리, 정점고도, 최고속도 등 최소한의 비행정보와, 북한의 도발 경향성을 고려하여 탄도
미사일 발사장소를 변수로 활용한 의사결정나무 모델을 구축하였다. 층화 교차검증 등을 통해 모델의 일반화 성능을 평가한 결과, 균형...