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[학술논문] U-Net을 활용한 도심지역 사격 진지 적합성 분석에 관한 연구
...도심 작전 수행 필요성이 증가하고 있다. 그러나 북한 지역의 사전 정찰이 제한되고, 정찰반 임무 과중, 건물 높이를 측정할 장비 부족 등의 문제로 인해 도시지역에서의 사격 진지 선정은 어렵다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 U-Net 기반의 딥러닝 모델을 활용하여 2D 항공사진을 분석하고, 가용한 사격 진지를 자동으로 산출하는 방법을 제안한다. 연구 과정에서 평양 지역을 대상으로 건물 유형(아파트, 상가, 주택)을 분류하고, 학습을 위한 데이터셋을 구축하였다. U-Net 모델을 사용하여 건물의 유형을 식별하고, 이를 기반으로 적 화기(152mm 자주포)의 낙각을 고려한 최소 건물 높이(19m 이상)와 안전거리(반경 40m)를 적용하여 적합한 사격 진지를 도출하였다. 학습 결과, 모델은 약 80%의 정확도로...
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[학술논문] 위성영상 기반 딥러닝을 활용한 이동식 미사일 발사대 전개 가능 지역 예측
...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...
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[학술논문] CNN 기반 위성 이미지를 활용한 북한의 도시 인구추정
...북한의 주간 위성 이미지를 이용하여 평양과 개성의 인구를 격자 단위로 추정하였다. 연구 결과로 CNN 기반 격자 단위 인구추정 모델을 개발하였다. 이 모형은 우리나라를 대상으로 CNN 모델을 훈련하고, 북한에 적용하는 것을 목표로 한다. 모형은 CNN의 대표적인 알고리즘인 VGG16 모델을 기반으로 전이학습을 하였으며, 주간 위성 이미지에서 나타나는 남북한의 계절 차이를 조정하기 위해 U-net을 활용하여 조정된 이미지를 사용하였다. 또한, 이웃효과(neighboring effects)를 추가하여 모델의 성능을 개선하였다. 모델 적합 결과 우리나라의 4대 광역시의 인구는 실제 인구와 큰 차이 없이 추정되었으며, 북한의 평양과 개성의 인구는 2008년 센서스인구와 유사하게 추정되어 만족스러운 결과를 보여주었다.
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