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저자정보
김세라 (해군사관학교) 최영두 (해군) 장원석 (한화시스템) 한민석 (해군사관학교) 전민규 (해군사관학교) 이헌기 (해군사관학교) 홍순국 (해군)
저널정보
한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.7 No.4
발행연도
2024.12
수록면
438 - 444 (7page)
DOI
10.31818/JKNST.2024.12.7.4.438

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본 논문에서는 이전 논문(‘파이썬과 MOY Graph를 이용한 항적 분석방법’)에서 설명된 사진 이미지로부터 Canny 에지 이미지를 추출하는 방식을 이용하여 필요한 경계이미지를 추출하는 방식을 다시 설명한다. 이렇게 얻어진 Canny 에지 이미지를 MNIST 데이터셋을 통해 학습된 Adam 옵티마이저를 기준으로 하는 CNN기반 머신러닝을 이용하여 숫자 이미지 분포를 확인하는 방법을 제시한다. 또한 이 결과를 통하여 구름 이미지와 미사일 피격으로 인한 이미지를 구별할 수 있음을 설명하고 있다.
#미사일 피격 이미지(Missile Strike Image) #Canny 함수(Canny Function) #MNIST 데이터셋(MNIST Dataset) #Adam 옵티마이저(Adam Optimizer) #CNN(Convolutional Neural Network)

목차

Abstract
1. 서론
2. 해당 연구를 위한 배경 정보
3. Canny 에지 이미지 추출 및 CNN기반 머신러닝을 통한 미사일 피격 이미지 판정
4. 결론
참고문헌

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