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권철희,홍동호,이동언,이종순,김영빈,Kwon, Cheol-Hee,Hong, Dong-Ho,Lee, Dong-Yun,Lee, Jong-Soon,Kim, Young-Vin 한국군사과학기술학회 2009 한국군사과학기술학회지 Vol.12 No.6
In this paper, we have proposed the design and implementation for efficient Command Control and Alert(C2A). Information fusion must be done for knowing the state and identification of targets using multi-sensor. The threat priority of targets which are processed and identified by information fusion is calculated by air-defence operation logic. The threat targets are assigned to the valid and effective weapons by nearest neighborhood algorithm. Furthermore, the assignment result allows operators to effectively operate C2A by providing the operators with visualizing symbol color and the assignment pairing color line. We introduce the prototype which is implemented by the proposed design and algorithm.
임성호(Sung-Ho Lim),김재경(Jae-Kyung Kim),권철희(Cheol-Hee Kwon) 한국항공우주학회 2020 韓國航空宇宙學會誌 Vol.48 No.8
본 논문은 무인헬기의 상부 및 하부에 탑재되는 전방향 안테나를 자동으로 선택하여, 비행 중에 데이터링크의 링크 마진을 0dB 이상으로 유지하도록 하는 안테나 선택로직을 구현한 내용으로, 비행체에 장착된 안테나의 방사 패턴을 시뮬레이션하고 분석하여 선택 기준을 도출하였으며, 비행체의 자세 및 비행체와 지상체와의 상대적 위치에 따라 비행체 안테나에서의 지향각이 분석된 방사패턴의 어떤 지점을 향하는지를 함수로 유도하여 비행 중 실시간으로 최적의 안테나를 선택하도록 구현한 내용이다. This paper implements an antenna selection logic that automatically selects omni-directional antennas mounted on the top and bottom of an unmanned helicopter to maintain the link margin of the data link at 0dB or higher during flight. The selection criteria were derived by simulating and analyzing the radiation pattern. In addition, it is implemented to select the optimal antenna in real time during the flight by deriving the directivity angle function.
자동 색상보정 기반의 DCP를 이용한 CCD 영상에서의 안개제거 기법
신도경 ( Do-kyung Shin ),김재경 ( Jae-kyung Kim ),권철희 ( Cheol-hee Kwon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
최근 디지털 기술의 발달로 인하여 실외 환경에서 획득된 영상은 민수분야 및 군사분야 등과 같이 다양한 목적에 따라 활용되는 분야의 폭이 넓어지고 있다. 교통정보 수집장치, 차량 블랙박스, 산불 및 지진관측, 선박/해안경비 감시, 국경 및 군사표적이동 감시 등의 목적에 의해 촬영된 영상들은 대부분 획득된 영상을 통해서 분석 및 판독의 과정을 거쳐서 각 원하는 정보 획득에 목적을 두고 있다. 하지만 실외에서 촬영된 영상은 실내에서 촬영된 영상에 비해서 기상에 따른 환경적인 요인에 노출이 쉽게 됨으로써 영상에 대한 화질 저하가 발생하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 화질저하의 원인이 되는 다양한 요인 중에서도 대기중에 존재하는 먼지, 물방울 연무, 안개, 연기 등으로 인해 빛이 산란됨으로써 밝기 값을 왜곡시키는 문제점에 대한 해결 방법을 제안한다.
온-보드에서의 딥러닝을 활용한 드론의 실시간 객체 인식 연구
이장우(Jang-Woo Lee),김주영(Joo-Young Kim),김재경(Jae-Kyung Kim),권철희(Cheol-Hee Kwon) 한국항공우주학회 2021 韓國航空宇宙學會誌 Vol.49 No.10
본 논문에서는 드론을 활용한 감시정찰 임무의 효율성을 향상하기 위해 드론 탑재장비에서 실시간으로 구동 가능한 딥러닝 기반의 객체 인식 모델을 개발하는 연구를 수행하였다. 드론 영상 내 객체 인식 성능을 높이는 목적으로 학습 단계에서 학습 데이터 전처리 및 증강, 전이 학습을 수행하였고 각 클래스 별 성능 편차를 줄이기 위해 가중 크로스 엔트로피 방법을 적용하였다. 추론 속도를 개선하기 위해 양자화 기법이 적용된 추론 가속화 엔진을 생성하여 실시간성을 높였다. 마지막으로 모델의 성능을 확인하기 위해 학습에 참여하지 않은 드론 영상 데이터에서 인식 성능 및 실시간성을 분석하였다. This paper provides a process for developing deep learning-based aerial object detection models that can run in realtime on onboard. To improve object detection performance, we pre-process and augment the training data in the training stage. In addition, we perform transfer learning and apply a weighted cross-entropy method to reduce the variations of detection performance for each class. To improve the inference speed, we have generated inference acceleration engines with quantization. Then, we analyze the real-time performance and detection performance on custom aerial image dataset to verify generalization.