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      우주 분야의 최신 딥러닝 기술 응용 동향

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      국문 초록 (Abstract)

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      우주 탐사에서 원거리 비행이 요구될수록 원격의 인간의 개입을 최소화할 인공 지능의 필요성은 증가하고 있다. 대량의 데이터에 의존하여 예측하는 딥러닝 방법이 통신, 연산 환경이 열악한 우주 분야에 적용하기에 시기상조로 보이나 기존 시스템을 효율적으로 변모시키는 일반적인 수단으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기술 성숙도가 높은 우주비행체, 로버 및 지상 관제, 관측데이터 처리 등의 딥러닝 적용 사례를 조사하여 기술적인 관점에서 주요 사례를 요약하였다.
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      우주 탐사에서 원거리 비행이 요구될수록 원격의 인간의 개입을 최소화할 인공 지능의 필요성은 증가하고 있다. 대량의 데이터에 의존하여 예측하는 딥러닝 방법이 통신, 연산 환경이 열악...

      우주 탐사에서 원거리 비행이 요구될수록 원격의 인간의 개입을 최소화할 인공 지능의 필요성은 증가하고 있다. 대량의 데이터에 의존하여 예측하는 딥러닝 방법이 통신, 연산 환경이 열악한 우주 분야에 적용하기에 시기상조로 보이나 기존 시스템을 효율적으로 변모시키는 일반적인 수단으로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 기술 성숙도가 높은 우주비행체, 로버 및 지상 관제, 관측데이터 처리 등의 딥러닝 적용 사례를 조사하여 기술적인 관점에서 주요 사례를 요약하였다.

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      As space exploration requires long distance flight, the need for artificial intelligence to minimize remote human intervention is increasing. The deep learning method relying on a large amount of data tends to be premature to be applied to the space field with poor communication and computational environments, however it has positioned as a common means of efficiently transforming conventional systems. In this paper, we have investigated and summarized several cases of deep learning application with high technological maturity, such as space vehicle, rover and ground control, and observation data processing, from a technical point of view.
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      As space exploration requires long distance flight, the need for artificial intelligence to minimize remote human intervention is increasing. The deep learning method relying on a large amount of data tends to be premature to be applied to the space f...

      As space exploration requires long distance flight, the need for artificial intelligence to minimize remote human intervention is increasing. The deep learning method relying on a large amount of data tends to be premature to be applied to the space field with poor communication and computational environments, however it has positioned as a common means of efficiently transforming conventional systems. In this paper, we have investigated and summarized several cases of deep learning application with high technological maturity, such as space vehicle, rover and ground control, and observation data processing, from a technical point of view.

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      목차 (Table of Contents)

      • ABSTRACT
      • 초록
      • 1. 서론
      • 2. 자율성 강화와 자동 감시
      • 3. 관측 빅데이터 분석
      • ABSTRACT
      • 초록
      • 1. 서론
      • 2. 자율성 강화와 자동 감시
      • 3. 관측 빅데이터 분석
      • 4. 결론
      • 참고문헌
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