객체 탐지와 군집화를 통한 효과적인 드론 공격 시스템

국문 초록 (Abstract)

2022년에 발발한 우크라이나–러시아 전쟁에서 볼 수 있듯이 드론을 이용한 전쟁이 본격화되었다. 우리나라에서도 육군에서 드론 작전사령부를 창설하는 등 드론의 중요성이 대두되는 추세에 맞추어 대응하고 있다. 한편, 국방부에서는 국방 혁신 4.0을 추진하고 있는데, 인공지능 기술을 국방 전 분야에 적용하는 것을 중요과제로 인식하고 있으며, 특히 객체 탐지 모델인 YOLO(You Only Look Once)를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 드론을 이용한 공격은 조종자의 숙련된 조종 실력에만 의존하는데, 본 논문에서는 객체 탐지 모델인 YOLO v7과 드론을 융합해 병력과 차량을 인식하고, 가장 효과적인 공격 지점을 선정하여 조종자에게 공격에 대한 가이드라인을 제시하는 지능화된 미래형 드론 공격 시스템을 소개하고자 한다. 기존에 수동으로 조작하던 드론에 대해서 국방 혁신 4.0에서 핵심적으로 다루고 있는 인공지능 기술을 융합해 드론을 더욱 효율적으로 사용할 수 있게 함으로써 국방 분야가 나아갈 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록
• 1. 서론
• 2. 본론(학습결과와 예시)
• 3. 향후 발전 방향
• 4. 결론
• 참고문헌