디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
U-Net 구조 및 보조 분류기 활용 Discriminator를 통한 초해상도 GAN 성능 개선
http://doi.org/10.5626/JOK.2021.48.11.1194
본 논문에서는 적대적 생성 네트워크(Generative Adversarial Network, 이하 GAN)을 이용한 초해상도(Super Resolution) 수행 방법을 제안하고 있다. 보간, CNN(Convolutional Neural Network), GAN 등에 이르기까지 초해상도 작업을 수행하는 여러 기법이 제시되고 있으며, 그중 이미지 합성에서 좋은 성능을 보였던 GAN을 초해상도 작업에 활용하려는 시도가 많이 있었다. GAN의 Generator의 네트워크 구조, 손실함수 변경 등을 통한 초해상도 품질 향상을 이루려는 시도는 많지만, Discriminator에 대해서는 그만큼 개선의 초점이 맞춰지지는 않았다. 따라서 본 논문에서는 타 논문에서 제시되었던 U-Net 구조 및 이미지의 회전에 대한 보조 분류기 구조를 추가하여 초해상도 작업에 긍정적인 영향을 준 것을, 실험을 통해 확인하였다.
피아식별 모드-5 성능개량을 위한 다기능레이더모의기 설계
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.6.622
피아식별은 아군과 적군을 식별하기 위한 방법으로 전투기와 함정, 요격 체계 등에 설치되어 운용된다. 미군은 2020년부터 기존 모드-4 사용을 중지하고 모드-5로 전환하므로 연합작전을 위해 우리군도 적기에 모드-5로 전환은 불가피하다. 지역방공 무기체계에서 통제소 및 다기능레이더 등의 IFF관련 구성이 변경되면 안정성 및 인증을 위해서 기존 무기체계의 재검증이 요구된다. 따라서, 통제소의 인터페이스 검증 및 단위시험, 시험평가 전 통합시험 등에 사용 될 다기능레이더모의기가 필요하기 때문에 본 논문에서는 모드-5 성능개량을 위한 모의기의 설계 방안에 대해 제시한다.
효율적인 동역학 모델 개발을 위한 모델에이전트 설계
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.3.228
국방 모델링 및 시뮬레이션(Defense Modeling & Simulation, 이하 DM&S) 기반의 무기체계 시뮬레이터를 개발하는 과정에서, 다양한 동역학 모델이 필요하다. 또한 DM&S의 목적에 따라 요구되는 동역학 모델의 정밀도(Accuracy)가 다르기 때문에, 이를 만족시키기 위해 동역학 모델을 수정해야 한다. 본 논문에서는 모델에이전트 - 효율적으로 동역학 모델을 개발 및 관리할 수 있는 소프트웨어 - 의 설계구조를 제안한다. 모델에이전트는 객체지향 언어를 사용하여 캡슐화(Encapsulation)하여 재사용성(Reusability)을 향상시킬 뿐 아니라, 디자인 패턴을 적용하여 다양한 요구사항에 대처가 용이하도록 확장성(Scalability) 있게 설계되었다. 또한 모델에이전트는 공통 인터페이스를 제공하여 동역학 모델 개발 시 이식성이 용이하도록 설계되었다.
