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초록

한국어

지속적인 출산율 감소로 인해 육군에서는 첨단 과학기술을 이용해 병역 자원 감소에 대응하기 위해 노 력하고 있다. 과학화 경계 철책 시스템은 이러한 방안 중 하나이며, 육군본부에서는 기존에 있던 과학화 철책 시스템을 지속해서 보완하고 개선해 전방 부대의 인력 감축을 추진하고 있다. 한편, 과학화 철책 시 스템 도입 이후, 경계 작전 실패 사례가 계속 발생하면서 사회적으로 논란이 일고 있으며, 가장 큰 문제이 자 화두는 시스템 오작동으로 인한 신뢰도 저하이다. 본 논문에서는 열화상 이미지와 YOLO v7을 융합한 철책 감시 시스템을 제안하고자 한다. 이미지 노이즈 제거를 통한 신뢰도의 향상을 통해 지능화된 미래 철책 감시 시스템에 더불어 이미지 노이즈 제거 기법을 통해 신뢰도를 향상하는 방법론에 대해 실험적으 로 분석하였다. 기존의 소개했던 감시 시스템과 프로그램의 신뢰도를 한층 더 향상하여 국방 분야가 나아 갈 방향을 제시했다는 점에서 의의가 있다고 판단된다.

영어

In this paper, we introduce an enhanced fortification monitoring system that combines thermal imaging with YOLO v7. We also present a methodology for improving reliability through image noise reduction, contributing to the development of an intelligent future fortification monitoring system. The significance lies in advancing the reliability of the previously introduced monitoring systems and programs, thereby suggesting a direction for the defense sector to progress further.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
2.1 이미지 노이즈 제거 방법
2.2 YOLO 모델
3. 제안방법
4. 실험 및 평가
4.1 분류 모델
4.2 분석결과
5. 토론
6. 결론
참고문헌

저자

• 최승무 [ Seungmu Choi | 국군지휘통신사령부2단55대대3중대1소대장(보직예정) ] 주저자
• 권현 [ Hyun Kwon | 육군사관학교 AI·데이터과학과 부교수 ] 교신저자

참고문헌