Earticle

현재 위치 Home

기계학습을 통한 드론의 가시비행거리 추론
Inference of Drone VLOS Distance using Machine Learning

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    한국ITS학회 바로가기
  • 간행물
    한국ITS학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    한국ITS학회 2023년도 추계학술대회 (2023.11)바로가기
  • 페이지
    pp.297-299
  • 저자
    김신의, 김규범, 김우용, 진정회
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A439030

※ 기관로그인 시 무료 이용이 가능합니다.
※ 학술발표대회집, 워크숍 자료집 중 4페이지 이내 논문은 '요약'만 제공되는 경우가 있으니, 구매 전에 간행물명, 페이지 수 확인 부탁 드립니다.

3,000원

원문정보

목차

Ⅰ.서론
II. 관련 연구
III. 실험 절차 및 데이터 수집
IV. 가시비행거리 추론 모델
V. 결론 및 향후 연구
서사
참고문헌

키워드

기계학습 가시비행거리 VLOS 드론 선형회귀분석

저자

  • 김신의 [ 건국대학교 컴퓨터공학과 박사과정 ]
  • 김규범 [ 가톨릭관동대학교 무인항공학과 교수 ]
  • 김우용 [ 건국대학교 컴퓨터공학부 교수 ]
  • 진정회 [ ㈜엑스드론 대표 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>교통공학
  • 소개
    ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성

간행물

  • 간행물명
    한국ITS학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2002~2026
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 338

이 권호 내 다른 논문 / 한국ITS학회 학술대회 한국ITS학회 2023년도 추계학술대회

    피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      페이지 저장