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초록

영어

This study addresses the problem of classifying ballistic missiles (rockets) and drones. The classification of missiles an d drones is important because different actions need to be taken for effective air defense operations depending on whether the object is a missile or a drone. We propose a method for classifying missiles and drones by considering their flight cha racteristics using a support vector machine (SVM) model. To collect missile and drone data, we constructed a dataset thro ugh open missile simulator experiments and actual drone flights. The experimental results show that the support vector m achine can classify missiles and drones with 100% accuracy.

한국어

본 연구에서 탄도 미사일(로켓)과 드론을 분류하는 문제에 대해서 다루었다. 효율적인 방공작전을 위하여 미사일과 드론에 따라서 조치해야하는 상황이 다르기 때문에 미사일과 드론을 분류하는 문제는 중요하다. 우리는 머신러닝 모델 중에 서포트 벡터 모델을 이용하여 각 비행 특성을 고려하여 미사일 또는 드론의 분류 방법을 제안하였다. 미사일과 드론 데이터를 수집하 기 위해서 오픈 미사일 시뮬레이터실험과 실제 드론 비행을 실시하여 직접 데이터를 구축하였다. 실험결과는 서포트벡터 머신 을 통해서 미사일과 드론에 대하여 100% 정확도로 분류 가능한 것을 볼 수가 있었다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
2.1 탄도 미사일의 비행 특성
2.2 드론 비행 특성
3. 방법론
4. 실험 및 평가
4.1 데이터셋
4.2 분류 모델
4.3 실험 결과
5. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 김성민 [ Seong Min Kim | 육군사관학교 AI·데이터과학과 전공생도 ] 주저자
• 권현 [ Hyun Kwon | 육군사관학교 AI·데이터과학과 부교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005