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목차 1

소형 무인기의 비정상비행 탐지를 위한 인공지능 모델 활용에서 도메인 지식 기반의 데이터 정규화 방안 연구 ＝ A study on the domain knowledge-based data normalization method in the utilization of AI model for the detection of abnormal flight of small UAVs / 송민재 ; 최은주 ; 문용호 ; 김병수 1

ABSTRACT 1

초록 1

I. 서론 2

II. 인공지능 모델 2

2.1. 인공지능 모델의 역할 2

2.2. 인공지능 모델 구조 3

III. 비행 데이터 3

3.1. 비행 시나리오 3

3.2. 학습 데이터 3

3.3. 테스트 데이터 4

IV. 제안하는 정규화 방법 4

V. 실험 결과 4

5.1. 인공지능 모델 학습 결과 4

5.2. 고받음각 비정상 비행 탐지 결과 5

VI. 결론 8

References 8

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
딤플이 적용된 Blunt-Fin의 항력 감소 영향성 및 충격파 위치에 관한 연구 = Drag reduction and shock wave effect on dimpled Blunt-Fin on M=0.3 ~ 0.8 유경식, 이승진, 박진용 p. 1-10

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전산유체역학 기반의 아음속 풍동 벽면효과 및 보정인자 분석 = An analysis of wall-interference effects and correction factors in subsonic wind tunnel based on computational fluid dynamics 황현우, 태명식, 정신규, 박종서, 박동훈 p. 11-24

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비선형 와류 격자법과 기하학적 정밀 보 이론 결합을 통한 로터 블레이드 공탄성 해석자 개발 = Development of aeroelastic analysis code for rotor blade using coupled nonlinear vortex lattice method and geometrically exact beam theory 이사랑, 정인호, 조해성, 강우람, 이학진 p. 25-35

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RANS 및 DDES 해석을 통한 개방형 공동 내 탑재물의 공력 특성 비교 = Comparison of aerodynamic characteristics of the store in open cavity using RANS and DDES 안계현, 박진석, 이승수 p. 37-45

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풍동 시험용 강체 동축 반전 로터의 피치 링크 진동 하중 해석의 검증 연구 = Validation study on pitch-link vibratory loads of a rigid coaxial rotor in wind-tunnel tests 이수빈, 이유빈, 김도형, 박재상 p. 47-56

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소형 무인기의 비정상비행 탐지를 위한 인공지능 모델 활용에서 도메인 지식 기반의 데이터 정규화 방안 연구 = A study on the domain knowledge-based data normalization method in the utilization of AI model for the detection of abnormal flight of small UAVs 송민재, 최은주, 문용호, 김병수 p. 57-64

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교전영역을 고려한 다단유도탄의 교차 엔트로피 기반 개념 설계 프레임워크 = Cross-entropy-based framework for preliminary design of a multi-stage interceptor considering engagement boundary 나형호, 황준섭, 성태현, 안재명 p. 65-75

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가우시안 혼합 모델을 이용한 대한민국 공역 내 항공기 교통량 분석 및 예측 = Analysis and prediction of aircraft counts in Korean national airspace using Gaussian mixture model 강진혁, 류재영, 이학태 p. 77-86

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참고문헌 (11건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Gheisari, M., Wang, G. and Bhuiyan, M., “A Survey on Deep Learning in Big Data,” 2017 IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE) and IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC), July 2017, pp. 173~180. 미소장
2 Singh, D. and Singh, B., “Investigating the impact of data normalization on classification performance,”Applied Soft Computing, Vol. 97, Part B, 2020, 105524. 미소장
3 Zou, Z., Yang, Y., Fan, Z., Tang, H., Zou, M., Hu, X., Xiong, C. and Ma, J., “Suitability of data preprocessing methods for landslide displacement forecasting,” Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, Vol. 34, No. 8, 2020, pp. 1105~1119. 미소장
4 Phatak, A. A., Mehta, S., Wieland, F., Jamil, M., Connor, M., Bassek, M. and Memmert, D., “Context is key: normalization as a novel approach to sport specific preprocessing of KPI’s for match analysis in soccer,” Scientific Reports, Vol. 12, No. 1, article no. 1117. 미소장
5 Pan, S. J. and Yang, Q., “A Survey on Transfer Learning,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 22, No. 10, 2010, pp. 1345~1359. 미소장
6 Huisman, M., van Rijn, J. N. and Plaat, A., “A survey of deep meta-learning,” The Artificial Intelligence Review, Vol. 54, No. 6, 2021, pp. 4483~4541. 미소장
7 Belkhale, S., Li, R., Kahn, G., McAllister, R., Calandra, R. and Levine, S., “Model-Based Meta-Reinforcement Learning for Flight With Suspended Payloads,” IEEE Robotics and Automation Letters, Vol. 6, No. 2, 2021, pp. 1471~1478. 미소장
8 Agresti, G., Schäfer, H., Sartor, P., Incesu, Y. and Zanuttigh, P., “Unsupervised Domain Adaptation of Deep Networks for ToF Depth Refinement,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 44, No. 12, 2022, pp. 9195~9208. 미소장
9 Song, M. J., Park, J., An, J. E., Choi, E. J., Moon, Y. H. and Kim, B. S., “Aircraft Fault Detection and Classification using AutoEncoder, an Artificial Intelligence,” Proceeding of Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences Fall Conference, November 2022, pp. 1789~1790. 미소장
10 Baek, H., Choi, S., Kim. B. and Rhee, I., “Application of a Neural Network based Adaptive Flight Control to Control Surface Fault for Unmanned Aerial Vehicle,” Proceeding of Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences Spring Conference, May 2015, pp. 134~140. 미소장
11 Choi, S., “Configuration Design and Performance Analysis for the Sub-scale OPPAV,” Proceeding of Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences Fall Conference, November 2019, pp. 629~630. 미소장

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