Current Result Document : 783 / 783
| 한글제목(Korean Title) |
컨볼루션 신경망(CNN)을 이용한 폭발물 성분 분류 및 성능 평가에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on the Classification and Performance Evaluation of Explosives using Convolutional Neural Network (CNN) |
| 저자(Author) |
이창현
권기원
임태호
ChangHyun Lee
Ki-Won Kwon
Tae-Ho Im
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 22 NO. 02 PP. 0207 ~ 0208 (2021. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 기존의 증기 탐지기를 통해 마이크로그램 미만의 특정 폭발물 농도가 임계치를 넘어야만 폭발물이 존재한다고 판단하는 방식의 문제점을 시계열 데이터에서도 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델인 CNN을 이용하여 학습데이터 이외의 실제 데이터를 적용하였을 때, 폭발물 농도가 낮더라도 폭발물이 존재한다고 판단함과 동시에 어떤 폭발물인지 딥러닝을 통해 분류할 수 있는지 성능 평가를 진행하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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