Research on a machine learning-based air defense system capable of classifying target flight characteristics
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.
Authors
- Hyun J. Kwon (ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8220-2092)
- Seong Min Kim
Publication Details
- Journal
- Jouranl of Information and Security
- Published
- 2024-10-31
- DOI
- https://doi.org/10.33778/kcsa.2024.24.4.177
- Primary Topic
- Military Defense Systems Analysis
- Type
- article
- Field-Weighted Citation Impact
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