North Korean missile classification system using transfer learning

북한은 대한민국에 대해서 탄도미사일을 이용하여 군사적 도발을 하고 있다. 대표적인 북한 탄도미사일로 대포동 2호, 대 포동 1호, 노동 1호, 스커드 C 개량형이 있다. 이러한 북한 탄도미사일을 대응하여 한국군은 한국형 미사일방어체계(KAMD, Korea Air & Missile Defence)와 연계하여 북한 미사일 발사에 대한 신속하고 체계적인 대응시스템을 마련하고 있다. 본 논문 에서는 북한 탄도미사일인 대포동 2호, 대포동 1호, 노동 1호, 스커드 C 개량형에 대해서 4진 분류 모델을 제안한다. 제안 방 법은 ResNet34 모델의 전이학습 기법을 이용하였고 데이터셋은 인터넷상 공개된 북한 탄도미사일을 크롤링하여 구축하였다. 머신러닝 라이브러리는 파이토치를 사용하였다. 실험 결과를 보면, 제안방법은 평균 93.09% mAP 성능으로 북한 탄도미사일 을 제대로 분류하는 것을 볼 수가 있었다. 향후 연구로 실시간 영상 데이터를 사용한 탄도미사일 탐지 및 분류를 할 계획이다.