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Abstract
항공기 자율 운항(UAV: Unmanned Aerial Vehicle)은 주로 GPS(Global Positioning System) 기반의 통신 기술에 의존한다. 악천후와 같은 비상 상황 발생 시 외부 통신 이전에 항공기 내에서 기장이 상황을 인지할 수 있다면 더욱 효율적인 대처가 가능할 수 있다. 이미 무인 항공기 자율 운항에서는 동적인 외부 상황을 딥러닝 기법인 deblurring에 의해 인지하고 있다. 실제 유인 항공기에서 기내 보조 장치로써 deblurring 기술을 활용하기 위해서는 안정성 연구가 필수적이다. 따라서 본 논문은 실제 항공 이미지를 통해 U-Net의 deblurring 안정성을 확인하고, 안정성 향상을 위해 blur augmentation을 적용한 새로운 U-Net알고리즘을 제시한다.
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