{"title":"基于U-Net的自主操作去模糊稳定性研究","authors":"Chang-Hee Par, Hye-Young Jung","doi":"10.5391/jkiis.2023.33.5.406","DOIUrl":null,"url":null,"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.","PeriodicalId":17349,"journal":{"name":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-10-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"A study on U-Net based Deblurring Stability for Autonomous Operation\",\"authors\":\"Chang-Hee Par, Hye-Young Jung\",\"doi\":\"10.5391/jkiis.2023.33.5.406\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"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.\",\"PeriodicalId\":17349,\"journal\":{\"name\":\"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-10-31\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.406\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5391/jkiis.2023.33.5.406","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
A study on U-Net based Deblurring Stability for Autonomous Operation
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.