Acknowledgement
이 (성과)는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2020R1A2C100766811)
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2021.01a
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- Pages.233-236
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- 2021
Drone detection system using YOLO
YOLO를 이용한 드론탐지 시스템
- Shin, JunPyo (Dept. of Multimedia, Seowon University) ;
- Kim, YuMin (Dept. of Multimedia, Seowon University) ;
- Choi, KyuMin (Dept. of Multimedia, Seowon University) ;
- Sung, SeungMin (Dept. of Multimedia, Seowon University) ;
- Lee, ByungKwon (Dept. of Multimedia, Seowon University)
- 신준표 (서원대학교 멀티미디어학과) ;
- 김유민 (서원대학교 멀티미디어학과) ;
- 최규민 (서원대학교 멀티미디어학과) ;
- 성승민 (서원대학교 멀티미디어학과) ;
- 이병권 (서원대학교 멀티미디어학과)
- Published : 2021.01.20
Abstract
본 논문에서는 국내 드론 사용량이 증가하고 있으나 드론을 제재하기 위한 수단과 AI를 활용한 드론 콘텐츠가 부족하다. 상기 문제점을 해결하기 위해 Darknet 과 YOLO_mark를 사용하여 디바이스를 학습시켜 손쉽게 드론 인식 및 구별을 할 수 있게 구현하였다. 이를 통해 기존 드론 제재 수단의 한계를 극복하고 손쉽게 이용할 수 있다. 나아가 본 논문을 이용하여 군◦경에서 드론 식별 등으로 활용할 수 있다.
Keywords