초해상화 기반 CNN을 이용한 GPR 영상에서의 지뢰 분류 (Mine Classification in GPR images Using Super-Resolution based Convolutional Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 24권 / 3호 / 91 ~ 97페이지
· 저자명 : 이현기, 마정목

초록

현재 우리나라의 지뢰 매설량은 최소 82만여개에 달하며 지뢰 및 불발탄에 의하여 사망하거나 치명적인 부상을입는 사고가 매년 발생하고 있다. 이에 군에서는 새롭게 개발된 지뢰탐지기-II(PRS-20k)를 2022년부터 전 군에 보급하고 있다. 지뢰탐지기-II에 탑재된 지표투과레이다(GPR : Ground Penetrating Radar, 이하 GPR)는 비금속 지뢰 또한탐지가 가능하고, 탐지된 지뢰를 이미지로 확인 가능하여 오경보율을 감소시킬 수 있었다. 그러나 GPR 이미지의 경우비용과 시간적인 문제로 인해 고해상도의 이미지를 얻는 데 한계가 있으며 이에 따라 객체를 좀 더 정확하게 탐지하고분류하는 데도 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 저해상도 영상에서 고해상도의 영상을 획득하는 기술인 초해상화기법을 적용하여 분류하는 연구를 실시하였다. 지뢰탐지기-II의 GPR 이미지 데이터를 기반으로 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 구별하는 모델과, 초해상화를 거친 2배, 4배의 고해상도 영상을 학습하여 구별하는모델을 비교하였을 때 초해상화를 거친 모델의 분류 정확도가 3~6% 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 간결하고가벼운 알고리즘을 통해 소요 시간을 줄여나가는 연구를 수행할 예정이다.

영어초록

The number of landmines buried in Korea is estimated to be at least 820,000, and deadly accidents or fatal injuries by landmines and unexploded ordnance occur every year. Accordingly, the military has supplied a newly developed mine detector-II (PRS-20k) to the entire force since 2022. The surface transmission radar mounted on the mine detector II can detect non-metallic mines and reduce the false alarm rate because it can check the detected mines through an image. On the other hand, due to cost and temporal problems, there is a limit to obtaining high-resolution GPR(Ground Penetrating Radar) images, reducing the detection and classification accuracy. Therefore, this study combined super-resolution techniques with a CNN(Convolutional Neural Network) model, which are techniques for acquiring high-resolution images from low-resolution images. Based on the surface transmission radar image data of mine detector-II, the classification accuracy of the super-resolution model improved by approximately 3-6% by learning the ×2 and ×4 high-resolution images through super-resolution. Future research will be conducted to reduce time through simpler and lighter algorithms.

참고자료

· 없음