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무인항공기 비행 상태 예측을 위한 개선된 CNN-LSTM 혼합모델
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 서현우 | - |
| dc.contributor.author | 최은주 | - |
| dc.contributor.author | 김병수 | - |
| dc.contributor.author | 문용호 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-07-11T09:00:16Z | - |
| dc.date.available | 2024-07-11T09:00:16Z | - |
| dc.date.issued | 2024-06 | - |
| dc.identifier.issn | 1976-6300 | - |
| dc.identifier.issn | 2508-7150 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/71066 | - |
| dc.description.abstract | 최근에 무인항공기의 사업화가 활발하게 추진됨에 따라 무인항공기의 안전성 확보를 위한 기술 개발에 많은 관심이 집중되고 있다. 일반적으로 무인항공기는 운용 중 급기동, 외란, 조종사 실수 등으로 인하여 조종 불능의 상태로 진입할 가능성을 지닌다. 조종 불능 상태로의 진입을 예방하기 위해서는 무인항공기의 비행 상태를 예측하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 무인항공기의 비행 상태 예측 성능의 향상을 위하여 개선된 CNN-LSTM 혼합모델을 제안한다. 모의실험은 제안하는 모델을 이용한 예측 기법이 기존 예측 기법에 비하여 비행 상태 예측 성능이 우수하며 온보드 환경에서 실시간으로 운용됨을 보인다. | - |
| dc.format.extent | 8 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 항공우주시스템공학회 | - |
| dc.title | 무인항공기 비행 상태 예측을 위한 개선된 CNN-LSTM 혼합모델 | - |
| dc.title.alternative | An Improved CNN-LSTM Hybrid Model for Predicting UAV Flight State | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 항공우주시스템공학회지, v.18, no.3, pp 48 - 55 | - |
| dc.citation.title | 항공우주시스템공학회지 | - |
| dc.citation.volume | 18 | - |
| dc.citation.number | 3 | - |
| dc.citation.startPage | 48 | - |
| dc.citation.endPage | 55 | - |
| dc.identifier.kciid | ART003091414 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | UAV(무인항공기) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | CNN(합성곱 신경망) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | LSTM(장단기 기억 신경망) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Loss of Control(조종 불능) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Prediction(예측) | - |
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