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딥러닝 모델을 이용한 무인항공기의 실속 비행상태 조기 예측 기법
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 안정은 | - |
| dc.contributor.author | 송명재 | - |
| dc.contributor.author | 서현우 | - |
| dc.contributor.author | 임성섭 | - |
| dc.contributor.author | 문용호 | - |
| dc.date.accessioned | 2025-05-09T09:00:09Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-09T09:00:09Z | - |
| dc.date.issued | 2025-04 | - |
| dc.identifier.issn | 1976-6300 | - |
| dc.identifier.issn | 2508-7150 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/78230 | - |
| dc.description.abstract | 무인항공기는 안전성 확보를 위하여 조종성을 상실하기 전에 회복 기동을 하는 기능이 필수적으로 요구된다. 이를 위해서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 무인항공기의 실속 비행상태를 사전에 예측할 수 있는 조기 예측 기법을 제안하고 다중처리 방식을 적용하여 구현한다. 모의실험은 제안하는 조기 예측 기법이 실시간으로 동작하여 실속 비행상태가 실제로 발생하기 전에 실속 비행상태 발생을 예측할 수 있음을 보인다. | - |
| dc.format.extent | 9 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 항공우주시스템공학회 | - |
| dc.title | 딥러닝 모델을 이용한 무인항공기의 실속 비행상태 조기 예측 기법 | - |
| dc.title.alternative | Early Prediction Technique of UAV Upset State Using Deep Learning Model | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.doi | 10.20910/JASE.2025.19.2.39 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 항공우주시스템공학회지, v.19, no.2, pp 39 - 47 | - |
| dc.citation.title | 항공우주시스템공학회지 | - |
| dc.citation.volume | 19 | - |
| dc.citation.number | 2 | - |
| dc.citation.startPage | 39 | - |
| dc.citation.endPage | 47 | - |
| dc.identifier.kciid | ART003197273 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | UAV(무인항공기) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Deep Learning Model(딥러닝 모델) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Upset Flight State(실속 비행상태) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Multi-Processing(다중처리) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Shared Memory(공유 메모리) | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Early Prediction(조기 예측) | - |
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