드론 분류를 위해 적응적으로 자원을 할당하는 전이학습 기반 멀티모달 딥러닝 기법 - 오도현 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
드론 탐지에 대해 딥러닝과 같은 기계학습 기술을 사용하여 탐지 및 분류의 정확도를 높이고자 하는 연구들이 활발히 진행되고 있으나, 모델 개발에 사용할 수 있는 데이터셋이 제한되는 문제 및 운용 시나리오가 다양하여 다양한 모델을 빠르게 생성하는 것이 필요한 점 등의 도전과제들이 있다. 본 논문에서는 데이터 부족과 이에 따른 over-fitting 문제를 해결하기 위해 전이학습 방법을 사용하고, 탐지 분류의 정확도를 높이는 방법으로 multi-model deep learning 방법을 사용하여 모델을 개발하는 방법론을 제시한다. 본 방법론에서는 각 modality 별로 학습에 필요한 자원요구조건이 다르며 이에 따라 학습 종료 시간이 달라 전체적인 학습 시간이 길어지는 문제를 해결하기 위해, 전이학습 시 fine-tuning되는 부분의 파라미터 수와 target domain data 수를 기반으로 적응적으로 자원을 할당하는 새로운 자원 할당 알고리즘이 사용되었다. 제안 기법의 효과를 검증하기 위해 수행된 실험에서 본 제안기법의 탐지 성능과 average ensemble 기법 그리고 ResNet-50, CRNN 단일 모델 기반의 탐지 성능을 비교하였으며, 본 제안 기법의 성능이 가장 우수함을 확인하였다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :컴퓨터공학과,2023. 2
Keywords: 드론 탐지; 앙상블 기법; 자원 할당; 전이학습