핵심 개념
무인 항공기 유형을 LSTM 신경망을 활용하여 효과적으로 분류하는 기계 학습 모델을 제시한다.
초록
무인 항공기 유형을 분류하기 위한 LSTM 모델 소개
샘플링 방법과 클래스 불균형 해결 방법 실험 결과 제시
데이터 및 모델 구조에 대한 상세한 설명
무인 항공기 유형 분류에 대한 다양한 실험 결과와 분석
데이터 증강 및 클래스 불균형 처리 방법에 대한 토론
통계
"Averaging the macro f-scores across 10 folds of data, we found that the majority quadrotor class was predicted well (98.16%), and, despite an extreme class imbalance, the model could also predicted a majority of fixed-wing flights correctly (73.15%). Hexarotor instances were often misclassified as quadrotors due to the similarity of multirotors in general (42.15%)."
인용구
"Unmanned aerial vehicles are becoming common and have many productive uses."
"Knowing the type of unmanned aerial vehicle can go a long way in determining any potential risks it carries."
"Our work is the first to predict UAV type from flight log information."