비행체의 궤적 예측을 위한 순환 신경망 기반 기법들의정량적 비교 평가에 관한 연구
Objective Evaluation of Recurrent Neural Network Based Techniques for Trajectory Prediction of Flight Vehicles
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초록
본 논문에서는 비행체의 궤적 예측에 적절한 순환 신경망 기반 기법을 탐구하기 위하여 정량적인 비교 평가 연구를 수행하였다. 이를 위해 본 논문에서는 비행체의 궤적 예측 작업을 수행하기 위한 다양한 입력 및 출력 관계들을 정의하고 동일한실험 환경에서 비교 평가하였다. 특히 비행체 위치의 상대값 기반 입출력 관계를 제안하여 비행체의 궤적 예측에 적합함을보였다. 또한 비행체 궤적 예측에 효율적인 네트워크 구조 및 하이퍼파라미터를 결정하기 위한 다양한 ablation study(비교실험)를 진행하였다. 본 논문에서 제시된 정량적 비교 평가 결과는 비행체의 궤적 예측을 위해 순환 신경망 기반 기법을 이용하거나 비행체의 궤적 예측에 특화된 딥러닝 기법을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 실질적인 도움이 될 것으로예상된다.
Abstract
In this paper, we present an experimental comparative study of recurrent neural network based techniques fortrajectory prediction of flight vehicles. We defined and investigated various relationships between input and output underthe same experimental setup. In particular, we proposed a relationship based on the relative positions of flight vehicles. Furthermore, we conducted an ablation study on the network architectures and hyperparameters. We believe that thiscomprehensive comparative study serves as a reference point and guide for developers in choosing an appropriaterecurrent neural network based techniques for building (flight) vehicle trajectory prediction systems.
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