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머신러닝을 활용한 북한 탄도미사일 탄종 최적의 분류 방법에 관한 연구 = A Study on the Optimal Classification Method of North Korean Ballistic Missile Types Using Machine Learning

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도서 상세정보
자료유형 :	(군대학) 학위논문
분류기호 :	393.8
서명/저자사항 :	머신러닝을 활용한 북한 탄도미사일 탄종 최적의 분류 방법에 관한 연구 = A Study on the Optimal Classification Method of North Korean Ballistic Missile Types Using Machine Learning / 유성준
발행사항 :	논산 : 국방대학교 국방관리대학원, 2025
형태사항 :	1책 ; 26 cm
총서사항 :	석사학위논문
일반주기 :	지도교수: 하용훈
일반주기 :	목차 정보 수록
학위논문주기 :	학위논문 (석사) -- 국방대학교 국방관리대학원, 무기체계전공, 2025.01
서지주기 :	참고문헌수록
개인저자 :	유성준
개인저자 :	하용훈
단체저자명 :	국방대학교. 국방관리대학원
언어	한국어

원문
원문보기 :	머신러닝을 활용한 북한 탄도미사일 탄종 최적의 분류 방법에 관한 연구 = A Study on the Optimal Classification Method of North Korean Ballistic Missile Types Using Machine Learning

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국방대학교 도서관

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제1장 서 론 1
제2장 이론적 배경 및 관련 연구 3
2.1. 탄도미사일 비행궤적의 특징 및 영향 요소 3
2.2. 탄종 판단 위해 실질적으로 획득 가능한 정보들 5
2.3. 관련 연구 및 방법론 7
2.3.1. 탄도미사일 예측(Prediction) 7
2.3.2. 탄도미사일 분류(Classification) 9
2.3.3. 의사결정나무(Decision Tree) 11
제3장 연구 방법 및 데이터셋 구축 16
3.1. 전체 연구 절차 16
3.2. 데이터 전처리 17
3.3. 훈련데이터 증강 20
제4장 모델링 및 결과 분석 25
4.1. 모델링 시스템 환경 및 도구 25
4.2. 모델 성능 평가 지표 25
4.3. 다양한 머신러닝 모델의 성능 비교 28
4.4. 의사결정나무 모델 중심 단계별 성능 검증 31
4.5. 모델 구조 시각화를 통한 분류결과 해석 및 활용 39
제5장 결 론 41
참고문헌 43
부 록 46
영문요약 63