1. 👀 All Eyez on KADIZ란?

👀 All Eyez on KADIZ란 2022년 제 4회 공군 해커톤에 출품하여 우수상을 수상한 KADIZ 침범 의심 항적들에 대한 경로 예측 프로젝트입니다.

2. Details of 👀 All Eyez on KADIZ

1. 프로젝트 기간

22. 8. 22. ~ 22. 9. 20.

2. Made with

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3. Dataset

• 💥 Problem
  항적 경로 예측에 필수적인 항적 경로 데이터는 2급 비밀로 반출 불가
• ✨ Solution
  데이터를 불가피하게 임의로 생성해야 했지만 가능한 신빙성있게 데이터를 생성하고 싶었습니다.
  그래서 저희는 아래와 같이 KADIZ 침입관련 기사들 중 국방부와 합동참모본부 보도자료를 바탕으로 KADIZ 침입 항적 경로를 시각화한 자료들을 참고했습니다.
  여러 자료들을 조사하던 중 저희는 대개 중국기의 경우 이어도 부근에서 북상하여 동해상으로 타원 궤적을 그리며 침입한다는 사실을 발견했습니다.

  

  따라서 아래와 같은 타원의 방정식(회전까지 고려)과 기호 수학 라이브러리인 Sympy를 이용하여 KADIZ 침입 항적 데이터셋을 생성했습니다. 이때 항적 데이터셋은 위도와 경도로 이루어진 시계열 데이터입니다.

$$Ax^2+By^2+Cx+Dy+Exy+F = 0$$

4. Preprocessing

결과가 특정 feature에 과도하게 영향받지 않기 위해 minmaxscaler, standardscaler를 사용하여 전처리

5. Modeling

저희의 목표는 시계열 데이터인 항적 데이터의 일부를 입력으로 받을 때 그 후의 경로들을 예측하는 것이기 때문에 대표적인 시계열 분석 모델인 LSTM을 사용했습니다.
이때 loss funtion은 MSE, optimizer는 Adam을 사용했습니다.

6. Results

색상	파란색	주황색
의미	실제 항적 경로	예상한 항적 경로

7. References 📚

Liu, Yulin, and Mark Hansen. "Predicting aircraft trajectories: a deep generative convolutional recurrent neural networks approach." arXiv preprint arXiv:1812.11670 (2018).

3. 팀원 구성 및 역할

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  프로젝트 총괄, 데이터 생성 구현, 애니메이션 시각화 구현 등
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  데이터 전처리 및 모델링 등
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  데이터 생성 구현 등