국방/항공우주 분야에서는 보안과 획득 비용의 문제로 인해 딥러닝 학습을 위한 빅데이터를 확보하는 것이 매우 어렵다. 가시광 대역 영상의 경우 공개 데이터셋을 활용하여 전이학습 기법을 통해 적은 데이터셋으로 성능을 확보하는 기법이 사용되나, 적외선 영상 분야는 공개 데이터셋이 매우 제한적이고, 영상확보에 소요되는 비용이 높아 딥러닝 학습에 어려움이 따른다. 이로 인해 영상 시뮬레이터를 이용한 적외선 영상 생성 방법을 이용하지만, 가시성 만을 강조한 정밀도 낮은 적외선 영상을 생성하면 실제 적외선의 분포와는 다른 영상이 생성되며 이로 인한 편향으로 인해 딥러닝 학습 결과가 나빠지게 된다. 본 논문에서는 적외선 영상 데이터셋 확보를 위해 재질물성치와 환경을 고려한 물리적 수식을 적용하여 실제와 유사한 적외선 영상을 생성하는 방법을 제시한다.