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Abstract 영상을 통한 선박 주변 상황의 인지 기술은 AIS (Automatic Identification System) 데이터로 인식할 수 없는 소형 선박이나, 장애물을 인지하는 데 있어 중요한 기술이다. 특히, 이 기술은 자율적으로 선박의 주변을 인지해야 하는 자율 운항 선박이나 사람의 실수를 방지하기 위한 운항 보조 시스템으로의 활용성이 매우 높다. 따라서 본 연구에서는 광학 카메라를 통해 촬영된 해양 환경 영상을 대상으로 물체 탐지 및 추적을 실시해 주변 선박 (타선)의 위치 및 이동 경로를 감지했다. 물체 탐지의 경우 최근 컴퓨터 비전 분야에서 널리 쓰이고 있는 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 한 딥 러닝 모델과 GPU (Graphics Processing Unit)를 활용하여 수행하였다. 이를 위해 Singapore Maritime Dataset을 학습용 데이터로 활용하여 딥 러닝 물체 탐지 모델을 학습시켰다. 학습된 모델의 정확도를 평가한 결과, 타선 등 물체 추적에 활용할 정도의 성능을 갖춘 것을 확인하였다. 물체 추적의 경우 이미지 상에서 물체와 수평선을 탐지하고, 단순화된 카메라 모델을 기반으로 타선과 카메라 (자선 탑재) 사이의 떨어진 거리와 방향을 추정한 후, 이 두개의 값을 Extended Kalman Filter에 적용하는 방법으로 공간 상에서 타선의 움직임을 추적하였다. 이때 상태 변수로 공간 상에서의 타선의 좌표, 속도, 이동 방향을 선정하였고, 측정 값으로 자선으로부터 타선이 떨어진 거리와 방향을 활용하였으며 각각의 탐지된 물체에 대해 적절한 초기값을 가정하였다. 결과적으로 본 연구에서 일정 거리 이내에서 이동하고 있는 선박들에 대해 탐지 및 거리를 추정하여 최종적으로는 그 선박들의 이동 경로를 추적할 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2019-10-24

이원재, 노명일,  이성준, 하지상, 석영수, 오민재, "선박 운항 시 주변 인지를 위한 물체 탐지, 추적 및 거리 추정 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 431, 2019.10.24-26


  1. No Image 17Dec
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    하지상, 노명일, 이종혁, 김진혁, 공민철, 함승호, "디지털 트윈을 이용한 선박 원격 운항 시스템", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 342, 2020.02.05-08

  2. No Image 17Dec
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    이종혁, 노명일, 이원재, 공민철, 하지상, "해상 물체 탐지를 위한 가상 이미지 데이터셋 생성", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 340, 2020.02.05-08

  3. No Image 17Dec
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    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 선박 소요 마력 예측", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 343, 2020.02.05-08

  4. No Image 13Dec
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    이원재, 노명일, 이성준, 하지상, 공민철, 이종혁, "선박의 주변 인지를 위한 영상 인식 기반 물체 탐지 및 추적 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 341, 2020.02.05-08

  5. No Image 16Oct
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    이준범, 노명일, 김기수, 김상엽, 한기민, 김대현, "딥 러닝 기법을 이용한 선박의 소요 마력 예측", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 523, 2019.10.24-26

  6. No Image 16Aug
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    이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술대회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22

  7. No Image 16Aug
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    김진혁, 노명일, 공민철, "부분 재액화 시스템의 유지 및 보수를 위한 증강 현실 컨텐츠 개발", 2019년도 한국CDE학회 하계학술대회, 제주, pp. 269, 2019.08.19-22

  8. No Image 08Aug
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    이혜원, 노명일, 함승호, 전도현 "블록의 탑재 제어를 위한 갠트리 크레인의 제어기 설계 고도화", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 139, 2019.10.24-26

  9. No Image 08Aug
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    전도현, 노명일, 이혜원, 하지상, 진은석, 김인일, "딥 러닝 기반 자율 운항 선박의 충돌 회피 방법 연구", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 429, 2019.10.24-26

  10. No Image 08Aug
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    김진혁, 노명일, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 운영 및 유지 보수 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 196, 2019.10.24-26

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