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Abstract 최근 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝을 이용한 사물 이미지 탐지 및 분류 기술이 빠른 속도로 발전하고 있으며, 이를 이용한 실시간 인체 탐지, 사물 탐지 기술이 드론, 무인 자동차, 보안, 마케팅, 교육 서비스 등 다양한 곳에 적용되고 있다. 본 연구에서는 비교적 최근에 발표된 Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network), YOLO (You Only Look Once) 등의 실시간으로 사물 탐지가 가능한 인공 신경망 기술을 선박 이미지 탐지 및 분류 과정에 적용하고 그 성능을 비교해 보았다. 즉, 본 연구에서는 선박이 촬영된 항만, 조선소 등의 이미지에서 선박을 탐지하고, 탐지된 선박의 선종을 분류하는 인공 신경망을 구성하였다. 향후, 본 기술은 스마트쉽의 요소 기술 중 하나인 자율 운항 기법에 활용될 예정이다.
Publication Date 2017-11-02

이성준, 노명일, 이혜원, 하지상, "딥 러닝을 이용한 선박 이미지 탐색 및 분류", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03


  1. 함승호, 노명일, 이혜원, "삼각 메쉬로 구성된 탑재 블록의 실시간 충돌 검사 방법에 대한 연구", 2018년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 횡성, pp. 279, 2018.01.23-26

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  2. 이성준, 노명일, 함승호, 김신형, "조선해양분야에서의 물리 기반 시뮬레이션의 실감 가시화 방안 연구", 2018년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 횡성, pp. 190, 2018.01.23-26

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  3. 박성우, 노명일, 오민재, 김성훈, "빅데이터 기술을 이용한 자재 연관성 평가를 위한 연구", 2017년도 해양플랜트설계연구회 추계워크샵, 목포, 2017.11.16-17

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  4. 노명일, 조상래, 정준모, 김영제, 변정우, "손상 함정의 침수 해석 기반 복원성 평가 방법", 2017년도 함정기술무기체계 세미나, 부산, 2017.10.26-27

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  5. 함승호, 노명일, 이성준, 조로만, 이주필, "조선 해양 분야에서의 물리 기반 해석과 가상 현실의 통합 시뮬레이션 기술 개발 및 적용", 2017년도 조선해양생산연구회 추계학술발표회, 부산, 2017.10.19-20

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  6. 이승민, 노명일, 이성민, 김기수, "선박 항로 계획을 위한 최적 경로 및 속도 결정 방법", 2017년도 선박해양설계연구회 하계연구발표회, 세종, 2017.08.24-25

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  7. 박성우, 노명일, "작업성 및 효율성을 고려한 해양구조물 배관 설계 자동화 방법 연구", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

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  8. 이승민, 노명일, 김기수, "쾌속 침수 해석을 위한 병렬 컴퓨팅 기법 연구", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

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  9. 김성훈, 노명일, 오민재, 박성우, 이원준, 김인일, 김창용, "빅데이터 기반 선박 운항 에너지 효율 지표 분석", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

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  10. 이성준, 노명일, 이혜원, 하지상, "딥 러닝을 이용한 선박 이미지 탐색 및 분류", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

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