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Abstract 선박의 해상 사고를 방지하기 위해 레이더 (RADAR, RAdio Detections And Ranging)의 음영 구역에 위치하는 장애물, AIS (Automatic Identification System)로 탑재되지 않은 소형 어선 선박 등에 대한 인지 기술은 매우 중요하다. 본 연구에서는 자율 운항 선박이나 일반 선박의 운항 보조시스템에서의 장애물 인지를 위해 영상 인식을 통한 선박 주변의 물체 (예, 타선 및 장애물)의 탐지 및 추적 방법에 대해 연구했다. 물체 탐지 모델은 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반을 한 딥 러닝 모델을 활용했다. 딥 러닝 기반 물체 탐지 모델의 학습에는 공개된 선박 이미지 데이터 셋과 Unity를 이용한 가상 이미지 데이터 셋을 사용했다. 물체 추적에는 이미지 상에서 물체 탐지 결과인 bounding box와 수평선이 탐지된 결과를 활용하여 타선과 카메라 사이의 떨어진 거리와 방향을 계산하고, 이들과 칼만 필터 (Kalman filter)를 활용해 타선의 경로를 이동경로를 추적했다. 실제 컨테이너선에서 촬영된 동영상을 대상으로 테스트한 결과, 성공적으로 물체 탐지를 할 수 있음을 확인했으며, 가상 이미지 데이터 셋을 모델 학습에 활용하는 것의 효과를 확인했다. 또한, 개발된 추적 모델을 통해 근거리에서 이동하고 있는 타선들에 대해 적절하게 이동 경로를 추적할 수 있음을 확인했다
Publication Date 2020-02-07

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


  1. 김정연, 노명일, 이현승, 이인석, 김미진, 신동규, 유한준, "도면 내 배관 시스템의 자동 매칭 알고리즘", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, 2023.11.02

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  2. 조영민, 노명일, 하지상, 김하연, 손남선, "무인선을 위한 카메라 및 레이더의 센서 융합 방법", 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 225, 2023.11.02-03

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  3. 전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, "복잡한 해상 상황에서의 강화 학습 기반 선박 충돌 회피 방법", 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 453, 2023.11.02-03

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  4. 한인수, 노명일, 공민철, 이정렬, 박서윤, "자연어 처리 기술을 활용한 선박 규정 검색 알고리즘", 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 113, 2023.11.02-03

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  5. 박동규, 노명일, 하지상, "최적화 기법을 활용한 무인 수상정의 초기 제원 결정", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 111, 2023.11.02-03

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  6. 김하연, 노명일, 조영민, 하지상, 손남선, "센서 데이터를 활용한 해상 장애물 추적 방법 및 실해역 적용 사례", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 211, 2023.11.02-03

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  7. 김진혁, 노명일, 여인창, "선형 설계를 위한 GNN의 적용 방안 연구", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 450, 2023.11.02-03

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  8. 하지상, 노명일, 공민철, 김미진, 김정연, "선박 유닛 모듈의 배관 배치 방법", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 114, 2023.11.02-03

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  9. 여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "LIDAR를 이용한 선박의 자동 접이안 경로 생성 알고리즘", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 181, 2023.11.02-03

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  10. 공민철, 노명일, 여인창, 민동기, 정동근, "그래프를 활용한 P&ID 내 장비의 연결 관계 표현 및 분석", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 53, 2023.08.23-26

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