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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. 오민재, 노명일, 김범수, 김용환, "선박의 운항 효율을 고려한 선형 변환 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 480, 2019.10.24-2019.10.25

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  2. 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

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  3. 이혜원, 노명일, 함승호, 전도현 "블록의 탑재 제어를 위한 갠트리 크레인의 제어기 설계 고도화", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 139, 2019.10.24-26

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  4. 김진혁, 노명일, 공민철, "부분 재액화 시스템의 유지 및 보수를 위한 증강 현실 컨텐츠 개발", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 269, 2019.08.19-22

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  5. 이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22

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  6. 노명일, "스마트 함정의 구현을 위한 설계 기술 연구", 함정기술연구회 하계연구발표회, 진해, 2019.07.18-19

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  7. 전도현, 노명일, 오민재, 박성우, 이준범, "빅데이터 및 딥 러닝 기술을 이용한 블록의 설계 진행율 분석", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 332, 2019.05.15-17

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  8. 이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥러닝 기법을 이용한 해기상 데이터 예측", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 491, 2019.05.15-17

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  9. 이종혁, 노명일, 김진혁, 이성준, 함승호, "선박 운항의 원격 모니터링을 위한 디지털 트윈 플랫폼", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 341, 2019.05.15-17

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  10. 이원재, 노명일, 이성준, 석영수, 오민재, "스케일 정규화를 통한 딥러닝 기반의 선박 이미지 인식 정확도 향상 방법 연구", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 340, 2019.05.15-17

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