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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


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
203 Domestic Conference 여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, 남정우, 이상현, 장영훈, "Score-CAM을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 시각화", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 190, 2021.08.25-28 file 2021-08-25
202 Domestic Conference 여인창, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박용 서라운드 뷰 영상의 자동 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 45, 2023.02.08-11 file 2023-02-09
201 Domestic Conference 여인창, 노명일, 전도현, "선박 배관망 지지대의 최적 배치 설계", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12 file 2022-02-10
200 Domestic Conference 여인창, 노명일, 전도현, 장석호, 허재원, "안전성과 경제성을 고려한 배관 지지대 설계", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 403, 2022.06.02-04 file 2022-06-02
199 Domestic Conference 여인창, 노명일, 전도현, 장석호, 혀재원, "응력 해석을 고려한 선박 배관망 설계 최적화", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 655, 2021.11.04-05 file 2021-11-04
198 Domestic Conference 오민재, 노명일, 김범수, 김용환, "IGES 선형 곡면 데이터로부터의 오프셋 생성 방법", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 332, 2019.05.15-17 file 2019-05-15
197 Domestic Conference 오민재, 노명일, 김범수, 김용환, "선박의 운항 효율을 고려한 선형 변환 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 480, 2019.10.24-2019.10.25 file 2019-10-24
196 Domestic Conference 오민재, 노명일, 박성우, 전도현, 손명조, 이정렬, "AIS 데이터를 이용한 빅데이터 기술 기반의 컨테이너선 운항 특성 분석", 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 218, 2018.11.8-9 file 2018-11-08
195 Domestic Conference 유동훈, 노명일, "속도장애물 및 Astar 알고리즘을 이용한 선박의 충돌 회피용 경로 생성", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 93, 2021.08.25-28 file 2021-08-25
194 Domestic Conference 이규열, 구남국, 노명일, "SOLAS 확률론적 손상 복원성 규정의 해석", 2013년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 1089-1099, 2013.05.23-24 file 2013-05-23
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