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Abstract 이미지 인식을 기반으로 한 해상 물체 탐지는 레이더 및 AIS (Automatic Identification System)를 이용한 탐지 기술의 단점을 보완하기 위한 기술로서 활발히 연구되고 있다. 최근에는 자율 운항/주행 등 여러 분야에서 딥 러닝 기반의 이미지 인식 기술을 활용하고 있다. 딥 러닝 기반의 이미지 인식에는 학습에 많은 양의 이미지 데이터가 필요하다. 특히, 해상 물체 탐지에 필요한 실제 운항 중 촬영한 해상 이미지 데이터는 그 수가 적고, 이미지 데이터 생성 작업에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 해상 환경을 모사한 가상 이미지를 자동으로 생성했으며, 다음과 같이 세 가지 단계로 연구를 진행하였다. 첫째, 3D 가시화 엔진을 이용하여 날씨 및 시간에 따라 다양한 기상 및 해상 상태를 구현하고, 여러 선종의 선박들에 대해 무작위로 크기, 위치, 선수 방향, 속력을 설정해 이미지를 생성하였다. 생성된 가상 이미지는 실제 이미지와 유사하게 변환하는 작업을 추가로 수행하여 현실과의 괴리감을 줄이고자 하였으며, 가상 이미지의 변환 작업은 딥 러닝 기반 기술을 이용하였다. 제안된 방법의 효용성을 확인하기 위해, 실제 이미지와 유사하게 생성된 가상 이미지를 해상 물체 탐지 모델의 학습에 사용하였다. 여러 조합의 실제 및 가상 이미지를 데이터 셋으로 사용하여 학습을 진행 및 비교하였으며, 해상 물체 탐지 모델의 생성 시 가상 이미지 데이터 셋을 사용할 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2020-02-07

이종혁, 노명일, 이원재, 공민철, 하지상, "해상 물체 탐지를 위한 가상 이미지 데이터셋 생성", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 340, 2020.02.05-08


  1. 이혜원, 노명일, 함승호, "해저면과의 접촉을 고려한 다물체 동역학 기반의 계류 해석 연구", 2018년도 해양플랜트설계연구회 하계연구발표회, 서울, 2018.05.31-06.01

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  2. 이혜원, 노명일, 함승호, "조선소의 블록 탑재 자동화를 위한 시뮬레이션 고도화 및 크레인 제어", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 338, 2020.02.05-08

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  3. 이혜원, 노명일, 조영민, 진은석, 유동훈, "선박의 센서 융합을 위한 가상 환경 구축 및 데이터 연관 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 169, 2021.08.25-28

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  4. 이혜원, 노명일, 이준범, 김기수, 강국진, 정성엽, “POLARIS 규정을 고려한 북극 항로 계획 방법 연구”, 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 514, 2018.05.24-25

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  5. 이혜원, 노명일, 박정호, "선박 추적을 위한 센서 데이터 연관 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 309, 2022.06.02-04

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  6. 이혜원, 노명일, 남보우, 함승호, "Loading Arm으로 연결된 FLNG와 LNGC의 다물체 역학 기반 부유체 운동 해석", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 283, 2020.11.05-06

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  7. 이혜원, 노명일, 김예린, "해상 크레인의 MPC 기반 블록 리프팅 제어", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 664, 2021.11.04-05

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  8. 이혜원, 노명일, 김예린, "조선소의 블록 리프팅을 위한 모델 예측 제어 기반 크레인 시뮬레이션", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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  9. 이혜원, 노명일, 김기수, 강국진, 정성엽, "극지 운항 선박을 위한 항로 계획 방법 연구", 2018년도 항해항만학회 추계학술발표회, 경주, pp. 181-182, 2018.11.8-9

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