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Abstract 선박에서 주로 활용되는 AIS, RADAR 등 전통적인 인지 센서들의 부족한 점을 보완하기 위해 다양한 시각적 정보를 얻을 수 있는 카메라 영상을 활용하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 선박에 탑재된 카메라 영상을 기반으로 선박을 탐지 및 추적하고, 복잡한 해상 상황에서도 강건하게 추적을 수행할 수 있는 방법을 연구하였다. 먼저 카메라 영상에서 선박을 탐지하기 위해 YOLO v5 알고리즘을 활용하였다. 한편, 선박의 밀도가 높은 해상에서 카메라를 통해 주변을 인지하는 경우 여러 선박이 겹쳐졌을 때 이를 탐지하는 것이 불가능하거나 오탐지가 발생할 수 있으며, 각 선박을 추적하는데 어려움이 종종 발생한다. 따라서 본 연구에서는 탐지된 선박의 추적 경로를 여러 개로 분할 후 구분하여 추적하였다. 특히, 여러 척의 선박이 겹쳐져서 오탐지 가능성이 있는 추적 경로를 구분하여 위치와 속도뿐만 아니라, 이전 시점과 현 시점에서 탐지된 선박의 시각적 특징을 활용하여 추적에 반영하였다. 제안한 방법을 실제 해역에서 촬영한 영상에 적용한 결과, 여러 척의 선박이 서로 교차하여 오탐지되는 영상에서도 각 선박의 추적 경로가 지속적으로 유지됨을 확인하였고, 정확한 추적 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 항구 등 여러 척의 선박이 밀집해 있는 환경에서도 정확한 추적을 유지할 수 있을 것으로 생각된다.
Publication Date 2022-06-02

박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "영상 기반의 선박 추적을 위한 개선된 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p. 311, 2022.06.02-04


  1. 노명일, 이규열, 이정우, 이재승, "근골격계 질환 예방을 위한 조선용 작업 지원 로봇의 개념 설계", 2007년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 726-734, 2007.01.31-02.02

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  2. 노명일, 이상욱, 이규열, 임중현, 강성찬, "통합 선박 설계 지원을 위한 객체 지향 초기 선체 구조 설계 시스템 개발", 2004년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 591-600, 2004.02.12-14

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  3. 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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  4. 노명일, 최우영, 이규열, "선체 구조 모델 기반의 쾌속 배관 모델링 시스템 개발", 2006년도 동계 선박설계연구발표회, 목포, pp. 1-14, 2006.02.16-17

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  5. 노명일, 최우영, 이규열, "쾌속 배관 라우팅 방법을 적용한 선체 구조 모델 기반의 배관 모델링 시스템 개발", 2006년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 272-279, 2006.02.09-11

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

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  7. 박성우, 노명일, 오민재, "빅데이터 기반 선박 및 해양 구조물의 데이터 마이닝 방법", 2018년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 211-212, 2018.11.8-9

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

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  9. 박성우, 노명일, 오민재, 김성훈, "빅데이터 기술을 활용한 배관 설계에의 적용 예", 2018년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 횡성, pp. 293, 2018.01.23-26

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  10. 박성우, 오민재, 노명일, "해양 구조물 배관 자재 소요량의 빅데이터 분석", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 319, 2019.01.23-26

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