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Abstract 선박의 주변 장애물 인지에는 AIS (Automatic Identification System), RADAR (RAdio Detection And Ranging), LIDAR (LIght Detection And Ranging)와 같은 다양한 센서들이 활용된다. 다양한 센서로부터 균일하고 정확한 데이터를 얻기 위해서는 센서 융합 (sensor fusion)을 수행하는 것이 효과적이며, 이를 위해서는 여러 센서를 통해 얻은 정보가 데이터 연관 (data association) 방법을 통해 통합되어야 한다. 한편, 다양한 센서 정보를 처리하고 융합하는 기술을 개발 및 검증하기 위해서는 가상 시뮬레이션 환경의 구축이 효과적이다. 본 연구에서는 센서를 포함한 선박의 가상 시뮬레이션 환경을 구축하고, 센서 데이터 연관 방법을 개발 및 검증하였다. 먼저, 타선의 가상 AIS 데이터 생성을 위해 AIS의 오차 범위를 고려한 노이즈 필터 (noise filter) 및 임의의 오류 신호 (corrupted signal)를 활용하였다. 또한, 장애물의 크기 및 위치 정보를 기반으로 노이즈를 포함한 가상의 RADAR 이미지를 생성하고, CFAR (Constant False Alarm Rate) 탐지기를 통해 장애물을 탐지하였다. 가상으로 생성된 AIS와 RADAR 데이터의 연관을 위해 데이터의 패턴을 고려하여 보다 복잡하고 다양한 상황에서 높은 정확도를 보이는 non-rigid PPM (Point Pattern Matching) 방법을 적용하였다. 최종적으로, 개발된 데이터 연관 방법을 다양한 환경에서 검증한 결과, 높은 정확도를 보였으며 센서 융합을 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2021-08-25
이혜원, 노명일, 조영민, 진은석, 유동훈, "선박의 센서 융합을 위한 가상 환경 구축 및 데이터 연관 방법", 한국CDE학회 2021 하계학술대회, 제주, pp. 169, 2021.08.25-28

  1. No Image 03Sep
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    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "미세 조정을 적용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 전이 학습", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. ??, 2021.11.04-05

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    공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 문서 내 추출 성분을 활용한 변수 인식 및 색인 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. ??, 2021.11.04-05

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    전도현, 노명일, 이혜원, "블록의 형상과 무게 중심을 고려한 갠트리 크레인의 리프팅 자동화 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. ??, 2021.11.04-05

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    김기수, 노명일, "여객선의 승객 탈출을 위한 다채널 행동 모델 연구", 한국CDE학회 2021 하계학술대회, 제주, pp. 187, 2021.08.25-28

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    공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 추출 성분을 활용한 문서 내 변수 색인 방법", 한국CDE학회 2021 하계학술대회, 제주, p. 124, 2021.08.25-28

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

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    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "전이 학습을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델", 한국CDE학회 2021 하계학술대회, 제주, p. 189, 2021.08.25-28

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