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Abstract 선박 주변의 상황을 신속하고 정확하게 인식하는 기술은 자율 운항 선박에 있어서 필수적인 기술이며, 유인 선박의 경우에도 대부분 사람의 실수로 발생하고 있는 선박 충돌 사고를 감소시키기 위해 운항 보조 시스템으로서의 주변 인식 기술이 요구되고 있다. 탐지를 위해 레이더와 AIS (Automatic Identification System)가 널리 사용되고 있지만 근거리 탐지 및 물체 종류의 식별을 위해서는 육안을 대체할 수 있는 광학 카메라를 활용할 필요가 있다. 본 연구에서는 광학 카메라를 통해 촬영되는 영상에 최근 크게 발전하고 있는 딥 러닝 기반 물체 탐지 및 추적 알고리즘을 적용하여 선박 주변 인식을 수행하였다. CNN (Convolutional Neural Network)으로 구성되며 높은 정확도와 실시간의 빠른 속도를 제공하는 YOLO (You Only Look Once) 알고리즘을 이용하여 물체 탐지를 실시하였고, 탐지된 물체의 추적에는 이미지 처리 기법인 DCF-CSR (Discriminative Correlation Filter Tracker with Channel and Spatial Reliability)와 순환 인공 신경망인 LSTM (Long Short-Term Memory)을 각각 적용하여 성능을 비교하였다. 일반 이미지 데이터와 선박 전용 이미지 데이터를 사용하여 인공 신경망을 각각 학습시킨 후의 정확도와, 전이 학습 (transfer learning) 방법에 따라 일반 이미지 데이터로 선행 학습 (pre-training)한 후 선박 전용 이미지 데이터로 미세 조정 (fine-tuning)한 것의 정확도를 비교 분석하였다. 또한 내부 CNN 모델의 구조를 달리하면서 정확도에 미치는 영향을 알아보았다. 이들 결과의 정량적 비교 분석을 통해 선박 주변 인식을 위한 인공 신경망의 모델 구조와 학습 방법을 제안하였고 별도의 선박 이미지를 통해 이를 검증하였다.
Publication Date 2019-01-24

이성준, 노명일, 오민재, 석영수, 김인일, 김현수, "딥 러닝 기반 물체 탐지 및 추적 기술을 이용한 선박 주변 인식 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 165, 2019.01.23-26



  1. Hye-Won Lee, Myung-Il Roh, Seung-Ho Ham, Do-Hyun Chun, "Controller Design of a Gantry Crane for the Safe Erection of Blocks in Shipyards", Proceedings of PRADS 2019, Yokohama, Japan, 2019.09.22-26

  2. Ki-Su Kim, Myung-Il Roh, "Optimal Arrangement Method of a Ship Considering the Performance against Flooding", Proceedings of PRADS 2019, Yokohama, Japan, 2019.09.22-26

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    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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    이성준, 노명일, 석영수, 이원재, 오민재, 김현수, "멀티스케일 및 다단계 탐지 방법을 활용한 고성능 선박 이미지 인식 방법", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 333, 2019.05.15-17

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

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    오민재, 노명일, 김범수, 김용환, "IGES 선형 곡면 데이터로부터의 오프셋 생성 방법", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 332, 2019.05.15-17

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    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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    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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    조로만, 노명일, "강화 학습 기반의 다 선박 충돌 회피 알고리즘 연구", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 186, 2019.05.15-17

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    이혜원, 노명일, 함승호, 전도현, "조선소의 블록 탑재 및 턴 오버 작업을 위한 UMS (Underactuated Mechanical System)의 제어 방법", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 139, 2019.05.15-17

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