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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. 전도현, 노명일, 이혜원, "데이터 불확실성 기반 충돌 위험도 평가 및 강화 학습 기반 충돌 회피", 2024년도 스마트전기선박연구회 동계학술발표회, 부산, 2024.02.15-16

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  2. 전도현, 노명일, 유동훈, "강화 학습 및 속도 장애물 기법을 적용한 선박의 충돌 회피 경로 생성 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 96, 2024.01.29-02.01

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  3. 박동규, 노명일, 하지상, "추진 체계 선정을 포함한 무인수상정 초기 제원 최적화 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 241, 2024.01.29-02.01

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  4. 하지상, 노명일, 공민철, 한인수, 김미진, 김정연, "전문가 지식을 고려한 선박 유닛 모듈의 배관 배치 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 124, 2024.01.29-02.01

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  5. 김하연, 노명일, 하지상, "해상 장애물 추적을 위한 혼합 추적 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 94, 2024.01.29-02.01

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  6. 김진혁, 노명일 ,여인창, "MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p.28, 2024.01.29-02.01

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  7. 한인수, 노명일, 공민철, 이정렬, 박서윤, "의미 유사도 기반의 선박 규정 검색 알고리즘", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p.126, 2024.01.29-02.01

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  8. 여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "LIDAR를 이용한 선박의 위치 예측 알고리즘", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 99, 2024.01.29-02.01

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  9. 공민철, 노명일, 하지상, 한인수, 김미진, 김정연, "선박 내 배관의 자동 배치를 위한 P&ID의 그래프 변환 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, p. 129, 2024.01.29-02.01

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  10. 박동규, 노명일, 하지상, "무인 수상정의 개념 설계를 위한 주요 제원 최적화 방법", 2023년도 한국해군과학기술학회 동계학술발표회, 대전, pp. 110-141, 2023.12.07-08

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