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Abstract 선박의 안전한 운항을 위해서는 센서 등을 통해 주변 환경을 정확하게 인지하고 타선을 탐지하는 것이 중요하다. 선박에서는 주변 환경 인지를 위해 긴 탐지 범위를 가지는 RADAR (RAdio Detection And Ranging)가 자주 사용된다. 해상 RADAR에서는 파도나 우천 등 기상 상황에 따라 반사 신호가 발생할 수 있으며, 섬이나 부유체 등에 의한 신호에 의해 선박을 탐지하는 데 어려움이 발생할 수 있다. 따라서 RADAR로부터 생성된 해상 이미지에서 선박을 탐지하기 위해서는 추가적인 탐지 알고리즘이 필요하다. 일반적으로는 주변 노이즈의 영향을 고려하기 위해 유동적인 threshold를 설정하는 2D CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이 사용된다. 본 연구에서는 해상 환경에 따른 노이즈가 심한 레이더 이미지에서도 안정적이고 강건하게 선박을 탐지할 수 있도록 이를 개선하는 연구를 수행하였다. 먼저, RADAR 이미지 데이터를 입력 받아 선박의 탐지 정확도를 저하시키는 노이즈의 제거를 수행하였다 이를 위해 모폴로지 변환 (Morphological Transformation) 방법인 침식 및 팽창 단계를 통해 여러 형태의 노이즈를 선택적으로 제거하였고, 가우시안 필터를 추가 적용해 이미지의 노이즈를 제거하였다. 이후 2D CFAR을 적용하여 유의미한 신호를 탐지하고, 탐지된 물체의 크기나 형태 등의 특성을 분석하여 선박과 섬, 부유체 등 선박이 아닌 대상을 분류하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 노이즈가 포함된 RADAR 이미지 데이터에 적용하였고, 기존 방법보다 더 정확한 탐지를 수행함을 확인하였다.
Publication Date 2022-06-02

조영민, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박 탐지를 위한 레이더 데이터의 처리 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 308, 2022.06.02-04


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442 International Conference Dong-Guen Jeong, Myung-Il Roh, Ki-Su Kim, Jun-Sik Lee, Dae-Hyuk Kim, Wang-Seok Jang,"A Route Planning Method for Coastal Navigation of Small Ships", Proceedings of ICCAS 2022, Yokohama, Japan, pp. 153-156, 2022.09.13-15 file 2022-09-14
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