여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "LIDAR를 이용한 선박의 자동 접이안 경로 생성 알고리즘", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 181, 2023.11.02-03
Domestic Conference
2023.11.06 13:03
여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "LIDAR를 이용한 선박의 자동 접이안 경로 생성 알고리즘", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 181, 2023.11.02-03
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| Abstract | 항구는 타선 및 다양한 구조물로 인해 매우 혼잡하다. 이러한 환경은 선박의 이접안에 어려움을 준다. 충돌, 좌초 등 해양 사고를 방지하기 위해서는 혼잡한 주변 환경을 정확히 파악하여 이접안 경로를 계획하는 것이 중요하다. LIDAR (LIght Detection And Ranging)는 레이저 광을 펄스 상태로 조사하고, 대상물에 닿아 반사되어 돌아올 때까지의 시간 차이를 계측하는 센서로서 다른 센서에 비해 높은 감지 정확도를 제공한다. 하지만 측정 결과를 포인트 클라우드 (point cloud) 데이터로 제공해 각 포인트가 어떠한 물체를 나타내는지 알 수 없다. 만일 LIDAR를 이용해 주변 환경을 파악하고자 하는 경우, 포인트 클라우드 데이터 내에서 개별 객체를 판별할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 딥 러닝 기반 알고리즘을 이용하여 포인트 클라우드 데이터로부터 선박 및 안벽을 탐지하는 기술을 제안한다. 이를 통해 선박 주변 객체를 정확히 인지하고, 파악한 정보를 바탕으로 접이안 경로를 자동으로 생성할 수 있다. 제안한 기술을 검증하기 위해 가상 환경 내에서 항구와 LIDAR 센서를 모사하였고, 선박과 안벽을 탐지하는 시뮬레이션을 구축하여 본 연구에서 제안된 방법의 효용성을 검증하였다. |
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| Publication Date | 2023-11-02 |
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Myung-Il Roh, "Core AI Technologies for Autonomous Ships", 2023 Annual Autumn Meeting, JASNAOE (Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers), Nagasaki, Japan, 2023.11.27-28
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김진혁, 노명일, 여인창, "선형 설계를 위한 GNN의 적용 방안 연구", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 450, 2023.11.02-03
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전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, "복잡한 해상 상황에서의 강화 학습 기반 선박 충돌 회피 방법", 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 453, 2023.11.02-03
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여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "LIDAR를 이용한 선박의 자동 접이안 경로 생성 알고리즘", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 181, 2023.11.02-03
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하지상, 노명일, 공민철, 김미진, 김정연, "선박 유닛 모듈의 배관 배치 방법", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 114, 2023.11.02-03
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박동규, 노명일, 하지상, "최적화 기법을 활용한 무인 수상정의 초기 제원 결정", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 111, 2023.11.02-03
