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Abstract 최근 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝을 이용한 사물 이미지 탐지 및 분류 기술이 빠른 속도로 발전하고 있으며, 이를 이용한 실시간 인체 탐지, 사물 탐지 기술이 드론, 무인 자동차, 보안, 마케팅, 교육 서비스 등 다양한 곳에 적용되고 있다. 본 연구에서는 비교적 최근에 발표된 Faster R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network), YOLO (You Only Look Once) 등의 실시간으로 사물 탐지가 가능한 인공 신경망 기술을 선박 이미지 탐지 및 분류 과정에 적용하고 그 성능을 비교해 보았다. 즉, 본 연구에서는 선박이 촬영된 항만, 조선소 등의 이미지에서 선박을 탐지하고, 탐지된 선박의 선종을 분류하는 인공 신경망을 구성하였다. 향후, 본 기술은 스마트쉽의 요소 기술 중 하나인 자율 운항 기법에 활용될 예정이다.
Publication Date 2017-11-02

이성준, 노명일, 이혜원, 하지상, "딥 러닝을 이용한 선박 이미지 탐색 및 분류", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
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235 Domestic Conference 이상현, 노명일, 김기수, "최적화 기법과 전문가 시스템 기반 LNG FPSO의 통합 배치 설계 방법", 2017년도 한국해양공학회 추계학술발표회, 거제, 2017.10.19-20 file 2017-10-20
234 Domestic Conference 조로만, 노명일, 함승호, 이성준, "다관절 크레인을 이용한 해양 작업 시 안전성 제고를 위한 HILS 적용", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03 file 2017-11-02
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232 Domestic Conference 김성훈, 노명일, 오민재, 박성우, 이원준, 김인일, 김창용, "빅데이터 기반 선박 운항 에너지 효율 지표 분석", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03 file 2017-11-02
231 Domestic Conference 이승민, 노명일, 김기수, "쾌속 침수 해석을 위한 병렬 컴퓨팅 기법 연구", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03 file 2017-11-02
230 Domestic Conference 박성우, 노명일, "작업성 및 효율성을 고려한 해양구조물 배관 설계 자동화 방법 연구", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03 file 2017-11-02
229 Domestic Conference 이승민, 노명일, 이성민, 김기수, "선박 항로 계획을 위한 최적 경로 및 속도 결정 방법", 2017년도 선박해양설계연구회 하계연구발표회, 세종, 2017.08.24-25 file 2017-08-24
228 International Conference Ki-Su Kim, Myung-Il Roh, Sung-Min Lee, Jihye Cha, Jongjin Park, DongYeon Lee, Booki Kim, "An Efficient Method for Cost and Risk Saving in Ship Route Planning", Proceedings of the 31st Asian-Pacific TEAM 2017, Osaka, Japan, 2017.09.25-28 file 2017-09-25
227 International Conference Jisang Ha, Myung-Il Roh, Sung-Jun Lee, Ki-Su Kim, Seung-Min Lee, "Toward Rapid Flooding Analysis of a Ship Using Surrogate Model by Deep Learning", Proceedings of the 31st Asian-Pacific TEAM 2017, Osaka, Japan, pp. 397-400, 2017.09.25-28 file 2017-09-26
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