Skip to content
Extra Form
Abstract 선박의 운항 시 충돌의 위험을 피하기 위해 주변 선박의 경로 (위치, 속도 및 진행 방향)를 파악하는 것이 필수적이다. 이를 위해 AIS (Automatic Identification System), RADAR (RAdio Detection And Ranging), 카메라 등의 다양한 센서로 타선을 인지하고, 센서들로부터 얻은 데이터를 활용하여 타선의 경로를 추적할 수 있다. 이때 각 센서는 탐지 범위, 주기, 오차 등 서로 다른 특성을 지니기 때문에 선박의 경로를 정확하게 추적하기 위해서는 각 센서 데이터의 융합이 필요하다. 본 연구에서는 AIS, RADAR, 카메라 등 다중 센서 데이터를 이용해 융합을 수행하고, 이를 활용해 주변 선박의 경로를 정확하고 안정적으로 추적하는 방법을 제안하였다. 먼저, 실제 데이터를 확보할 수 없을 경우를 고려해 AIS와 RADAR 데이터를 가상으로 생성하였다. 다음으로, 실제 확보 또는 가상 생성된 센서 데이터들을 non-rigid PPM (Point Pattern Matching) 방법으로 서로 연관시킨 후 확장 칼만 필터 (extended Kalman filter)를 적용해 각 센서 데이터에 따른 선박의 경로를 추적하였다. 끝으로, 각 센서 데이터의 추적 결과를 융합하기 위해 궤적 기반 융합 (sensor-level fusion) 방법을 적용하였으며, 융합 시 필요한 분산 데이터 융합 알고리즘으로서 covariance intersection 방법을 적용하였다. 제안된 방법의 효용성을 확인하기 위해, 가상 시뮬레이션 환경을 구축하여 전체적인 센서 융합 과정과 추적 과정을 수행하였고, 그 결과 제안된 방법이 적절하게 작동함을 확인하였다.
Publication Date 2021-11-04

조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "다중 센서 융합을 이용한 주위 선박의 경로 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 509, 2021.11.04


  1. No Image 03Sep
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 조영민, 손남선, "다중 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 256, 2021.11.04-05

  2. No Image 03Sep
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    여인창, 노명일, 전도현, 장석호, 혀재원, "응력 해석을 고려한 선박 배관망 설계 최적화", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 655, 2021.11.04-05

  3. No Image 05Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    김기수, 노명일, "손상된 선박의 침수에 따른 자세 변화를 고려한 승객 탈출 행동 모델", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 546, 2021.11.04-05

  4. No Image 08Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "다중 센서 융합을 이용한 주위 선박의 경로 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 509, 2021.11.04-05

  5. No Image 03Sep
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "미세 조정을 적용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 전이 학습", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 673, 2021.11.04-05

  6. No Image 06Sep
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    이혜원, 노명일, 김예린, "해상 크레인의 MPC 기반 블록 리프팅 제어", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 664, 2021.11.04-05

  7. No Image 05Oct
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    하지상, 노명일, 김기수, "전문가 시스템을 활용한 최적 장비 배치 및 배관 경로 생성 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 654, 2021.11.04-05

  8. No Image 17Dec
    by SyDLab
    in International Conference

    Do-Hyun Chun, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, "Deep Reinforcement Learning-Based Ship Collision Avoidance Considering Collision Risk", Proceedings of TEAM 2022, Istanbul, Turkey, pp. 268, 2021.12.06-07

  9. No Image 18Feb
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    송하민, 노명일, 김기수, "함정의 전투 시나리오를 고려한 승조원 운영 최적화" 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  10. No Image 17Dec
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    김기수, 노명일, 함승호, 하솔, "해난 사고 시 승객의 탈출 해석을 위한 다차원 행동 모델", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

Board Pagination Prev 1 ... 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 ... 51 Next
/ 51

Powered by Xpress Engine / Designed by Sketchbook

sketchbook5, 스케치북5

sketchbook5, 스케치북5

나눔글꼴 설치 안내


이 PC에는 나눔글꼴이 설치되어 있지 않습니다.

이 사이트를 나눔글꼴로 보기 위해서는
나눔글꼴을 설치해야 합니다.

설치 취소