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Abstract 본 연구에서는 선박 주변 인식을 위한 기존 장비들의 단점을 보완하고 선박에 적용하기 위한 카메라의 영상 기반 장애물 인지 기술을 개발하였다. 주변 장애물 인지 기술은 크게 탐지 (detection), 위치 예측 (localization), 추적 (tracking)의 3가지 부분으로 나눌 수 있다. 먼저, 탐지는 주어진 영상에서 장애물의 존재 여부를 판단하고 그 위치를 찾는 것으로, 본 연구에서는 최근 컴퓨터 비전 분야에서 널리 쓰이고 있는 CNN (Convolutional Neural Network)을 기반으로 한 딥 러닝 탐지 모델을 구축하였다. 딥 러닝 모델을 학습 및 검증하기 위해 공개된 해양 이미지 데이터 셋, 가상 해양 이미지 데이터 셋, 그리고 실제 촬영된 해양 영상 데이터를 활용하였다. 위치 예측은 앞서 탐지된 영상 내 장애물의 위치를 실제 공간 상의 좌표로 변환하는 과정이다. 이 과정에서 영상 내의 수평선 정보가 필요한데, 수평선의 위치를 선박에 설치된 자이로 센서 (gyro sensor)를 통해 계산하고, 장애물의 이미지 상 위치와 카메라 모델 정보를 통해 장애물이 자선으로부터 떨어진 거리와 방향을 계산하였다. 마지막으로, 추적은 시간에 따른 장애물의 상태를 파악하는 작업으로 본 연구에서는 장애물의 위치와 속도가 이에 해당한다. 앞서 예측된 장애물의 위치를 바탕으로 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter)를 활용해 장애물의 이동 경로와 속도를 추적하였다. 개발된 장애물 인지 기술의 효용성을 확인하기 위해, 이를 실제 무인선에서 촬영된 전방 파노라마 영상 및 취득한 센서 데이터에 적용하여 그 결과를 분석되었다. 그 결과, 최종적으로 장애물 탐지, 위치 예측, 추적을 모두 성공적으로 수행할 수 있음을 확인했다.
Publication Date 2020-11-06

이원재, 노명일, 하지상, 이혜원, 공민철, 조영민, 손남선, "선박 주변 인지를 위한 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 241-242, 2020.11.05-06


  1. No Image 13Feb
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    여인창, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박용 서라운드 뷰 영상의 자동 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 45, 2023.02.08-11

  2. No Image 09Feb
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    노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18

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    전도현, 노명일, 이혜원, 조영민, 진은석, 유동훈 "선박 정보의 불확실성을 고려한 확률론적 충돌 위험도 산정", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 94, 2021.08.25-28

  4. No Image 27Dec
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  5. No Image 26Dec
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    공민철, 노명일, 이혜원, 전도현, 조영민, 박정호, "자율 운항 기술 검증을 위한 VR 기반 시뮬레이션 프로그램", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 48, 2023.02.08-11

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    박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "딥 러닝 기반 다중 카메라 영상을 이용한 해상 장애물 탐지 추적에 관한 연구", 2022년도 한국항해항만학회 추계학술발표회, 부산, pp. 186, 2022.11.10

  7. No Image 15Nov
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  8. No Image 07Jun
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    박정호, 노명일, 이혜원, 조영민, 손남선, "영상 기반의 선박 추적을 위한 개선된 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, p.311, 2022.06.02-04

  9. No Image 07Jun
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    김진혁, 노명일, 여인창, 김기수, 오민재, "딥 러닝을 이용한 소형 선박의 저항 예측", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 290, 2022.06.02-04

  10. No Image 30Mar
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    이혜원, 노명일, 박정호, "선박 추적을 위한 센서 데이터 연관 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 309, 2022.06.02-04

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