안도혁, 노명일, 공민철, 여인창, 김하연, "선박 탐지 모델의 학습을 위한 가상 해양 환경", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 30, 2024.08.21-08.23
Domestic Conference
2024.08.05 14:10
안도혁, 노명일, 공민철, 여인창, 김하연, "선박 탐지 모델의 학습을 위한 가상 해양 환경", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 30, 2024.08.21-08.23
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| Abstract | 카메라 기반 선박 탐지 인공 지능 모델을 학습하기 위해서는 다양한 상황에서의 풍부한 선박 탐지 데이터를 필요로 한다. 그러나 해양 환경의 특성 상 그러한 데이터를 확보하기 쉽지 않다. 또한, 데이터 수집과 선별 과정에서 많은 인력을 필요로 하고, 데이터 라벨링 과정에서 인적 오류가 발생할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 정확하게 라벨링된 선박 탐지 데이터를 확보할 수 있는 가상 해양 환경을 구축하였다. 이를 활용해 2차원 및 3차원 라벨링이 된 선박 탐지 데이터를 확보하였고, 이를 다양한 카메라 기반 2차원 및 3차원 선박 탐지 모델의 학습과 추론에 활용하여 각각의 성능을 비교 및 분석하였다. 그리고 2차원 선박 탐지 모델의 경우, 실제 해양 환경에서 수집한 데이터와 가상 해양 환경에서 수집한 데이터를 각각 학습 및 추론에 활용하였을 때의 성능 차이를 비교 및 분석하였다. 그 결과, 가상 해양 환경을 통해 실제 해양 환경에서 쉽게 접하기 어려운 다양한 상황에 대한 데이터를 수집할 수 있음을 확인하였다. 나아가 가상 해양 환경은 카메라 기반 객체 탐지 모델 개발과 같은 선박 자율 운항 연구에서도 유용하게 활용될 수 있음을 입증하였다. |
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| Publication Date | 2024-08-21 |
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공민철, 노명일, 한인수, 최성원, 김미진, 김정연, 이인석, "선체 내 장애물을 고려한 개선된 배관 라우팅 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. ?, 2024.11.14-11.15
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김진혁, 노명일, 여인창, "유체 역학적 성능을 고려한 MLP 기반의 선형 최적화 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. ?, 2024.11.14-11.15
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안도혁, 노명일, 여인창, 전도현, "강화 학습 기반 해상 크레인의 블록 탑재 제어 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. ?, 2024.11.14-11.15
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최성원, 노명일, 여인창, 유원철, 한선도, "과거 운항 기록을 반영한 소형 선박의 경로 계획 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. ?, 2024.11.14-11.15
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박동규, 노명일, 공민철, 여인창, "요구 조건을 고려한 소형 함정의 초기 제원 최적화 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. ?, 2024.11.14-11.15
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한인수, 노명일, 공민철, 이정렬, "사용자의 질의 의도를 고려한 생성형 AI 기반의 선박 규정 검색 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. ?, 2024.11.14-11.15
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김윤식, 노명일, 김하연, 여인창, 손남선, "해상 장애물 추적을 위한 영상 내 수평선 탐지 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. ?, 2024.11.14-11.15
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여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, "소형 무인선을 위한 접이안 경로 계획 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. ?, 2024.11.14-11.15
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김하연, 노명일, 안도혁, 공민철, 여인창, "해상 장애물 추적을 위한 다목적 시뮬레이션 프로그램 개발", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. ?, 2024.11.14-11.15
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여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "센서 데이터를 이용한 무인선의 자동 접이안 방법", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 76, 2024.08.21-08.23
