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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


  1. 이승민, 노명일, 김기수, "함정의 통합 생존성 평가를 위한 침수 해석 방법 연구", 2017년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 240, 2017.04.19-20

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  2. 이승민, 노명일, 김기수, "쾌속 침수 해석을 위한 병렬 컴퓨팅 기법 연구", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

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  3. 이성준, 노명일, 함승호, 김신형, "조선해양분야에서의 물리 기반 시뮬레이션의 실감 가시화 방안 연구", 2018년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 횡성, pp. 190, 2018.01.23-26

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

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  5. 이성준, 노명일, 오민재, 석영수, 김인일, 김현수, "딥 러닝 기반 물체 탐지 및 추적 기술을 이용한 선박 주변 인식 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 165, 2019.01.23-26

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  6. 이성준, 노명일, 석영수, 이원재, 오민재, 김현수, "멀티스케일 및 다단계 탐지 방법을 활용한 고성능 선박 이미지 인식 방법", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 333, 2019.05.15-17

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  7. 이성준, 노명일, 김신형, "딥러닝을 이용한 이미지 기반 해양 장애물 탐지 및 분류", 2018년도 해양플랜트설계연구회 하계연구발표회, 서울, 2018.05.31-06.01

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  8. 이성민, 노명일, 김기수, 함승호, 김주성, 하솔, "최적화 기법과 역학 기반의 블록 러그 배치 방법에 대한 연구", 2016년도 한국CAD/CAM학회 동계학술발표회, 평창, pp. 154-157, 2016.01.27-29

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  9. 이성민, 노명일, 김기수, 함승호, "최적화 기법을 이용한 블록의 러그 배치 설계 방법", 2016년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 417, 2016.05.19-20

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  10. 이성민, 노명일, 김기수, "선박 항로 계획을 위한 최적 경로 및 속도 결정 방법에 관한 연구", 2017년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 29-30, 2017.04.19-20

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