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Abstract 선박과 다양한 구조물이 밀집된 항구의 혼잡한 해상 환경은 선박의 안전한 이접안에 어려움을 준다. 그러므
로 충돌이나 좌초와 같은 해양 사고를 방지하기 위해서는 혼잡한 주변 환경을 정확히 파악하는 것이 중요하
다. LIDAR (LIght Detection And Ranging)는 펄스 레이저 빛을 방출해 물체에서 반사되어 돌아오는 데 걸리
는 시간을 측정하여 거리를 감지하는 센서로서, 복잡한 주변 환경을 정확히 파악할 수 있게 도움을 준다.
LIDAR는 다른 센서에 비해 높은 감지 정확도를 제공한다. 하지만 LIDAR를 통해 얻은 데이터는 포인트 클라
우드의 형태로, 포인트 클라우드 데이터 내에서 개별 객체를 판별할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 연
구에서는 포인트 클라우드 데이터로부터 선박 및 안벽을 탐지하는 기술을 제안한다. 이를 통해 선박 주변
환경의 객체를 인지하고, 파악한 정보를 바탕으로 선박의 정확한 위치를 예측한다. 본 연구에서 제안한 기
술을 검증하기 위해 Unity를 이용해 가상의 항구와 가상 LIDAR를 모사하였고, 가상 환경 내 시뮬레이션을
통해 본 연구에서 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
Publication Date 2024-01-30

여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "LIDAR를 이용한 선박의 위치 예측 알고리즘", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 99, 2024.01.29-02.01


  1. 여인창, 노명일, 전도현, "선박 배관망 지지대의 최적 배치 설계", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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  2. 여인창, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박용 서라운드 뷰 영상의 자동 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 45, 2023.02.08-11

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  3. 여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, 남정우, 이상현, 장영훈, "Score-CAM을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델의 시각화", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 190, 2021.08.25-28

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  4. 여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, "선형 성능의 정성적 평가를 위한 딥 러닝 기반 이미지 시각화 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 573, 2021.05.13-14

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  5. 여인창, 노명일, 공민철, 전도현, 하지상, 유동훈, 진은석, "선박의 자동 접이안을 위한 서라운드 뷰 생성 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp.315-316, 2023.05.02-04

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  6. 여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "LIDAR를 이용한 선박의 자동 접이안 경로 생성 알고리즘", 2023년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 181, 2023.11.02-03

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  7. 여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "LIDAR를 이용한 선박의 위치 예측 알고리즘", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 99, 2024.01.29-02.01

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  8. 여인창, 노명일, 공민철, 민동기, 정동근, "선박의 Safety Plan 검토를 위한 자동 데이터 생성과 딥 러닝 기반 객체 검출", 2023년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 13, 2023.08.23-26

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  9. 엄태섭, 신현경, 하솔, 노명일, "유전적 프로그래밍 방법을 이용한 부유식 해양 구조물의 중량 추정 모델 연구", 2013년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 1079-1087, 2013.05.23-24

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  10. 엄태섭, 신현경, 하솔, 노명일, "개선된 유전적 프로그래밍 방법을 이용한 부유식 해양 구조물의 중량 추정 모델 연구", 2013년도 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 393-401, 2013.11.07-08

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