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Abstract 선박의 안전한 운항을 위해서는 주변의 장애물을 인지하고 상태를 예측하여 위험성을 파악하는 것이 필수
적이다. 일반적으로 장애물의 탐지를 위해 선박은 AIS (Automatic Identification System)와 RADAR (RAdio
Detection And Ranging) 등의 다양한 센서를 활용한다. 선박의 각 센서는 다양한 종류의 서로 다른 정보를
제공하며, 탐지 범위, 주기, 오차, 사각 지대 등이 다르다. 다양한 센서 정보를 통합하여 균일하고 정확한 데
이터를 얻기 위해서는 데이터 융합 (data fusion)이 필요하다. 본 연구에서는 가상으로 생성된 AIS 및
RADAR 데이터를 기반으로, 탐지된 타선들을 추적하고 융합하는 과정을 수행하였다. 각 센서로부터 얻은 데
이터에 대하여 확장 칼만 필터 (extended Kalman filter)를 통해 노이즈를 제거하고 추적을 수행하였으며, 추
적 결과의 융합을 위해 궤적 기반 융합 (sensor-level fusion)을 수행하였다. 각 센서 데이터의 관계 특성에
따라simple convex combination, covariance intersection 등의 알고리즘을 사용하였다. 최종적으로 실제 운
항을 모사한 여러 가상 시뮬레이션을 통해 센서 데이터의 융합을 수행하고, 타선의 위치, 속력 및 진행 방향
을 추적하여 융합 알고리즘의 적용 가능성을 검토하였다
Publication Date 2021-08-25

조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상 환경에서의 선박 추적을 위한 AIS 및 RADAR 데이터 융합", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 307, 2021.08.25-28


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

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    조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상의 센서 데이터 융합을 이용한 해상 장애물의 추적 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

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    조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상 환경에서의 선박 추적을 위한 AIS 및 RADAR 데이터 융합", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 307, 2021.08.25-28

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    조영민, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박 탐지를 위한 레이더 데이터의 처리 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 308, 2022.06.02-04

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    조로만, 노명일, 함승호, 이성준, "다관절 크레인을 이용한 해양 작업 시 안전성 제고를 위한 HILS 적용", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

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    조로만, 노명일, 함승호, 이성, 이혜원, “물리 기반 해석을 접목한 해양 작업 지원선의 크레인 HIL Simulation”, 2016년도 한국CAD/CAM학회 동계학술발표회, 평창, pp. 534-536, 2016.01.27-29

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    조로만, 노명일, 함승호, "해상 작업을 위한 다관절 크레인의 좌우 동요 저감 설계에 관한 연구", 2017년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 238-239, 2017.04.19-20

  8. No Image 17Feb
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    조로만, 노명일, 함승호, "다관절 크레인의 좌우동요 저감을 위한 제어 방법에 관한 연구", 2017년도 한국CDE학회 동계학술발표회, pp. 584, 평창, 2017.02.08-10

  9. No Image 22Mar
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    조로만, 노명일, 이성준, 하지상, "강화 학습 기반 무인 선박의 충돌 회피 알고리즘 연구", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 259, 2018.05.24-25

  10. No Image 02Apr
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    조로만, 노명일, "강화 학습 기반의 다 선박 충돌 회피 알고리즘 연구", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 186, 2019.05.15-17

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