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Abstract In the last few years, researches on autonomous ships have attracted attention. One of the essential techniques required for autonomous ships is the awareness of surroundings, including detection and classification of objects. Although researches on computer vision regarding the classification of ship images are still making progress, it is challenging to encounter a lack of enough database that was adequately labeled for ship classification. In this study, data obtained from Singapore Maritime Dataset (SMD) and public datasets such as MARVEL, FleetMon, and VesselFinder were labeled and integrated into a unified dataset for further study for ship classification. The ship image dataset was classified into seven classes, including bulk carrier, container ship, cruise ship, naval surface ship, tanker, tug boat, and buoy. Subsequently, Convolutional Neural Networks (CNNs) based on GoogleNet, VGG16, and ResNet were implemented for ship image classification, and a comparative test was done. As a result, the CNNs which were trained with the unified dataset showed high accuracy. The classification results were analyzed by the heatmap visualization with Grad-CAM, which indicates critical features best activating each class of ships, and further discussion was made.
Publication Date 2021-06-01
Role Corresponding Author
Category KCI

남권우, 노명일, 이혜원, 이원재, "자율 운항 선박을 위한 딥 러닝 기반 선박 이미지 분류 방법", 한국CDE학회 논문집, Vol. 26, No. 2, pp. 144-153, 2021.06.01


  1. No Image 24Mar
    by SyDLab
    in Domestic Journal

    남권우, 노명일, 이혜원, 이원재, "자율 운항 선박을 위한 딥 러닝 기반 선박 이미지 분류 방법", 한국CDE학회 논문집, Vol. 26, No. 2, pp. 144-153, 2021.06.01

  2. No Image 28Oct
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    김기수, 노명일, 정양재, 나갑주, "해기상 예측 및 가시화를 위한 응용 프로그램", 한국CDE학회 논문집, Vol. 25, No. 4, pp. 434-444, 2020.12.01

  3. No Image 25Aug
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    이준범, 노명일, 오민재, “공간 가용성을 고려한 해양 구조물의 배관 라우팅”, 한국CDE학회 논문집, Vol. 24, No. 3, pp. 280-288, 2019.08.25

  4. No Image 20Aug
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    이수민, 노명일, 하지상, 이원재, “해상 이미지로부터 선박의 위치를 추정하는 방법”, 한국CDE학회 논문집, Vol. 25, No. 3, pp. 320-328, 2020.09.01

  5. No Image 14May
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    함승호, 노명일, 이종혁, “다목적 조선 해양 전용 시뮬레이터 개발을 위한 통합 시뮬레이션 방법”, 한국CDE학회 논문집, Vol. 25, No. 2, pp. 161-172, 2020.06.01

  6. No Image 28May
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    오민재, 노명일, 김범수, 김용환, “선박 내항성능 해석을 위한 선형 곡면으로부터의 오프셋 생성 프로그램 개발”, 한국CDE학회 논문집, Vol. 24, No. 2, pp. 1-10, 2019.06.01

  7. No Image 23May
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    조영인, 오민재, 석영수, 이성준, 노명일, “딥러닝을 이용한 선형 설계 초기 단계에서의 저항 추정”, 한국CDE학회 논문집, Vol. 24, No. 2, pp. 1-8, 2019.06.01

  8. No Image 01May
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    in Domestic Journal

    전도현, 노명일, 함승호, 이혜원, “블록의 탑재 안전성을 위한 초기 평형 자세 탐색 방법 연구”, 대한조선학회 논문집, Vol. 55, No. 4, pp. 297-305, 2018.08.01

  9. No Image 02Mar
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    오민재, 노명일, 박성우, 김성훈, “빅데이터 분석을 이용한 해양 구조물 배관 자재의 소요량 예측”, 대한조선학회 논문집, Vol. 55, No. 3, pp. 243-251, 2018.06.01

  10. No Image 09Jan
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    명세현, 노명일, 최형순, “조선 PLM을 위한 핵심 평가 지표 수립 방법론”, 한국CDE학회 논문집, Vol. 23, No. 1, pp. 60-67, 2018.03.01

  11. No Image 22Apr
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    이혜원, 노명일, 함승호, 조로만, 김낙완, 하솔, 우주현, 정우현, 유찬우, “무인수상정의 기뢰 탐지 임무 수행을 위한 통합 시뮬레이션 방법 연구”, 한국CDE학회 논문집, Vol. 22, No. 3, pp. 306-316, 2017.09.01

  12. No Image 14Jul
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    이수호, 안현식, 김한성, 허윤, 배재류, 김기수, 함승호, 이성민, 노명일, "FPSO Topsides Pipe Rack 견적 중량 추산 방법 연구", 대한조선학회 논문집, Vol. 53, No. 5, pp. 362-370, 2016.10.01

  13. No Image 31May
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  14. No Image 10Mar
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    이수호, 안현식, 허윤, 배재류, 김기수, 함승호, 이성민, 노명일, "해양 공사 EPC 견적용 중량 추산 방법에 관한 기초 연구", 대한조선학회 논문집, Vol. 53, No. 2, pp. 154-161, 2016.04.01

  15. No Image 02Nov
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    김기수, 노명일, 김성용, 안진우, "잠수함의 구획 및 장비 배치 최적화를 위한 배치 템플릿 모델", 한국CAD/CAM학회 논문집, Vol. 21, No. 1, pp. 51-60, 2016.03.01

  16. No Image 23Jul
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    함승호, 노명일, 김주성, 이혜원, 하솔, "환경 하중을 고려한 침몰 선체의 물리 기반 인양 시뮬레이션", 대한조선학회 논문집, Vol. 5, No. 5, pp. 387-394, 2015.10.01

  17. No Image 04Feb
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    엄태섭, 노명일, 신현경, "개선된 유전적 프로그래밍 방법을 이용한 부유식 해양 구조물의 중량 추정 모델 연구", 대한조선학회 논문집, Vol. 52, No. 1, pp. 1-7, 2015.02.01

  18. No Image 02Feb
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    정세용, 노명일, 신현경, "최적화 기법을 이용한 부유식 해양 플랜트 상부 구조의 다층 배치 모델", 대한조선학회 논문집, Vol. 52, No. 1, pp. 77-87, 2015.02.01

  19. No Image 22Jan
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  20. No Image 03Dec
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    서성호, 노명일, 신현경, "비선형 회귀 분석을 이용한 부유식 해양 구조물의중량 추정 모델 연구", 대한조선학회 논문집, Vol. 51, No. 6, pp. 530-538, 2014.12.01

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