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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 251 - 257 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2019.29.4.251
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최근 자율운항선박에 대한 관심이 증가하고 있으며, 바다를 항해하는 자율운항선박은 유인선과 같이 국제해상충돌방지규칙을 준수해야한다. 따라서 본 논문에서는 자율운항선박이 국제해상충돌예방규칙을 준수하기 위해서 필요한 선박 범주 및 합성곱 신경망 기반의 선박 분류 기술을 제안하였다. 먼저 국제해상충돌예방규칙을 분석하여 자율운항선박이 구별해야 되는 14개의 선박 범주를 정의하였다. 또한 본 논문에서 정의된 선박 범주에 맞도록 인터넷 영상검색 및 기존 데이터 셋 정제를 통하여 40,300장 규모의 선박 범주 분류 데이터 셋을 구축하였다. 마지막으로 최신 합성곱 신경망 모델을 구축된 선박 범주 분류 데이터 셋에 적용하여 선박 범주 분류 성능을 분석하였다. 실험결과 전이학습을 통하여 학습된 Inception-ResNet v2 모델은 14개 선박 범주를 91%의 높은 정확도로 분류함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 국제해상충돌예방규칙을 위한 선박 범주
4. 선박 범주 분류 데이터 셋 및 합성곱 신경망
5. 선박 범주 분류 실험 결과
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
L. Kretschmann, H.-C. Burmeister, and C. Jahn, “Analyzing the economic benefit of unmanned autonomous ships: An exploratory cost comparison between an autonomous and a conventional bulk carrier,” Research in Transportation Business & Management, vol. 25, pp. 76-86, Dec. 2017.
D.S. Kim, “Analysis of Causes of Collision Caused by Human Error of Captain and OOW in Ship collision Accidents,” J. Ergon. Soc. Korea, vol. 37, pp. 1- 13, Dec. 2017
International Maritime Organization, “Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea, 1972 (COLREGs),” Available: http://www.imo.org/en/pages/default.aspx, [Accessed: Dec. 25, 2018]
H. Lang, “Ship Classification in SAR Image by Joint Feature and Classifier Selection,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 13, no. 2, pp. 212-216, Feb. 2016.
H. Lang, J. Zhang, T. Zhang, D. Zhao, and J. Meng, “Hierarchical ship detection and recognition with high-resolution polarimetric synthetic aperture radar imagery,” J. Appl. Remote Sens., vol. 8, no. 1, May 2014.
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