스마트 항로표지를 위한 영상기반 해양 교통 정보 분석 서비스
저자
발행사항
대전: 忠南大學校 大學院, 2023
학위논문사항
학위논문(석사)-- 忠南大學校 大學院: 컴퓨터공학과 인공지능 전공 2023. 8
발행연도
2023
작성언어
한국어
DDC
006.3 판사항(22)
발행국(도시)
대전
기타서명
Video-based marine traffic information Analysis service For Smart Beacon
형태사항
39 p.: 삽화; 26cm.
일반주기명
지도교수:임성수
충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
2021학년도부터 인쇄본은 소장하고 있지 않습니다.
참고문헌: p.36-38
UCI식별코드
I804:25009-200000688217
소장기관
최근 다양한 분야에서 머신 러닝을 이용한 발전이 빠르게 이루어지고 있다. 머신 러닝의 발전은 우리 삶 속에서 이미지 및 영상 정보의 처리를 비롯한 여러 분야에서 활용된다. 이러한 여러 종류의 데이터에서 CCTV 데이터를 활용한 연구에 대해 제안한다.
코로나19 팬데믹이 종식되어 감에 따라 세계 물동량이 증가하는 추세이다. 이에 선박 교통량 또한 증가하고 있으며 이러한 상황에서 선박 간의 사고를 예방하기 위하여 이상 움직임을 보이는 선박의 탐지의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 이상 움직임을 갖는 선박을 탐지하는 연구는 AIS(Automatic Identification System)과 연동한 연구가 주를 이뤄왔다. AIS란 선박과 해상 교통 관리를 위한 자동식별 시스템으로 선박들 간에 통신하고 정보를 교환하는데 사용되며, 해상 안정성, 효율성 및 보안을 향상시키는 데 중요한 역할을 하는 시스템이다. 하지만 이러한 AIS를 사용한 이상 선박 움직임 탐지에는 몇가지 단점이 존재한다. 먼저 AIS 데이터 통신시에 결측 되는 데이터가 많으며 데이터 수신 주기에 따라 [그림 1]과 같은 넓은 범위의 해안에서 선박의 이동은 분석이 가능하지만 항구와 같은 좁은 범위의 연안에서는 선박의 위치 정보를 제대로 파악할 수 없다. 또한, 영상정보와 연계되지 않은 데이터이기 때문에 [그림 2]와 같은 분석 결과로 직관적인 파악이 어려울 수 있으며, 가장 큰 문제로는 어선이나 대부분의 소형 선박은 AIS 통신 장비를 구비하지 않아 이상 움직임 예측에서 누락되는 선박이 많다는 점이 있다.
머신 러닝을 이용한 분야의 여러 도메인 중 CCTV는 감시, 방범, 화재 예방, 시설안전관리 등 많은 목적을 가지고 설치되고 있으며 보급이 증가하고 있다. 과거에는 CCTV 장비는 저화질, 짧은 시간의 영상 저장만 되었으나, 최근 CCTV 장비의 발달로 인해 고화질의 긴 영상을 저장하거나 실시간으로 확인할 수 있다. 이에 따라 영상을 활용한 컴퓨터 비전 분야에서도 많은 연구가 이루어지고 있다.
최신 영상 처리 연구 분야는 객체 탐지(object detection)와 추적(tracking), 이를 결합한 응용 연구가 이루어 지고 있다. 기술이 발전함에 따라 CCTV를 비롯한 다양한 영상에서의 이동객체에 대한 실시간 탐지 및 추적이 가능해지고 있다. 이동 객체 탐지 및 분류는 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요한 주제이다. 이동 객체 탐지는 안전 및 보안, 자율 주행 및 로봇 공학, 군사 및 보안 작전, 자원 관리 및 트래픽 제어 등의 이유로 그 중요성이 대두되고 있다. 이 중 안전 및 보안 측면에서 보면 CCTV, 보안 카메라 또는 경계 감시 시스템과 같은 시스템에서 이동 객체를 식별하고 분류하여 잠재적인 위협이나 비정상적인 활동을 탐지할 수 있으며, 이를 통해 사전에 조치를 취하거나 경고를 발생시켜 사고나 범죄를 예방할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 목적을 갖고 이동 객체 탐지 및 추적과 해양 관측 CCTV 데이터를 활용하여 이상 선박을 검출하는 연구에 대해 진행하였다.
Traditional abnormal ship pattern detection has predominantly relied on research using the Automatic Identification System (AIS), a system that provides vessel location information. With recent advancements in CCTV technology, the number of applications in the field of deep learning using video, particularly for object detection and tracking, has seen a sharp increase.
In this study, we propose an algorithm that uses CCTV footage to transform the pattern of ships into a graph and detect abnormal patterns. The aim of this study is to automate and facilitate real-time detection of abnormal ship patterns in CCTV footage
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)