콜라주 데이터 증강기법을 이용한 심층학습 기반의 해상객체 검출에 관한 연구

Abstract

제 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 해양산업 전반으로 인공지능과 빅데이터, 사물인터넷과 같은 진보된 기술이 접목된 해상 물류 4.0(Shipping 4.0) 이라는 새로운 개념이 도입되었다. 해상 물류 4.0에서는 자율운항 선박과 스마트 항만의 개념이 정립되고 있으며, 이는 해상에서 인적오류로 인한 사고의 감소와 작업의 효율성 및 안전성을 위해 해상상황을 올바르게 인지하고 분석하여 자동으로 작업을 수행할 수 있는 해양 상황인식기술이 필수적이다. 최근 인공지능 기술을 기반으로 한 비전 기술을 활용하여 해상상황을 인지하고, 더불어 정보의 신뢰성을 보장하기 위해 선박 자동식별시스템과 같은 다중센서 장치들과의 정보융합을 통한 해양 상황인식기술 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 해상 상황인식을 위한 심층학습 기반의 해상 객체검출기술을 위해서 콜라주 데이터 증강기법을 제안하였다. 그리고 이중 허프변환을 이용한 고속수평선 검출기술과 선박자동식별 장치를 활용한 다중센서 융합기술을 제안하고 기술요소들에 따라 시스템을 설계, 개발 및 해상환경에 적용하여 실험을 통해 이를 검증하였다. 제안하는 콜라주 데이터 증강기법을 검증 절차에 따라 공개된 해상 객체검출 데이터 Singapore Maritime Dataset에 실험 및 검증하였을 때, 객체검출 평균 정밀도가 기존보다 약 1.43% 향상되는 것을 확인할 수 있다. 또한, 한국해양대학교에서 촬영한 부산항 인근 해상환경에서 콜라주 데이터 증강기법을 실험 및 검증을 수행하였을 때, 기존보다 약 25.7% 향상됨을 알 수 있다. 고속 수평선검출기술과 다중센서 융합기술을 활용한 전체 시스템의 성능은 약 30.2% 향상되는 것을 확인할 수 있으며, 이를 통해 제안하는 기법이 해상객체 검출의 성능을 높일 수 있고 특히, 범용적인 해상환경에서 효과적으로 성능을 발휘할 수 있음을 알 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통하여 정확한 해상객체 검출이 가능하며 선박자동식별 장치와의 다중센서 정보융합 기술을 통해 유용한 정보를 함께 제공 가능함으로써 인공지능 비전 기술이 적용된 자율운항 선박 및 스마트 항만에서 효율적이고 신뢰성 있는 해상 상황인식기술을 기대한다.