YOLO 알고리즘 기반 국토위성영상의 선박 모니터링 가능성 평가 연구: 부산 신항과 캘리포니아 오클랜드항을 대상으로

박상철; 박영빈; 장소영; 김태호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박상철 (한양대학교) 박영빈 ((주)유에스티21) 장소영 ((주)유에스티21) 김태호 ((주)유에스티21)

저널정보: 대한원격탐사학회 대한원격탐사학회지 대한원격탐사학회지 제38권 제6호

발행연도: 2022.12

수록면: 1,463 - 1,478 (16page)

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한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO)알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고,국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Maritime transport accounts for 99.7% of the exports and imports of the Republic of Korea;therefore, developing a vessel monitoring system for efficient operation is of significant interest. Severalstudies have focused on tracking and monitoring vessel movements based on automatic identificationsystem (AIS) data; however, ships without AIS have limited monitoring and tracking ability. Highresolutionoptical satellite images can provide the missing layer of information in AIS-based monitoringsystems because they can identify non-AIS vessels and small ships over a wide range. Therefore, it isnecessary to investigate vessel monitoring and small vessel classification systems using high-resolutionoptical satellite images. This study examined the possibility of developing ship monitoring systems usingCompact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1) satellite images by first training a deep learning modelusing satellite image data and then performing detection in other images. To determine the effectivenessof the proposed method, the learning data was acquired from ships in the Yellow Sea and its major ports,and the detection model was established using the You Only Look Once (YOLO) algorithm. The shipdetection performance was evaluated for a domestic and an international port. The results obtained usingthe detection model in ships in the anchorage and berth areas were compared with the ship classificationinformation obtained using AIS, and an accuracy of 85.5% and 70% was achieved using domestic andinternational classification models, respectively. The results indicate that high-resolution satellite images can be used in mooring ships for vessel monitoring. The developed approach can potentially be used invessel tracking and monitoring systems at major ports around the world if the accuracy of the detectionmodel is improved through continuous learning data construction.

#Ship detection #Ship classification #CAS500-1 #KOMPSAT-3 #AIS #YOLO

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