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저자정보
이재원 (유에스티21) 한진현 (유에스티21) 김국진 (유에스티21) 김영택 (국립해양조사원) 강분순 (국립해양조사원)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제12호
발행연도
2023.12
수록면
1,480 - 1,488 (9page)
DOI
10.6109/jkiice.2023.27.12.1480

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CCTV 이미지를 기반으로 한 해무 탐지 연구는 주로 주간 RGB 이미지를 대상으로 이루어졌으며, 야간 IR 이미지를 사용한 연구는 극소수에 불과하다. 보통 IR 이미지는 그레이스케일 이미지처럼 표현되어 라벨링 작업이 어렵지만, CCTV 주변에 광원이 존재 시 IR 이미지에서도 해무를 특정하고 라벨링 할 수 있다. 그러나 IR과 RGB 이미지의 특성이 서로 다르기 때문에, 일반적인 학습 방법으로는 두 이미지 특성을 동시에 반영하기 어렵다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 실험을 통해 해무 탐지에 적합한 합성곱 기반의 신경망 구조를 도출하고, 전이 학습을 통해 주간 RGB 이미지와 야간 IR 이미지의 서로 다른 특성을 효과적으로 반영하여 해무 탐지의 정확도를 향상시켰다. 이에 따라 전이 학습을 통한 야간 해무 이미지의 활용방안을 제시한다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 기법
Ⅲ. CCTV 이미지를 활용한 해무 탐지
Ⅳ. 연구 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
REFERENCES

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