• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권2_2호
• /
• pp.365-377
• /
• 2020

국가해양영토에서 불법어업활동을 하는 어선으로부터 해상자원과 영토를 보호하기 위해 지속적인 모니터링과 즉각적인 대응은 필수적인 요소이다. Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 넓은 촬영 범위를 가지고 있으며, 기상과 주야 조건에 영향을 받지 않아 광역적인 해상 모니터링에 효과적이다. 그러나 SAR 영상의 데이터 크기와 스펙클 노이즈 등 다양한 특성으로 인해 처리속도와 탐지율이 높은 선박탐지 알고리즘 개발은 쉽지 않다. 본 논문에서는 국내 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5에 적합한 선박탐지 알고리즘을 개발 적용하였다. 효율적인 선박탐지를 위해 선박탐지 알고리즘은 Human Visual Attention System (HVAS), SAR-Split, Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘의 특성을 융합하여 적용했다. 또한, SAR 영상의 관측모드 별 특성을 고려한 SAR-Split 알고리즘 적용을 통해 탐지율을 향상시켰다. SAR 영상으로부터 탐지된 선박은 Automatic Identification System (AIS) 데이터와의 매칭을 통해 탐지율 분석이 수행되었다. 탐지된 선박은 AIS 자료와 전반적으로 잘 매칭되었으며, SAR 영상의 모드 별 특성을 고려하여 적용했을 때 보다 향상된 탐지율을 보였다. 탐지율은 Enhanced Standard (ES) 모드에서 약 80%, Standard (ST) 모드에서 약 64%의 결과를 보였다. 선박 탐지결과에서 발생한 대부분의 오탐지는 선박의 이동으로 발생하는 기포항적, AIS의 위치오차 등으로 발생하였다. 개발된 선박탐지 알고리즘은 대한민국 국가해양영토 광역 감시망 구축에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.131-139
• /
• 2009

기존의 육상레이더망을 이용한 선박모니터링 시스템(vessel monitoring system)의 경우는 선박을 탐지할 수 있는 범위가 제한적이기 때문에 지속적인 관리와 감시에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 극복하고, 광역의 지역에 대한 효율적인 영상정보의 수집과 기상조건에 상관없는 자료의 취득이 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 해양모니터링을 위한 선박감시시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 선박탐지에 관한 연구를 수행하고자 한다. 선박 탐지에 관한 연구는 크게 선박 대상체 자체를 탐지하는 알고리즘과 항행선박에 의해 발생되는 선형 항적(航跡)을 탐지하는 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 선박 대상체 자체를 탐지하는 방법을 제안하고, 선박대상체의 위치와 항로를 파악하여 그 정확도를 일부 현장자료를 통해 검증하고자 한다. 1차 다항식 변환을 통해 입력영상을 기하보정하고 잡음제거를 위해 Wiener 필터를 사용한다. Otsu(1979)가 제안한 분산최대 2분할법을 통해 입력영상을 이진화시키고 레이블링 기법을 사용하여 영상화소들의 그룹을 재구성한다. 형태학적 필터링과 화소간 거리 클러스터링을 이용하여 선박후보대상체들을 빠르게 추출하고 중심좌표와 침로를 계산한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
• /
• pp.524-532
• /
• 1997

수중음향표적 특히 선박방사소음을 탐지하거나 식별하는 군사적 목적의 수동소나는 수중청음기 배열로 구성되며 각 배열센서에 수신된 신호에 배열 신호처리기술을 적용하여 선박의 거리, 방위 탐지는 물론 선박의 음향적 특징을 식별하는 고도의 음향장치이다. 그러나 이러한 장치운용자의 선박탐지, 식별이나 새로운 수동소나 개발, 나아가 스텔스 능력의 선박 설계를 위해서는 선박방사소음의 측정, 분석 및 예측에 관한 이해가 선행되어야 할 것이다. 본 연구는 대표적인 선박방사소음 측정시스템의 소개, 방사소음발생기구, 측정자료의 분석 및 예측에 관한 기초기술을 연구 분석한 내용이다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제38권7호
• /
• pp.535-545
• /
• 2017

한반도 주변 해상사고가 증가함에 따라 원격탐사 자료를 활용한 선박탐지 연구의 중요성이 점점 더 강조되고 있다. 이 연구는 고해상도 광학영상에 의존하는 기존 선박탐지 분야에 수백 개 채널의 분광정보를 포함하는 초분광영상을 활용하여 새로운 선박탐지 알고리즘 제시하였다. 두 차례의 현장관측을 통해 측정한 선박 선체의 반사 스펙트럼과 AVIRIS (Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer) 초분광센서 영상의 선박 및 해수 반사 스펙트럼 간의 분광정합 기법을 적용하였다. 총 다섯 개의 탐지 알고리즘 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity(SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM), spectral information divergence (SID)를 사용하였다. SDS는 선박 일부가 해수로 탐지되는 오차를 나타내었고, SAM은 선박과 해수 사이에 약 1.8배의 차이를 나타내어 명확한 분류 결과를 보여주었다. 이와 더불어 본 연구에서는 각 기법의 최적 임계값을 제시하여 초분광 영상에 포함되어 있는 선박을 분류하였으며 그 결과 SAM, SID가 다른 탐지 알고리즘에 비해 우수한 선박탐지 능력을 보여주었다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2013

본 연구에서는 FMCW 레이더를 이용해 수평적인 해상 감시를 위한 선박 탐지 및 추적 기법을 개발하였다. FMCW레이더는 일반적으로 웜업(warm-up) 시간이 짧고 날씨나 대기상태에 영향을 받지 않으며 가볍고 사용 편의성이 높기 때문에 해상 감시 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 X-밴드 FMCW 레이더의 데이터 처리 기법과 선박 탐지 및 추적 알고리듬 구현 결과를 소개한다. 선박 탐지는 원시자료(spoke)에서 합성된 프레임 데이터를 사용하여 육지부분을 제거한 후 형태학적 처리 기법을 이용한 임계치가 적용되었다. 선박의 추적은, 선박의 예상 최대선속(19 kn)과 프레임간의 시간간격(5 sec)을 고려하여 다음 프레임에서의 선박의 위치를 예상하는 탐색창(search-window)을 사용하였다. 평택항에서 실시된 실험에서 실제 운항중인 다섯 척의 선박이 사용되었으며, 이중 25 m 이상인 선박의 경우 완벽하게 탐지되었고, 소형 어선의 경우 평균적으로 85.38%의 탐지율을 보였다. 어선의 낮은 탐지율은 부이 주변을 항해할 때 주로 발생하였으며, 재질이 유리섬유강화플라스틱(FRP)이며 선박 높이가 낮은 것이 원인으로 판단된다. 추적기법에 의한 결과와 선박자동식별장치(Automatic Identification System) 비교를 통해 각 선박의 추적은 잘 이루어진 것으로 확인되었으며, 추적률은 평균적으로 95.12%이었으며, 길이 25 m 이상 선박의 추적률은 100%이었다. 향후 소형어선에 대한 탐지와 추적기법 향상을 위한 알고리듬 개선이 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권2_2호
• /
• pp.327-338
• /
• 2018

본 연구는 운영레벨에서의Kompsat-5 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상과AIS (Automatic Identification System) 자료를 이용한 선박탐지 모니터링 가능성을 검토하였다. 분석을 위해 신진항 서측연안과 제주항 북측연안에서 수집된 Kompsat-5 SLC 영상과 연안에서 수집된 AIS 자료를 사용하였다. Kompsat-5 영상의 선박탐지를 위해 HVAS (Human Visual Attention System) 알고리즘을 적용하였다. HVAS는 CFAR (Constant False Alarm Rate)에 비해 탐지속도와 탐지율 측면에서 뛰어나다는 장점을 가지고 있다. 통합 분석결과 소형선박을 제외하고 Kompsat-5 선박탐지 결과와 AIS는 전반적으로 일치하는 것으로 분석되었다. Kompsat-5 영상에서 탐지되었으나 AIS 자료에서 탐지되지 않은 선박은 육안 판독을 통해 AIS 자료의 부재로 인한 것으로 보인다. 한편 SAR 영상에서도 선박의 기포항적, 육지 masking을 위해 사용된 DEM 파일의 오차(또는 위성궤도 오차), 그리고 고스트 현상에 의한 오탐지가 발생하였다. 향후 SAR 영상 분석 알고리즘 개선과 신뢰성 있는 AIS 자료 확보를 통한 운영레벨에서의 선박탐지 모니터링 기술 개발은 국가해양영토 광역감시망 구축에 크기 기여할 것이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.289-290
• /
• 2022

본 연구에서는 선박의 중요부품인 메인엔진에서 수집되는 센서 데이터를 사용하여 선박 메인엔진의 이상치를 탐지하는 시스템을 소개한다. 본 시스템의 특장점은 이상치 탐지 뿐만 아니라, 이상치의 센서별 기여도를 정량화 함으로써, 이상치 발생을 유형화 하고 추가적인 분석을 가능하게 해준다. 또한 웹 인터페이스 형태의 편리한 UI를 개발하여 사용자들이 보다 편리하게 이상치

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.41-42
• /
• 2019

해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.214-223
• /
• 2024

최근 해상 교통량 증가 및 연안 중심의 레저활동으로 인해 다양한 해양사고가 발생하고 있다. 그 중 선박사고는 인명 및 재산 피해를 유발할 뿐만 아니라 기름 및 위험·유해물질 유출을 동반한 해양 오염사고로 이어질 가능성이 크다. 따라서 해양사고 대비 및 대응을 위한 지속적인 선박 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 해상 선박 모니터링 체계 구축을 위한 초분광 원격탐사 기반의 항공 실험 수행 및 선박탐지 결과를 제시하였다. 한반도 서해 궁평항 인근 해역을 대상으로 초분광 항공관측을 수행하였으며, 사전에 다양한 선박 갑판에 대한 분광 라이브러리를 구축하였다. 탐지 방법으로는 spectral correlation similarity (SCS) 기법을 사용하였으며 초분광 영상과 선박 스펙트럼 사이의 공간 유사도 분포를 분석하였다. 그 결과 초분광 영상에 존재하는 총 15개의 선박을 탐지하였으며 최대 유사도에 기반한 선박 갑판의 색상도 분류하였다. 탐지 선박들은 고해상도 digital mapping camera (DMC) 영상과의 매칭을 통해 검증하였다. 본 연구는 해상 선박탐지를 위한 항공 초분광 센서 활용의 기초로서 향후 원격탐사 기반의 선박 모니터링 시스템에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.186-186
• /
• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.