팀명
해바라기
팀원 명단
이초은, 김수빈, 정유진
지도교수
김경섭 교수님
작품 배경 및 목적
실제 현장에서 자율운항 선박은 주로 AIS(Automatic Identification System) 데이터에 의존하여 항해한다. AIS는 선박의 위치, 속력, 방향 등의 중요한 항해 정보를 다른 선박 및 해상 교통 관제 센터와 공유하기 위해 사용되는 시스템이다. 그러나 AIS 데이터에는 몇 가지 중요한 한계점이 존재한다.
첫째, AIS 데이터의 전송 속도는 비교적 느리다. AIS 정보는 주기적으로 전송되지만, 그 주기가 수초에서 수분까지 다양할 수 있으며 이러한 지연은 특히 고속으로 이동하는 선박이나 복잡한 해양 환경에서 신속한 상황 변화를 반영하는 데에 어려움을 초래한다.
둘째, AIS 데이터의 전송은 불규칙적이다. 다양한 요인으로 인해 AIS 데이터 전송에 지연이 발생할 수 있으며, 때로는 데이터가 완전히 전송되지 않을 수도 있다. 전파 방해, 기상 조건, 장비의 오류 등 여러 변수가 데이터의 일관성을 저해할 수 있다. 이러한 불규칙성은 자율운항 선박이 실시간으로 정확한 해양 상황을 인식하고 대응하는 데에 제한이 있다.
이러한 한계점을 극복하고, 자율운항 선박의 안전성과 효율성을 높이기 위해 실시간으로 변하는 해양 상황을 보다 정확하게 반영할 수 있는 선박 충돌 회피 모니터링 시스템이 필요하다. 따라서 본 시스템은 자율운항 선박의 안정성 향상을 목표로, AIS 데이터만을 사용한 기존 자율운항 선박의 문제점을 개선하기 위해 선박의 카메라를 통한 객체 인식 기술을 활용하여 자선 주변의 상황을 보다 정밀하게 파악한다.
작품 내용
객체 인식 기술은 선박 주변의 타선, 암초 등 다양한 위험 요소를 실시간으로 식별한다. 이를 통해 자선의 경로 상에 존재하는 잠재적 위험 요소를 미리 인지하고, 충돌을 예방할 수 있는 정보를 제공한다.
1. 객체 인식 및 분류
카메라를 통해 수집된 영상을 분석하여 선박 주변의 객체를 식별하고, 해당 객체를 선박, 암초 등으로 분류한다.
2. 객체 속도, 거리, 방향 정보 추적
식별된 객체의 위치를 정확히 파악하고, 객체의 속도, 거리, 이동 방향의 요소를 추적한다.
3. 위험 요소 평가
추적된 객체와의 거리, 움직이는 객체일 경우 속도 및 방향을 자선의 경로를 비교하여, 현재 자선에게 잠재적인 위험이 되는지를 평가한다. 위험 요소로 판별된 객체가 있을 경우, 이를 실시간으로 알린다.
Comments