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문제 정의
- 향후에는 물체 탐지 정확도를 향상시키기 위하여 Adaboost를 이용한 물체 인식 알고리즘을 보완할 것이다. 그리고 3차원 항행정보를 표현하기 위하여 카메라 좌표계와 실세계 좌표의 관계를 Homography로 표현하고 ECDIS로부터 각 종 항행 정보를 획득하기 위한 인터페이스를 연구하고자 하며 투명디스플레이에 적용하기 전에 CCTV기반의 프로토타입을 구축하여 선행 적용하고자 한다.
- 또한, 시계가 불안정한 날씨에 항해사는 전적으로 레이더와 ECDIS장비에 의존하여 항해를 하게 되기 때문에 심적으로 불안한 상태에 놓이게 된다. 따라서 본 연구에서는 증강현실 기술을 바탕으로 항행관련 정보를 선교의 창에 가시화 할 수 있는 항행정보 가시화 기술을 개발하고자 하였으며 이를 통하여 HDT 시간을 줄이고 시계가 불안정한 상황 속에서 효과적인 항행 정보를 가시화 할 수 있도록 연구하고자 하였다. 증강현실 기술은 현실 이미지를 기반으로 가상의 정보를 정교하게 겹쳐서 가시화 할 수 있는 기술로서, 항해사로 하여금 선교에서 외부를 바라보고 있는 상태에서 항행정보를 동시에 인지할 수 있도록 지원할 수 있다.
- 본 논문에서는 이러한 과정을 Image processing이라 하며 검출된 결과를 AIS(Automatic identification system)정보와 맵핑하여 물표의 정보를 함께 가시화 할 수 있게 된다. 본 논문에는 포함되어 있지 않으나, 사용자가 바라보는 관점에서 물표정보를 효과적으로 가시화하기 위하여 증강현실 기술을 적용하고자 하였으며 카메라의 위치에 따른 자세추정(Pose estimation)과 탐지된 물체의 지속적인 추적(Tracking)이 이에 해당한다. 선박에 부착되어 있는 각 종 항행을 위한 센서를 포함하여 대부분의 항행정보는 ECDIS를 통하여 획득이 가능하나 본 연구에서는 그 타당성을 먼저 검증하기 위하여, AIS의 디코딩 된 데이터만을 활용하고 있다.
- , 2011), 수평선 검출영역을 한정하기 위하여 Inertial power station을 이용한 사례가 있다(Hugues, 2011). 본 논문에서는 영상에서 효과적으로 수평선을 검출하기 위하여 영상의 관심영역(ROI, Region of interest)을 설정하여 수평선을 검출하고자 하였다. 수평선을 검출하기 위한 ROI는 선박에 설치되어 있는 카메라의 위치에 따라 다르게 적용 될 수 있다.
- 9은 카메라 FOV를 이용한 대상 필터링에 관한 것으로, 현재 선박을 중심으로 물표를 나열한 후 관심 영역 내에 있는 정보만을 필터링하고 있다. 본 논문에서는 항행정보를 가시화하기 위해서 현재 사용자의 시야에 있는 물표에 대해서만 관심이 있으며 물표를 탐지하기 위하여 영상처리를 수행하였다. 영상처리 결과는 해당 영상에 보이는 특정 영역에 대한 정보만 포함하고 있기 때문에 이러한 영역이 물표인지 확인해야할 필요성이 있으며, 현재 사용자가 바라보는 영역에 대한 AIS정보와 비교함으로써 이를 필터링하고자 하였다.
- 본 연구는 S-100기반의 항행정보를 증강현실 기술을 활용하여 항해자가 선교 외부의 모습과 항행정보를 동시에 볼 수 있도록 투명디스플레이에 가시화 하고자 하는 연구과제의 중간 결과물로서 영상처리를 기반으로 항행영상에서 정보를 추출하고자 하였다. 그리고 증강현실 기반의 항행정보 가시화를 위하여 영상해석에 대하여 연구하였으며 수평선과 수면위의 물체를 검출하고 AIS정보를 활용하여 물체를 인식하는 모듈을 구현하였다.
- 이에 따라 국제수로기구 및 국제해사기구에서는 e-Navigation에 대한 발의 및 표준화에 대한 내용이 논의가 되고 있으며 기존의 S-57에서 S-10x의 새로운 전자해도가 향후 표준으로 자리 잡게 될 것임을 보이고 있다. 본 연구는 이러한 인적오류의 예방대책으로써 항행정보의 가시화에 초점을 맞추고 있으며 향후 표준으로 자리 잡게 될 S-10x기반의 항행정보를 활용하고자 하였다.
- 본 연구에서는 영상해석 단계를 수평선 검출, 물체 검출, 물체 인식의 3단계로 나누어서 모듈을 구성하고자 하였다. 카메라를 기반으로 하는 해상에서의 물체 탐지 및 방향성을 고려한 정보의 정합을 위해서는 복잡한 영상처리 과정이 필요하다.
- 2는 이러한 내용을 칼만필터를 활용하고 구현한 결과를 보이고 있다. 본 연구에서는 해양 환경에서의 물표를 탐지하고 탐지된 물체를 식별하고 보정하기 위하여 선박 자동 식별장치(AIS, Automatic identification system)의 정보를 활용하자 하였으며 이미 알고 있는 대상을 기준으로 탐지하게 될 경우 좀 더 정확한 추적이 가능하게 된다.
- 선박의 위치, 대지속력 등은 GPS(Global positioning system)/ DGPS(Differential GPS)로부터 획득하고 해상 이동업무 식별번호(MMSI, Maritime mobile service identify), 항해 상태 등은 선박 자동 식별장치의 수신기로부터 획득 가능하다. 선교 밖의 정보를 인식하기 위하여 카메라를 활용하여 영상을 입력받고 컴퓨터 영상처리를 통하여 대상을 식별 할 수 있도록 하고자 하였다.
- 본 논문에서는 항행정보를 가시화하기 위해서 현재 사용자의 시야에 있는 물표에 대해서만 관심이 있으며 물표를 탐지하기 위하여 영상처리를 수행하였다. 영상처리 결과는 해당 영상에 보이는 특정 영역에 대한 정보만 포함하고 있기 때문에 이러한 영역이 물표인지 확인해야할 필요성이 있으며, 현재 사용자가 바라보는 영역에 대한 AIS정보와 비교함으로써 이를 필터링하고자 하였다. 본 논문에서는 포함되고 있지 않으나, 영상처리 결과를 기반으로 선박인지 부표인지를 구분할 수 있는 인식모듈을 추가함으로써 물체의 인식 정확도를 높일 수 있다.
- 증강현실 기술은 현실 이미지를 기반으로 가상의 정보를 정교하게 겹쳐서 가시화 할 수 있는 기술로서, 항해사로 하여금 선교에서 외부를 바라보고 있는 상태에서 항행정보를 동시에 인지할 수 있도록 지원할 수 있다. 이번 논문에서는 S-10x 기반의 항행정보를 가시화하기 전 단계로서, 증강현실 기술을 적용하기 위하여 영상처리를 기반으로 항행정보를 획득하기 위한 영상의 전처리와 영상해석에 대하여 다루고 있으며 수행된 내용을 바탕으로 프로토타입을 구축하고 그 타당성을 검증하고자 하였다.
- 항행정보를 가시화하기 위하여 본 논문에서는 영상처리를 통하여 영상을 분석하고 그 결과를 항행정보와 비교하여 그 대상을 선별하고자 하였다. 이를 구현하기 위하여 영상해석은 영상전처리 단계를 포함하고 있으며 모듈의 주요 결과물은 수평선 위치와 영상해석을 통하여 구분된 물체의 위치 정보가 된다.
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