• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.243-250
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• 2022

본 연구에서는 인공지능을 활용한 영상분석 기술을 통해 영상 내의 월파를 실시간으로 감지하고 처오름 높이를 산정하는 기술을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 월파 감지 시스템은 실시간으로 악기상 및 야간에도 월파를 감지할 수 있음을 확인하였다. 특히, 합성곱 신경망을 적용하여 실시간으로 CCTV 영상에서 파랑의 처오름을 감지하고 월파 여부를 판단하는 여과 알고리즘을 적용하여 월파의 발생 감지에 대한 정확성을 향상시켰다. AP50을 통해 월파 감지 결과의 정확도는 59.6%로 산정되었으며, 월파 감지 모델의 속도는 GPU 기준 70fps로 실시간 감지에 적합한 정확도와 속도를 보임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.258-265
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• 2012

우리나라는 매년 남해안 지역에 크고 작은 해일로 많은 인명과 재산 피해를 겪고 있다. 그러나 폭풍해일에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔지만, 실제 생활현장에서 적용 가능한 해일탐지 및 예방시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 현장 적용이 가능한 상황을 고려하여 CCTV 영상을 이용한 시간당 월파 횟수와 연안 범람의 위험성을 근사적으로 탐지할 수 있는 방재시스템을 제안한다. 그리고 연안범람의 위험이 감지되면 제안된 GIS기반 해일예방시스템은 관리자에게 신속하게 범람지역을 알려준다. 본 제안의 CCTV 영상분석은 맑은 날의 영상과 태풍 "뎬무" 진입시 연구실에서 촬영한 동영상을 기반으로 분석하였다.