• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.9
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• pp.1244-1253
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• 2021

In this paper, we propose a method for predicting in advance whether pedestrians will enter the hazardous area after the current time using the pedestrian trajectory prediction method and an efficient simplification method of the trajectory prediction network. In addition, we propose a method to apply KD(Knowledge Distillation) to a small network for real-time operation in an embedded environment. Using the correlation between predicted future paths and hazard zones, we determined whether to enter or not, and applied efficient KD when learning small networks to minimize performance degradation. Experimentally, it was confirmed that the model applied with the simplification method proposed improved the speed by 37.49% compared to the existing model, but led to a slight decrease in accuracy. As a result of learning a small network with an initial accuracy of 91.43% using KD, It was confirmed that it has improved accuracy of 94.76%.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.256-258
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• 2018

VTS 관제사의 선박모니터링 외 부가적인 업무 경감과 효율적인 선박교통 정보 관리를 위해 VTS 관제사 의사결정 지원프로그램 도입이 필요하며, 일부 VTS 센터에서는 이 장비를 도입하여 운영중이다. 본 논문에서는 VTS 관제사의 의견을 수렴하여 새로운 VTS 관제사 의사결정지원 프로그램을 개발하고자 한다. 개발한 프로그램의 주요 기능은 AIS 선박교통데이터, PORT-MIS 및 도선 정보를 연계하여 관제구역 내 선박 입항시 ETA 자동 계산, 선박 위험구역 진입 및 충돌위험시 경보, 선박입항 스케쥴 및 도선정보 표시 등 관련 정보 연계이다. 또한 VTS에서 수년간 수집되고 있는 선박교통 데이터의 딥러닝 학습을 통해 데이터기반의 선박교통밀도 및 선박목적지 예측 모델을 제안한다.