• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1244-1253
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• 2021

본 논문에서는 보행자 경로 예측 기법을 이용하여 보행자들이 현재 시점 이후로 위험구역으로 진입하는지 사전에 예측하는 방법과 경로 예측 네트워크의 효율적인 간소화 방법을 제안한다. 그리고 임베디드 환경에서 실시간 운용을 위해 작은 네트워크에 대하여 KD(Knowledge Distillation)을 적용하는 방법을 제안한다. 예측된 미래 경로와 위험구역 간의 상관관계를 이용하여 진입 여부를 판단하였으며 작은 네트워크를 학습할 때 효율적인 KD를 적용하여 성능저하를 최소화하였다. 실험을 통하여, 제안하는 간소화 기법을 적용한 모델이 기존 모델과 비교하여 37.49%의 속도향상 대비 미미한 정확도 저하를 이끌어 내는 것을 보여 주었다. 또한, 91.43%의 정확도를 가진 작은 네트워크를 KD를 이용하여 학습한 결과 94.76%의 향상된 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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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.