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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 683 - 693 (11page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2020.46.6.683
이용수
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Real-time estimation of wave condition is essential to improve sailing efficiency. However, existing methodologies are uneconomical due to the expensive radar and high computational complexity. To this end, we propose a neural network model capable of real-time estimation of significant wave height and direction by using raw ocean images collected from operating vessels. In the proposed method, multiple consecutive ocean images are concatenated as a single clip. Then, Convolutional Long Short-Term Memory (ConvLSTM), which combines Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM), was trained on the clips. The final estimation is performed through regression or classification using the extracted spatiotemporal feature map. Based on the datasets collected from two different ships, our proposed method achieved the absolute error of 8cm and a relative error of 5% for significant wave height estimation. Besides, the proposed method yielded an absolute error of 6° for wave direction.
목차
1. 서론
2. 선행 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (41)
참고문헌 신청
Balas, C. E., Koc, L., and Balas, L. (2004), Predictions of Missing Wave Data by Recurrent Neuronets, Journal of Waterway Port Coastal and Ocean Engineering, 130(5), 256-265.
Barstow, S. F., Bidlot, J., Caires, S., Donelan, M. A., Drennan, W. M., Dupuis, H., Graber, H. C., Green, J. J., Gronlie, O., and Guerin, C. (2005), Measuring and Analysing the Directional Spectrum of Ocean Waves, Cost Office, Brussels, 465.
Booji, N., Ris, R. C., and Holthuijsen, L. H. (1999), A Third-Generation Wave Model for Coastal Regions : 1. Model Description and Validation, Journal of Geophysical Research, 104(C4), 7649-7666.
Buscombe D., Carini, R. J., Harrison, S. R., Chickadel, C. C., and Warrick J. A. (2020), Optical Wave Gauging Using Deep Neural Networks, Coastal Engineering, 155, 1-15.
Buscombe, D. and Carini, R. J. (2019), A Data-Driven Approach to Classifying Wave Breaking in Infrared Imagery, Remote Sensing, 11(7), 859.
Barstow, S. F., Bidlot, J., Caires, S., Donelan, M. A., Drennan, W. M., Dupuis, H., Graber, H. C., Green, J. J., Gronlie, O., and Guerin, C. (2005), Measuring and Analysing the Directional Spectrum of Ocean Waves, Cost Office, Brussels, 465.
Booji, N., Ris, R. C., and Holthuijsen, L. H. (1999), A Third-Generation Wave Model for Coastal Regions : 1. Model Description and Validation, Journal of Geophysical Research, 104(C4), 7649-7666.
Buscombe D., Carini, R. J., Harrison, S. R., Chickadel, C. C., and Warrick J. A. (2020), Optical Wave Gauging Using Deep Neural Networks, Coastal Engineering, 155, 1-15.
Buscombe, D. and Carini, R. J. (2019), A Data-Driven Approach to Classifying Wave Breaking in Infrared Imagery, Remote Sensing, 11(7), 859.
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