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초록·키워드
Surround View Monitor (SVM) 시스템은 차량에 장착된 카메라 영상으로 차량 주변 영상을 재구성하는 시스템이다. SVM 은 차량 주차 시 필요한 영상 정보를 하나의 뷰로 제공하며, 이는 선박의 정박에도 유용하게 사용된다. 그러나, 기존 SVM 시스템은 고정된 수평면을 가정한 호모그래피에 기반하므로 지형 정보가 왜곡된 주변영상을 제공하는 한계가 있다. 본 연구는 선박의 정박상황에 특화된 SVM 을 목표로 하며, 기존 SVM 시스템의 한계를 극복하기 위해 장면재구성 (scene reconstruction) 및 영상완성 (image completion) 학습모델을 블록빌딩으로 하는 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크를 구성하는 학습모델을 위한 효과적인 학습데이터 획득 및 학습모델 설계를 위해 정박 상황의 시뮬레이션 영상을 활용한다. 또한, 선박 정박 상황을 몰입형 가상현실로 구현하여 선박운항 전문가가 고난도 정박 상황을 경험하게 하고 제안한 시스템에서 생성한 SVM 을 경험하게 한다. 최종적으로 이를 통해 획득한 사용자 평가데이터를 제안한 SVM 시스템의 학습데이터 생성 및 학습모델 설계에 활용한다.
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