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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 243 - 250 (8page)
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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.
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Bochkovskiy, A. / 2020 / YOLOv4 : Optimal Speed and Accuracy of Object Detection / 2004. 10934
Chi, S. / 2021 / Field observation of wave overtopping at sea dike using shore-based video images / Journal of Hydrodynamics 33:57~672
최은혜 / 2012 / CCTV를 활용한 폭풍 해일의 월파 횟수 탐지 및 방재 시스템 설계 / 멀티미디어학회논문지 15(2):258~265
De Rouck J. / 2001 / Wave Run-up on Sloping Coastal Structures : Prototype Versus Scale Model Results / , Proc. Int. Conf. on Coastlines, Structures and Breakwaters 2001, Institution of Civil Engineers, London, UK. 26–28 Sept :26~28
De Rouck, J. / 2009 / Crest level assessment of coastal structures—General overview / Coastal Engineering 56:99~210
Chi, S. / 2021 / Field observation of wave overtopping at sea dike using shore-based video images / Journal of Hydrodynamics 33:57~672
최은혜 / 2012 / CCTV를 활용한 폭풍 해일의 월파 횟수 탐지 및 방재 시스템 설계 / 멀티미디어학회논문지 15(2):258~265
De Rouck J. / 2001 / Wave Run-up on Sloping Coastal Structures : Prototype Versus Scale Model Results / , Proc. Int. Conf. on Coastlines, Structures and Breakwaters 2001, Institution of Civil Engineers, London, UK. 26–28 Sept :26~28
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