수중 선박소음 음향신호를 이용한 딥러닝 기반의 선박속도 추정

Q: 이 논문에서 정의한 선박 속도 추정이란 무엇인가?

선박 속도 추정은 수중청음기로 취득된 수중소음자료와 선박자동식별시스템(AIS) 위치정보를 활용하여, 합성곱 신경망(CNN) 회귀모형을 기반으로 이동 중인 선박의 속도를 파악하는 과정이다. 이는 해상 안전 확보와 미확인 선박 파악에 필수적인 요소로 작용한다.

Q: 수중 음향 신호를 이용한 딥러닝 기반 선박 속도 추정 모델의 성능은 어떠한가?

연구 결과, 제안된 합성곱 신경망 회귀모형은 제주 해역을 항행하는 선박의 속도를 성공적으로 추정하였다. 테스트 데이터에서 실제값과 예측값 사이에 1.8 knot의 오차를 보였으며, 청음기를 기준으로 선박의 거리가 멀어질수록 추정 오차가 증가하는 경향을 나타냈다.

김범규; 김한수; 김선효; 조성호; 강돈혁; 김미라; 장원두

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저자정보: 김범규 (한국해양과학기술원) 김한수 (한국해양과학기술원) 김선효 (한국해양과학기술원) 조성호 (한국해양과학기술원) 강돈혁 (한국해양과학기술원) 김미라 (한국해양과학기술원) 장원두 (부경대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 1,065 - 1,067 (3page)

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