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초록
2023년 발표된 해양사고 통계에 따르면 해양 사고로 인한 인명피해는 소폭 감소하였지만, 해양 사고 발생 건수는 2021 ~ 2023년까지 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 해양사고의 예방 및 조치를 위해 정부 기관, 지자체 등에서는 안전 사업 추진 및 CCTV 관제 시스템을 구축하고 있다. 그 중 CCTV 관제 시스템은 야간 환경에서 가시거리 감소, 객체 식별의 어려움 등의 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 저조도 개선 알고리즘을 활용한 야간 해양 환경 개선에 관한 연구를 진행했다. 연구 진행간 저조도 개선 성능과 실시간 안전 모니터링을 위한 영상 데이터의 처리에 초점을 맞췄다. 총 3가지의 저조도 개선 알고리즘과 2가지의 딥러닝 모델 경량화 기법을 활용하여 최적의 실시간 저조도 개선 알고리즘을 선정하였다. 본 연구에서는 Bread 알고리즘에 Tensor RT 기법을 적용한 경우에서 SSIM 0.7, FPS 100을 기록하며 저조도 개선 성능 및 실시간 데이터 처리에 가장 적합한 방안인 것을 입증하였다.
키워드
Marine accident; Real-time CCTV control; Low light improvement; SSIM; FPS; 해양사고; 실시간 CCTV 관제; 저조도 개선; SSIM; FPS
- 제목
- 야간 해양 환경의 실시간 안전 모니터링을 위한 저조도 개선에 관한 연구
- 제목 (타언어)
- A Study on Improving Low Light for Real-time Safety Monitoring of Nighttime Marine Environment
- 저자
- 장준교; 이진욱; 이순섭; 황세윤; 이재철
- 발행일
- 2024-12
- 저널명
- 해양환경안전학회지
- 권
- 30
- 호
- 7
- 페이지
- 814 ~ 820