표제지
요약
목차
제1장 서론 12
제2장 해상 익수자 이동경로 예측 연구 15
제1절 기존연구 및 이론적 배경 15
1.1. 기존연구 16
1.2. 이론적 배경 17
제2절 연구방법 및 설계 22
2.1. 데이터 수집 및 전처리 23
2.2. 모형 구성 25
제3절 연구결과 분석 36
3.1. 모형 성능 평가척도 36
3.2. 성능 평가척도에 의한 결과 분석 38
제3장 해상 익수자 객체탐지 연구 45
제1절 기존연구 및 이론적 배경 45
1.1. 기존연구 45
1.2. 이론적 배경 46
제2절 연구방법 및 설계 56
2.1. 데이터 수집 및 전처리 57
2.2. 데이터 Labeling 58
2.3. 모형 구성 59
제3절 연구결과 분석 60
3.1. 모형 성능 평가척도 60
3.2. 성능 평가척도에 의한 결과 분석 64
제4장 결론 및 향후 연구방향 67
참고문헌 69
Abstract 74
부록 76
〈표 1-1〉 세월호 탐색·구조작전에 참가한 항공전력 13
〈표 2-1〉 해양관측부이에서 수집되는 원천 데이터 24
〈표 2-2〉 전처리 과정을 거친 최종 데이터 24
〈표 2-3〉 해역별 유속변수의 변환 전·후 데이터 분포 25
〈표 2-4〉 울릉북서 해역 유향·유속 회귀분석 결과 26
〈표 2-5〉 제주남부 해역 유향·유속 회귀분석 결과 27
〈표 2-6〉 제주해협 유향·유속 회귀분석 결과 27
〈표 2-7〉 대한해협 유향·유속 회귀분석 결과 28
〈표 2-8〉 해역별 SVM 모형의 최적 parameter 선정 결과 30
〈표 2-9〉 울릉북서 해역 유향·유속 데이터 차분 및 ADF 검정 결과 32
〈표 2-10〉 2-Branch LSTM 모형의 parameter 35
〈표 2-11〉 울릉북서 해역의 예측모형별 유향·유속 예측값과 실제값 38
〈표 2-12〉 제주남부 해역의 예측모형별 유향·유속 예측값과 실제값 39
〈표 2-13〉 제주해협의 예측모형별 유향·유속 예측값과 실제값 40
〈표 2-14〉 대한해협의 예측모형별 유향·유속 예측값과 실제값 41
〈표 2-15〉 해역별 예측모형의 성능 평가척도 비교 42
〈표 2-16〉 울릉북서 해역의 시간대별 실제와 예측위치 간 거리차이 44
〈표 3-1〉 해상 익수자 객체탐지 연구 실험 환경 59
〈표 3-2〉 Hyper parameter setting 59
〈표 3-3〉 해상 익수자 객체탐지 모형의 성능 평가척도 비교 64
〈그림 1-1〉 해상조난사고 현황(2015년~2019년) 12
〈그림 2-1〉 해류 흐름도 15
〈그림 2-2〉 의사결정나무의 구조 18
〈그림 2-3〉 RNN 모형의 구조 20
〈그림 2-4〉 LSTM 모형의 구조 21
〈그림 2-5〉 해상 익수자 이동경로 예측 연구 진행과정 22
〈그림 2-6〉 국립해양조사원 해양관측부이 23
〈그림 2-7〉 해역별 유속변수의 Q-Q Plot과 정규분포의 Q-Q Plot 비교 26
〈그림 2-8〉 울릉북서, 제주남부 해역 유향·유속 의사결정나무 모형 결과 29
〈그림 2-9〉 제주해협, 대한해협 유향·유속 의사결정나무 모형 결과 30
〈그림 2-10〉 울릉북서 해역 유향·유속 데이터 STL 결과 31
〈그림 2-11〉 VAR 모형의 Lag Time(P값) 판단을 위한 격자탐색 결과 33
〈그림 2-12〉 2-Branch LSTM 모형 구조 34
〈그림 2-13〉 해역별 2-Branch LSTM 모형의 학습 과정 35
〈그림 2-14〉 익수자의 수온별 최대 생존가능 시간 37
〈그림 2-15〉 울릉북서 해역에서의 해상 익수자 이동경로 43
〈그림 3-1〉 Convolutional Layer 연산 과정 47
〈그림 3-2〉 Pooling Layer 연산 과정 48
〈그림 3-3〉 Object Detection 구조 49
〈그림 3-4〉 Object Detection Milestones 50
〈그림 3-5〉 YOLO 알고리즘 51
〈그림 3-6〉 YOLO v4 알고리즘의 네트워크 구조 52
〈그림 3-7〉 YOLO v4 알고리즘 구성요소 53
〈그림 3-8〉 Activation Functions 54
〈그림 3-9〉 SPP-Net 및 일반 CNN의 구조 54
〈그림 3-10〉 PANet 구조 55
〈그림 3-11〉 해상 익수자 객체탐지 연구 진행과정 56
〈그림 3-12〉 학습 데이터 전처리 57
〈그림 3-13〉 데이터 Labeling 58
〈그림 3-14〉 YOLO v4 및 YOLO v4-tiny 모형의 학습 과정 60
〈그림 3-15〉 IoU 측정방법 61
〈그림 3-16〉 오분류표(Confusion Matrix) 62
〈그림 3-17〉 PR Curve와 AP 63
〈그림 3-18〉 YOLO v4 및 YOLO v4-tiny 모형의 AP 및 Loss 64
〈그림 3-19〉 YOLO v4 및 YOLO v4-tiny 모형의 영상(1) 탐지 결과 65
〈그림 3-20〉 YOLO v4 및 YOLO v4-tiny 모형의 영상(2) 탐지 결과 66