선박 내 마커 인식률 향상을 위한 머신러닝 활용 이미지 보정에 관한 연구

초록

선박의 안전 운항을 위한 장비 점검은 매우 중요하다. 현재 운항중인 선박에서 문제 발생 시 인력을 투입하여 상황 파악 및 작업 수행 등의 방식으로 점검 및 수리가 이루어지고 있다. 하지만 선원의 경우 장비에 대한 전문성이 떨어지고 최근 연구 및 건조되고있는 스마트쉽이나 자율운항선박의 경우 승선하는 인원의 수가 줄어들면서 선박의 상태 점검 및 이상 발생 시 대처하는 방식이 제한되어 선박 내 유지보수작업에 어려움이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 선박 내 머커 기반으로 기자재에 대한 관리 및 장비의 유지보수 작업을 진행하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 선박 내부의 환경 상 조명이나 기름때 등으로 인한 마커의 왜곡 및 훼손이 쉽게 발생할 수 있고, 이는 마커에 대한 인식률을 저하시키는 원인이 된다. 이에 본 연구에서는 마커의 인식률 향상을 위해 머신러닝 기법 중 하나인 GAN 알고리즘을 이용하여 마커 이미지 보정 방안을 연구하였으며, 선박 내부와 유사한 환경에서 테스트를 진행하였다.