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선박자동식별장치(AIS)로부터 복수의 어선의 위치, 침로, 속력을 포함하는 학습용 항적 데이타를 준비하고, 조석차, 주/야간, 수온, 수심, 해저타입을 포함하는 해양환경 데이타를 준비하고, 상기 학습용 항적 데이타에 대하여 기준값에 대해 보간하여 일정한 시간 간격으로 정렬하는 것을 포함하는 데이타 전처리 과정을 수행하고,상기 학습용 항적 데이타 및 해양환경 데이타를 결합하여 시계열적으로 배열한 항적윈도우 데이타셋을 생성하고, 상기 항적윈도우 데이타셋에 딥러닝 대상 어선의 조업면허 정보를 레이블하고, 상기 항적윈도우 데이타셋에 대하여 신경망 모델로 딥러닝을 수행하고, 판별 대상 어선의 항적 데이타를 수신하고, 상기 신경망 모델로 학습된 결과를 기초로 어선의 항적 데이타로부터 해당 어선의 조업 종류를 판별하는 단계를 포함하는항적 데이타를 이용한 어선 조업 판별 방법
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제1항에 있어서, 항적윈도우 데이타셋에서 어선의 침로 및 속력에 관한 데이타는 컨볼루션 신경망(CNN) 모델을 적용하고 해양환경 데이타는 전연결신경망(FCNN) 모델을 적용하여 딥러닝을 수행하는 것을 특징으로 하는 항적 데이타를 이용한 어선 조업 판별 방법
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제1항에 있어서, 항적윈도우 데이타셋은 소정 시간 간격으로 데이타셋을 슬라이딩하여 중첩된 복수의 데이타셋을 구성하는 것을 특징으로 하는 항적 데이타를 이용한 어선 조업 판별 방법
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제1항에 있어서, 상기 판별 대상 어선의 항적데이타는 10 ~ 24시간 동안의 항적데이타를 수신하는 것을 특징으로 하는 항적 데이타를 이용한 어선 조업 판별 방법
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제1항에 있어서, 어선 조업 종류를 판별하는 단계는 선망, 안강망, 연승, 유자망, 통발, 트롤을 포함하는 6개의 조업 중 어느 하나로 판별하는 것을 특징으로 하는 항적 데이타를 이용한 어선 조업 판별 방법
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