Project

군집 자율운항 알고리즘 개발

"군집 무인수상정 운용기술 개발" 프로그램의 세부 연구과제이며, 본 기술에 필요한 핵심기술들을 개발

군집 무인수상정의 협력 운용을 위해 기능적 요소로 구분된 자율 운항 기술들을 6대 핵심기술로 특정

6대 핵심기술 목록

6대 핵심기술 중, 1) 군집 상황 인식 및 의도 추론 기술 및 2) 다수 해상 물체 다수 탐지 및 추적 기술 개발

임무 의도 추론 및 기동 경로 예측 기술 개발
Development of Intention and Trajectory Prediction Algorithm
- 해상의 객체 탐지 및 추적 결과로부터 전장 정보 통합
- 통합된 전장 정보로부터 사전에 정의된 의도 내에서 적의 임무 의도를 추론
- 통합된 전장 정보로부터 적군의 기동 경로 단기 예측
광학 영상 기반 해상 물체 탐지, 식별 및 재인식 기술 개발
Development of Vision-based Maritime Object Detection and Tracking Algorithm
- 광학 영상 정보의 개선을 위한 전처리 알고리즘 개발
- 전처리 된 광학 영상으로부터 해상 물체 탐지 및 식별 알고리즘 개발
- 전처리 된 광학 영상으로부터 해상 물체 재인식 알고리즘 개발

임무 의도 추론 및 기동 경로 예측 기술 개발
Development of Intention and Trajectory Prediction Algorithm
- 전장 정보 통합 - 멀티모달 임베딩

광학 영상 기반 해상 물체 탐지, 식별 및 재인식 기술 개발
Development of Vision-based Maritime Object Detection and Tracking Algorithm

해상에서 얻을 수 있는 다양한 종류의 데이터베이스를 통합하는 시스템을 설계하여 멀티 모달 임베딩 및 상황 인식 기술을 개발한다. 카메라, 레이더 및 라이더와 같은 다양한 유형의 정보가 해상에서 수집된다. 이러한 정보를 상황 인식 정보로 재구성하여 의도 추론을 위한 데이터 베이스를 만든다.
Develop the multi-modal embedding and deduction situational awareness technology through design the system of integrate various types of database which can be obtained at sea. Various types of information such as camera, radar, and lidar data are acquired at sea. It is necessary to create a database for inference of intention by reorganizing these information into situational awareness information.

멀티 모달 임베딩된 데이터를 사용하여 군집 상황에서 상대 선박의 의도와 단기적 기동 범위 및 위치를 추론하는 알고리즘을 개발한다. 해상 전장 상황에서 적의 의도인 COA(Cource Of Action)를 추론하는 것은 최소한의 피해로 승리를 이끄는데 중요한 요소이다. 따라서 군함의 의도를 유추한다면 해상 전장 상황에서 아함에 상황에 맞는 적절한 명령을 내릴 수 있다.
Develop the algorithm that inference the overall intention of the swarm situation and the range of short-term maneuver and position of opponent ship using multi-modal embedded data. Inferencing COA(Course Of Action) which is the enemy’s intention in the maritime battlefield situation is important to win with minimal damage. Inferencing the intentions of the swarm of ships, it would be possible to give appropriate orders to allies in a maritime battlefield.

해상 광학 영상 데이터의 전처리와 선박 물체 탐지 및 추적하는 알고리즘을 개발한다. 해상에서 획득한 광학 영상 데이터는 선박의 이동과 물방울, 안개, 비 등으로 인해 질이 낮은 데이터를 얻을 수 있다. 따라서 영상의 질을 높이는 전처리 기술과 전처리된 영상으로 부터 물체 탐지 및 추적 기술을 연구한다.
Develop the algorithm that improve the quality of marine optical video information and detecting ships with tracking the same object. The optical video information acquired at sea can obtain low-quality information because of ship movement, water droplets, fog, and rain. To detect object such as ships, there is a need to improve the quality of the optical video information. In addition, object tracking technology will be studied because it is necessary to know whether the detected object is the same object as the previously detected object.