Abstract
오염된 하천 또는 해양 표면에는 많은 불순물들이 존재한다. 이러한 불순물을 인식하고 제거하기 위해 기존에는 숙련된 전문가가 직접 제거하거나, 로봇을 제어하여 제거한다. 하지만 넓은 하천이나 해양에서 불순물을 판단하고 제거하기엔 비교적 많은 인력이 요구된다. 또한 환경에 따라 인명 피해도 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 불순물 제거 작업의 자동화를 위해, 획득한 영상에서 Deep-Learning을 활용한 불순물 제거 경로 추정 방법을 연구한다.
Convolution Neural Network
최근 Deep-Learning 중에서 Convolution Neural Network(CNN)은 이미지 인식 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 획득 영상을 셀(Cell) 단위로 분할한 뒤 각 셀에 대한 숙련자의 작업 경로를 라벨링(Labeling) 후 CNN을 이용하여 학습한다. 학습된 데이터를 이용하여 영상의 각 셀에 대한 라벨들의 확률을 구하고 끝점에서부터 역으로 최대 가능도를 통해 불순물 제거 경로를 추정한다.
CNN 기반의 경로 학습
셀 영역의 경로 방향 결정
