KR20190135319A - 선박 고속 추적 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

선박 고속 추적 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 선박 고속 추적 장치에 의해 수행되는 선박 고속 추적 방법은, 입력받은 레이더 반사 신호에 대한 신호 처리를 수행하는 단계, 상기 신호 처리된 상기 레이더 반사 신호로부터 객체들을 추출하는 단계, 추출된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정하는 단계, 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하는 단계, 그리고 선박 추적 명령 수신 시, 상기 사전 추적의 수행 결과를 이용하여 선박에 대한 추적을 수행하는 단계를 포함한다.

Description

선박 고속 추적 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR HIGH-SPEED TRACKING OF VESSEL}
본 발명은 선박 추적을 고속화하는 기술에 관한 것으로, 특히 사전 추적 대상을 선정하고, 선정된 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하여, 선박 추적 요청 시 빠른 추적 및 응답 처리가 가능하도록 하는 기술에 관한 것이다.
해상에서 선박이 충돌하는 경우, 대부분 선박 운항자의 부주의로 발생되는 것으로 인식되고 있다. 그러나, 선박을 운행하는 운항자가 매순간 집중하여 항해하기에는 실질적으로 어려움이 많으며, 운항 과정에서 발생되는 제반 상황들을 일일이 확인하고 예상하여 선박을 운행하기에는 많은 어려움이 있다.
이러한 이유로, 운항 중인 선박 간 충돌을 방지하기 위하여 해당 선박들이 충돌 여부를 판단하고 대응하는 방식보다는, 육상의 관제 센터에서 모든 선박의 움직임을 확인하고, 선박의 움직임에 따른 위험 상황을 예측하며, 충돌 위험이 높은 경우 해당 선박들에게 통보하는 방식이 더 효과적이다.
현재 국내외 주요 항구에서는 모두 해상교통관제 시스템이 설치되어 운용 중이며, 선박의 운항에 따른 상호 간 충돌을 방지하기 위한 관제 시스템이 운용되고 있다. 그리고 관제사는 선박의 위치가 표시된 관제 화면을 집중하여 주시하고, 자신의 근무 경험을 토대로 선박 상호 간의 거리 등을 확인하여 선박 간 충돌 가능성을 예견하며, 충돌 가능성이 높다고 판단되는 경우 해당 선박들의 운항 경로를 통제하는 방법으로 교통 관제를 수행한다. 또한, 선박에서는 내부에 장착된 레이더 장치 등을 이용하여 인근 주변에 있는 선박을 식별하고, 운행 시 이를 참고하여 운항한다.
한편, 해양 무선 통신 기술의 발전으로, 선박에서는 자동식별시스템(Automatic Identification System, AIS)을 이용하여 선박의 식별 정보를 포함한 선박 정보를 관제 센터로 전송할 수 있으며, 관제 센터에서는 해상의 특정 위치에 존재하는 선박이 어떠한 선박인지 명확하게 파악할 수 있다.
선박에 구비되는 AIS는 선박의 자동 식별을 가능하게 하는 MMSI(Maritime Mobile Service Identity) 정보, 위치 정보 및 동적 정보 등을 관제 센터로 전송하여, 선박의 식별 및 위치 파악을 용이하게 하며, 관제의 효율성이 증가되도록 할 수 있다.
또한, 해상 교통 관제 시스템은 AIS 정보뿐 아니라, 이종 센서인 레이더로부터 센싱된 결과를 수신하여 선박의 위치와 속도를 파악할 수 있다. 레이더를 통한 타겟 추적은 레이더 송수신기에 의해 수신된 불특정 다수의 물표(object) 정보를 분석하여, 해당 타겟의 운동 특성을 추출하고, 해당 타겟에 대한 이후의 운동 상황을 지속적으로 추정한다.
레이더를 통한 타겟 추적 시, 추적 오차를 최소화하기 위하여 칼만 필터 등의 수학적 필터를 추적 필터로 사용한다. 추적 필터는 반복적인 예측과 갱신에 의 한 동적 필터링 기법을 통하여, 실시간으로 추적을 수행한다. 이때, 추적 과정에서 계속적으로 타겟을 추적하기 위해서는, 복수의 물표로부터 정확한 물표를 선정하는 과정이 필요하다.
그리고 처리 과정 상, 하나의 레이더 이미지만으로 물표를 선정할 경우 오차가 많이 발생하여 정확한 관제를 수행하기 어렵다. 관제사가 충돌 위험 상황에서 정보를 더 신속하게 요구하는 경우 레이더의 단일 스캔으로 물표를 추적할 수 있으나, 단일 스캔으로 물표를 추적할 경우 많은 오차가 발생한다. 또한, 선박의 이동을 예측할 때 예측 오차는 댐핑을 발생하며, 선박의 방향을 나타내는 방향 지시선이 정확해지지 않는다.
또한, 위치, 방향, 속도 등을 예측하는 다중 칼만 필터링을 처리하기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 현재의 관제 시스템에서는 관제사로부터 추적 명령을 입력받아, 물표를 추출하고, 추적 처리하여 관제사에게 정보를 전달하기까지 약 15초 가량의 시간이 소요된다.
따라서, 시급한 상황에서 신속하게 선박을 추적할 수 있으며, 선박 추적의 정확도를 향상시킬 수 있는 기술의 개발이 필요하다.
한국 등록 특허 제10-1758576호, 2017년 07월 17일 공고(명칭: 물체 탐지를 위한 레이더 카메라 복합 검지 장치 및 방법)
본 발명의 목적은 선박 가능성이 높은 객체를 사전 추적 대상으로 선정하여 사전 추적을 수행하고, 사전 추적의 결과를 이용하여 선박에 추적을 고속으로 수행하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 선박 간 충돌 사고 위험을 신속하게 인지하여 대응할 수 있도록 하는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 선박 가능성이 높은 객체인 사전 추적 대상을 우선적으로 처리하여, 오류 탐지 요소를 줄이는 것이다.
또한, 본 발명의 목적은 임계 추출 개수 및 사전 추적 최대 개수를 설정하여, 선박 고속 추적 장치의 과부하를 방지할 수 있도록 하는 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 선박 고속 추적 장치에 의해 수행되는 선박 고속 추적 방법은 입력받은 레이더 반사 신호에 대한 신호 처리를 수행하는 단계, 상기 신호 처리된 상기 레이더 반사 신호로부터 객체들을 추출하는 단계, 추출된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정하는 단계, 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하는 단계, 그리고 선박 추적 명령 수신 시, 상기 사전 추적의 수행 결과를 이용하여 선박에 대한 추적을 수행하는 단계를 포함한다.
이때, 상기 사전 추적 대상을 설정하는 단계는, 추출된 상기 객체들에 부여된 우선 순위를 기반으로, 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다.
이때, 상기 우선 순위는, 상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 설정된 것일 수 있다.
이때, 상기 우선 순위는, 추출된 상기 객체의 정보에 대해 기계 학습을 수행한 결과를 기반으로 설정된 것일 수 있다.
이때, 상기 사전 추적 대상을 설정하는 단계는, 레이더 영상 정보 중에서 실제 선박에 상응하는 영상 데이터를 학습한 모델을 이용하여 기계 학습을 수행하고, 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상을 설정할 수 있다.
이때, 상기 사전 추적 대상을 설정하는 단계는, 상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 객체에 대한 선별 가중치를 설정하는 단계, 상기 선별 가중치를 기반으로 상기 객체들을 1차 정렬하는 단계, 상기 1차 정렬된 객체에 대한 기계 학습을 수행하여, 상기 객체들을 2차 정렬하는 단계, 그리고 상기 2차 정렬된 객체들 중에서 상기 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 사전 추적을 수행하는 단계는, 상기 사전 추적 대상의 우선 순위를 기반으로 게이팅을 설정하는 단계, 상기 사전 추적 대상의 트랙을 예측하여 예비 트랙 데이터를 생성하는 단계, 복수의 상기 예비 트랙 데이터들을 결합하여, 상기 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하는 단계, 그리고 생성된 상기 사전 추적 결과를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하는 단계는, 레이더 영상 정보를 이용한 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상에 추적 가중치를 설정하고, 상기 추적 가중치가 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 상기 예비 트랙들을 결합하여 상기 사전 추적 결과를 생성할 수 있다.
이때, 상기 객체를 추출하는 단계는, 상기 레이더 반사 신호의 크기가 임계 크기 이상인 경우, 상기 객체로 추출할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치는, 입력받은 레이더 반사 신호에 대한 신호 처리를 수행하는 전처리부, 상기 신호 처리된 상기 레이더 반사 신호로부터 객체들을 추출하는 객체 추출부, 추출된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정하는 사전 추적 대상 설정부, 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하는 사전 추적 수행부, 그리고 선박 추적 명령 수신 시, 상기 사전 추적의 수행 결과를 이용하여 선박에 대한 추적을 수행하는 선박 고속 추적부를 포함한다.
이때, 상기 사전 추적 대상 설정부는, 추출된 상기 객체들에 부여된 우선 순위를 기반으로, 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다.
이때, 상기 우선 순위는, 상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 설정된 것일 수 있다.
이때, 상기 우선 순위는, 추출된 상기 객체의 정보에 대해 기계 학습을 수행한 결과를 기반으로 설정된 것일 수 있다.
이때, 상기 사전 추적 대상 설정부는, 레이더 영상 정보 중에서 실제 선박에 상응하는 영상 데이터를 학습한 모델을 이용하여 기계 학습을 수행하고, 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상을 설정할 수 있다.
이때, 상기 사전 추적 대상 설정부는, 상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 객체에 대한 선별 가중치를 설정하고, 상기 선별 가중치를 기반으로 상기 객체들을 1차 정렬하며, 상기 1차 정렬된 객체에 대한 기계 학습을 수행하여 상기 객체들을 2차 정렬하고, 상기 2차 정렬된 객체들 중에서 상기 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다.
이때, 상기 사전 추적 수행부는, 상기 사전 추적 대상의 우선 순위를 기반으로 게이팅을 설정하고, 상기 사전 추적 대상의 트랙을 예측하여 예비 트랙 데이터를 생성하며, 복수의 상기 예비 트랙 데이터들을 결합하여 상기 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하고, 생성된 상기 사전 추적 결과를 저장할 수 있다.
이때, 상기 사전 추적 수행부는, 레이더 영상 정보를 이용한 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상에 추적 가중치를 설정하고, 상기 추적 가중치가 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 상기 예비 트랙들을 결합하여 상기 사전 추적 결과를 생성할 수 있다.
이때, 상기 객체 추출부는, 상기 레이더 반사 신호의 크기가 임계 크기 이상인 경우, 상기 객체로 추출 수 있다.
본 발명에 따르면, 선박 가능성이 높은 객체를 사전 추적 대상으로 선정하여 사전 추적을 수행하고, 사전 추적의 결과를 이용하여 선박에 추적을 고속으로 수행할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 선박 간 충돌 사고 위험을 신속하게 인지하여 대응할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 선박 가능성이 높은 객체인 사전 추적 대상을 우선적으로 처리하여, 오류 탐지 요소를 줄일 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 임계 추출 개수 및 사전 추적 최대 개수를 설정하여, 선박 고속 추적 장치의 과부하를 방지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치가 적용되는 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 해상 교통 관제 시스템의 선박 고속 추적 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 사전 추적 대상 설정 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 사전 추적 수행 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 블록도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치가 적용되는 환경을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 선박 고속 추적 장치(200)는 하나 이상의 레이더(100) 및 하나 이상의 AIS 기지국(150)으로부터 데이터를 수신하여, 선박 추적을 고속으로 수행할 수 있다. 그리고 선박 고속 추적 장치(200)는 선박 추적을 수행한 결과를 해상 교통 관제 센터(310)로 전송하거나, 선박 전시 장치(320)를 통하여 출력할 수 있다.
레이더(100)는 2차원 해상 감시 레이더일 수 있으며, 일정 주기로 회전하며 신호를 송신하고, 해상 환경으로부터 반사된 신호를 수신한다. 수신된 신호는 선박 등의 물표, 섬 또는 연안과 같은 지형 클러터, 파도 등의 해면 클러터, 눈이나 비 등의 기상 클러터로부터 반사되는 신호와 잡음을 포함할 수 있다. 또한, 레이더(100)는 거리 및 방위각의 형태로 극 좌표계에서의 레이더 영상을 수집한다. 극 좌표계에서 수집된 레이더 영상은 B-Scope 데이터일 수 있으며, 직교 좌표계로 변환된 PPI-Scope 형태의 레이더 일 수 있다.
그리고 AIS 기지국(150)은 선박에 구비되는 AIS로부터 선박의 자동 식별을 위한 MMSI(Maritime Mobile Service Identity) 정보, 위치 정보, 동적 정보 등을 수신하여, 선박 고속 추적 장치(200)로 전송할 수 있다.
선박 고속 추적 장치(200)는 레이더(100)로부터 레이더 반사 신호를 수신하여 신호 처리를 수행하고, 레이더 반사 신호로부터 객체를 추출한다. 그리고 선박 고속 추적 장치(200)는 추출된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정하고, 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하여 저장한다.
선박 추적 명령을 수신하면, 선박 고속 추적 장치(200)는 사전 추적의 수행 결과를 이용하여, 선박에 대한 고속 추적을 수행할 수 있다. 이때, 선박 고속 추적 장치(200)는 AIS 기지국(150)으로부터 수신한 정보를 사전 추적 또는 고속 추적 수행 시 활용할 수 있다.
이와 같이, 선박 고속 추적 장치(200)는 사전 추적된 정보를 이용하여 선박 추적 명령에 상응하는 선박 추적을 수행함으로써 선박 추적에 소요되는 시간을 절감할 수 있으며, 시급한 상황에서 신속하게 선박을 추적하여, 선박 운항자 및 관제사의 의사 결정을 지원할 수 있다.
또한, 선박 고속 추적 장치(200)는 선박 가능성이 높은 객체를 사전 추적 대상으로 설정하고, 사전 추적 대상을 우선적으로 처리함으로써, 오류 탐지 요소를 줄일 수 있고, 선박 추적의 정확도를 향상시킬 수 있다.
이하에서는 도 2를 통하여 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치의 구성에 대하여 더욱 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 선박 고속 추적 장치(200)는 전처리부(210), 객체 추출부(220), 사전 추적 대상 설정부(230), 사전 추적 수행부(240) 및 선박 고속 추적부(250)를 포함한다.
먼저, 전처리부(210)는 입력받은 레이더 반사 신호에 대한 신호 처리를 수행한다.
입력받은 레이더 반사 신호에는 섬 또는 연안과 같은 지형 클러터, 파도 등의 해면 클러터, 눈이나 비 등의 기상 클러터로부터 반사되는 신호와 노이즈가 포함되어 있다. 따라서, 전처리부(210)는 선박에 대한 사전 추적을 수행하기 이전에 입력받은 레이더 반사 신호에 대한 신호 처리를 수행하여 클러터 및 노이즈를 제거한다. 이때, 전처리부(210)는 여러 단계의 Raw 데이터 신호 처리 과정을 수행하여, 해면 반사파 등을 제거할 수 있다.
레이더 반사 신호에 대한 신호 처리 시, 실제 선박에 대한 정보의 손실도 발생한다. 이로 인하여 전처리부(210)가 신호 처리를 수행한 결과에는, 필터에서 제거되지 않은 큰 규모의 클러터와 신호 처리로 인하여 약화된 실제 선박에 대한 정보가 포함되어 있다. 이때, 클러터와 선박에 대한 정보는 용이하게 구분되지 않으며, 신호 처리가 수행된 결과는 해상 교통 관제 센터(310)나 선박 전시 장치(320)로 전송되어, 전자해도 상에 상위 레이어 형태로 출력될 수 있다.
그리고 객체 추출부(220)는 신호 처리된 레이더 반사 신호로부터 객체들을 추출한다. 이때, 객체 추출부(220)는 레이더 반사 신호의 크기가 임계 크기 이상인 경우, 객체로 추출할 수 있다.
레이더의 단일 스캔 정보로 선박에 상응하는 객체를 추출할 경우, 오차가 많이 발생하며 정확한 관제를 수행하기 어렵다. 반면, 복수 개의 스캔 정보들에 대하여 위치, 방향, 속도 등을 예측하는 다중 칼만 필터링을 처리하기 위해서는 많은 시간이 소요된다.
종래의 관제 시스템은 선박으로 추정되는 이미지에 대해 관제사가 추적 명령을 입력하면, 물표를 추출하고, 추적을 수행하여 정보를 전달하는 과정을 수행한다. 충돌 위험 상황에서 관제사가 더 빠른 추적을 요구하여 단일 스캔 정보만으로 선박을 판단할 경우, 많은 오차가 발생하며, 선박의 이동을 예측할 때의 오차인 예측 오차는 댐핑을 발생하며 선박의 방향을 나타내는 방향 지시선이 불확실해진다. 오차를 최소화하기 위하여 여러 번 스캔을 수행한 후 복수의 스캔 정보들을 이용하여 선박을 추적할 경우, 선박 추적에 많은 시간이 소요된다. 예를 들어 3초 주기로 스캔을 수행하고, 4개의 스캔 정보들을 이용하여 선박을 추적할 경우, 약 15초 이상이 소요되었다.
이러한 문제를 해결하기 위하여 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치(200)는 레이더 반사 신호의 크기가 임계 크기 이상인 것을 객체로 추출하고, 추출된 객체 중에서 사전 추적 대상을 설정하며, 사전 추적 대상에 대해서 사전 추적을 수행하여, 선박 추적 시 활용한다. 이를 통하여 선박 고속 추적 장치(200)는 복수의 스캔 정보들을 이용하여 선박을 추적함으로써 정확도를 향상시키고, 사전 추적 결과를 이용하여 선박을 추적함으로써 선박 추적에 소요되는 시간을 절감할 수 있다.
다음으로 사전 추적 대상 설정부(230)는 추출된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정한다. 사전 추적 대상 설정부(230)는 추출된 객체들에 부여된 우선 순위를 기반으로, 사전 추적 최대 개수의 객체를 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다.
사전 추적 대상 설정부(230)는 객체에 상응하는 셀의 크기 및 셀 신호 세기의 합을 가중치로 하여, 가중치를 갖는 셀의 에너지 합이 큰 순서대로 객체들에 객체 ID를 부여할 수 있다. 이때, 사전 추적 대상 설정부(230)는 레이더 이미지의 픽셀에 해당하는 셀 신호 세기의 합과, 단순 크기인 면적을 가중치로 설정하여 객체 ID를 부여할 수 있다.
그리고 사전 추적 대상 설정부(230)는 객체 ID의 순서대로 사전 추적 최대 개수의 객체를 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 사전 추적 최대 개수가 20개인 경우, 사전 추적 대상 설정부(230)는 객체 ID 순으로 정렬된 객체들 중에서 상위 20개를 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다.
또한, 사전 추적 대상 설정부(230)는 레이더 영상 정보 중에서 실제 선박에 상응하는 영상 데이터를 학습한 모델을 이용하여 기계 학습을 수행하고, 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 사전 추적 대상을 설정할 수 있다.
사전 추적 대상 설정부(230)는 객체에 상응하는 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로, 객체에 대한 선별 가중치를 설정할 수 있다. 그리고 사전 추적 대상 설정부(230)는 선별 가중치를 기반으로 객체들을 1차 정렬하며, 1차 정렬된 객체에 대한 기계 학습을 수행하여 객체들을 2차 정렬하고, 2차 정렬된 객체들 중에서 사전 추적 최대 개수의 객체를 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다.
이때, 사전 추적 대상 설정부(230)는 1차 정렬된 결과에서 기 설정된 개수의 객체를 선별한 후 선별된 객체들을 대상으로 기계 학습을 수행하며, 기계 학습의 수행 결과를 이용하여 기 설정된 개수의 객체를 사전 추적 대상으로 선별할 수 있다.
사전 추적 수행부(240)는 설정된 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하고, 사전 추적의 수행 결과를 저장할 수 있다. 사전 추적 수행부(240)는 사전 추적 대상의 우선 순위를 기반으로 게이팅을 설정하고, 사전 추적 대상의 트랙을 예측하여 예비 트랙 데이터를 생성할 수 있다. 또한, 사전 추적 수행부(240)는 복수의 예비 트랙 데이터들을 결합하여 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하고, 생성된 사전 추적 결과를 저장할 수 있다.
이때, 사전 추적 수행부(240)는 레이더 영상 정보를 이용한 기계 학습의 수행 결과를 기반으로, 사전 추적 대상에 추적 가중치를 설정하고, 추적 가중치가 설정된 사전 추적 대상에 대한 예비 트랙들을 결합하여 사전 추적 결과를 생성할 수 있다.
마지막으로 선박 고속 추적부(250)는 선박 추적 명령 수신 시, 사전 추적의 수행 결과를 이용하여 선박에 대한 추적을 수행한다.
선박 고속 추적부(250)는 선박에 대한 추적을 수행할 때 사전 추적의 수행 결과를 이용하므로 댐핑이 발생하지 않으며, 최초 선박 고속 추적 장치(200)를 운용한 이후에 매번 복수의 스캔 정보들에 대한 사전 추적이 수행되어 있는 상태이므로, 새로 선박을 추적하는 종래의 기술에 비하여 안정적으로 추적을 수행할 수 있다.
이하에서는 도 3 내지 도 6을 통하여 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치에 의해 수행되는 선박 고속 추적 방법에 대하여 더욱 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 방법을 설명하기 위한 순서도이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 해상 교통 관제 시스템의 선박 고속 추적 과정을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 선박 고속 추적 장치(200)는 선박 고속 추적 장치(200)는 레이더(100)로부터 레이더 반사 신호를 수신하여, 레이더 신호 처리를 수행한다(S310).
그리고 선박 고속 추적 장치(200)는 레이더 반사 신호로부터 객체를 추출한다(S320).
선박 고속 추적 장치(200)는 레이더 신호 처리된 레이더 반사 신호에서, 임계 크기 이상인 것을 객체로 추출할 수 있다. 이때, 선박 고속 추적 장치(200)는 임계 추출 개수를 설정하여, 임계 추출 개수 이하의 개수로만 객체를 추출할 수 있다.
도 4에 도시한 바와 같이, 선박 고속 추적 장치(200)는 AIS 정보를 기반으로 레이더 객체를 자동 결합하여 추적하도록 융합 시스템으로 객체의 추출 정보를 압축하여 전송할 수 있으며, 동시에 객체의 추출 정보를 이용하여 후술할 과정을 수행할 수 있다.
다음으로 선박 고속 추적 장치(200)는 사전 추적 대상을 설정한다(S330).
선박 고속 추적 장치(200)는 고속 추적을 수행하기 위하여, 사전 추적 대상을 설정한다. 선박 고속 추적 장치(200)는 객체에 상응하는 셀 크기 및 셀 신호 세기의 합을 가중치로 설정하여, S320 단계에서 추출된 객체들 중에서 사전 추적 최대 개수의 객체를 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다.
또한, 선박 고속 추적 장치(200)는 딥러닝 기반의 학습을 수행한 모델을 이용하여 사전 추적 대상을 추출할 수 있으며, 사전 추적 최대 개수의 객체를 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다.
여기서, 사전 추적 최대 개수는 S320 단계의 신호 처리 결과에 따라 상이한 값일 수 있다. 객체 추출 과정에서 파라미터(CFAR 파라미터)의 값에 따라 객체 추출 결과의 개수가 현저하게 늘어나거나 줄어들 수 있으므로, 선박 고속 추적 장치(200)의 최대 허용 개수가 설정되지 않는 경우 추적 처리의 계산 부하로 선박 고속 추적 장치(200)의 시스템이 다운될 수 있다.
따라서, 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치(200)는 최대 허용 개수를 설정하고, 최대 허용 개수보다 작은 값을 사전 추적 최대 개수로 설정하여, 사전 추적 대상의 수를 제한할 수 있다.
또한, 사전 추적 최대 개수를 설정하더라도, CFAR 레벨이 낮게 설정된 경우 AZIMUTH에 따라 1스캔 전체를 수행하지 못하고, 일부의 스캔을 수행한 것만으로 최대 허용 개수가 초과될 수 있다. 따라서, 선박 고속 추적 장치(200)는 정해진 파라미터에 따라 최대 추출 가능한 임계 추출 개수 및 사전 추적 최대 개수 등을 설정할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 선박 고속 추적 장치(200)는 선박의 가능성이 높은 객체들을 사전 추적 대상으로 설정하고, 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하며, 사전 추적의 수행 결과를 기반으로 선박을 추적함으로써 선박 추적에 소요되는 시간을 절감하고, 선박 추적의 정확도를 향상시킬 수 있다.
그리고 선박 고속 추적 장치(200)는 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하고, 사전 추적의 수행 결과를 저장한다(S340).
선박 고속 추적 장치(200)는 사전 추적 대상의 우선 순위를 기반으로 게이팅을 설정하고, 사전 추적 대상의 트랙을 예측하여 예비 트랙 데이터를 생성하며, 복수의 예비 트랙 데이터들을 결합하여 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성할 수 있다. 이와 같이, 선박 고속 추적 장치(200)는 관제사가 선박 추적 명령을 입력하기 전에 사전 추적을 수행하여, 선박 추적의 과정을 일부를 미리 수행할 수 있다.
선박 추적 명령을 수신하면(S350 Yes), 선박 고속 추적 장치(200)는 선박에 대한 추적을 수행한다(S360).
선박 고속 추적 장치(200)는 관제사로부터 선박 추적 명령을 수신하면, 사전 추적 결과를 이용하여 선박 추적을 고속으로 수행할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 사전 추적 대상 설정 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저, 선박 고속 추적 장치(200)는 객체의 셀 크기 및 셀 신호 세기를 기반으로 객체에 대한 선별 가중치를 설정한다(S510).
선박 고속 추적 장치(200)는 도 3의 S320 단계에서 레이더 반사 신호로부터 객체를 추출한 후, 객체의 셀 크기 및 셀 신호 세기를 기반으로 객체에 대한 선별 가중치를 설정한다.
그리고 선박 고속 추적 장치(200)는 선별 가중치를 기반으로 객체를 1차 정렬한다(S520).
선박 고속 추적 장치(200)는 선별 가중치를 기반으로 1차 정렬을 수행한 후, 정렬된 객체 리스트 중에서 기 설정된 개수의 객체를 선별하고, 선별된 객체들에 대해서만 후술할 S530 과정을 수행할 수 있다.
선박 고속 추적 장치(200)는 기계 학습을 수행하고(S530), 기계 학습의 수행 결과로 객체를 2차 정렬한다(S540).
선박 고속 추적 장치(200)는 선별된 객체들을 대상으로 기계 학습을 수행하고, 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 2차 정렬할 수 있다.
마지막으로, 선박 고속 추적 장치(200)는 2차 정렬된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정한다(S550).
선박 고속 추적 장치(200)는 2차 정렬된 객체 리스트 중에서 사전 추적 최대 개수의 객체를 사전 추적 대상으로 설정할 수 있다. 그리고 선박 고속 추적 장치(200)는 도 3의 S340 단계를 수행하여 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 사전 추적 수행 과정을 설명하기 위한 순서도이다.
선박 고속 추적 장치(200)는 예비 트랙 초기화를 수행하고, 추적 검색 범위인 게이팅을 설정한다(S610).
도 3의 S330 단계에서 사전 추적 대상을 설정한 후, 선박 고속 추적 장치(200)는 도 6와 같이 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행할 수 있다. 선박 고속 추적 장치(200)는 예비 트랙을 초기화하고, 예비 트랙 사전 추적 정보를 생성하며, 게이팅을 설정한다. 이때, 선박 고속 추적 장치(200)는 사전 추적 대상에 부여된 객체 ID를 기반으로 예비 트랙을 초기화하고 게이팅을 설정할 수 있다.
다음으로 선박 고속 추적 장치(200)는 예비 트랙 데이터를 생성한다(S620).
선박 고속 추적 장치(200)는 사전 추적 대상의 트랙을 예측하여 예비 트랙 데이터를 생성할 수 있다.
그리고 선박 고속 추적 장치(200)는 사전 추적 결과를 생성하고, 생성된 사전 추적 결과를 저장한다(S630).
선박 고속 추적 장치(200)는 예비 트랙 데이터들을 결합하여, 사전 추적 대상에 대한 사전 추적 결과를 생성하고, 생성된 사전 추적 결과를 저장할 수 있다. 이때, 선박 고속 추적 장치(200)는 예비 트랙 리스트에 트랙 위치, 속도, 상태 정보 등을 갱신하고, 다음 스캔의 트랙 위치를 예측할 수 있다.
S630 단계에서 생성 및 저장된 사전 추적 결과는 도 3의 S350 단계에서 선박 추적 명령을 수신하여 고속 추적을 수행할 때 활용된다. 또한, 선박 고속 추적 장치(200)는 트랙의 상호 연관성을 산출하고, 상호 연관성을 기반으로 파라미터를 추출할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 실시예는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체와 같은 컴퓨터 시스템(700)에서 구현될 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템(700)은 버스(720)를 통하여 서로 통신하는 하나 이상의 프로세서(710), 메모리(730), 사용자 인터페이스 입력 장치(740), 사용자 인터페이스 출력 장치(750) 및 스토리지(760)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터 시스템(700)은 네트워크(780)에 연결되는 네트워크 인터페이스(770)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(710)는 중앙 처리 장치 또는 메모리(730)나 스토리지(760)에 저장된 프로세싱 인스트럭션들을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(730) 및 스토리지(760)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체일 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(731)이나 RAM(732)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터로 구현된 방법이나 컴퓨터에서 실행 가능한 명령어들이 기록된 비일시적인 컴퓨터에서 읽을 수 있는 매체로 구현될 수 있다. 컴퓨터에서 읽을 수 있는 명령어들이 프로세서에 의해서 수행될 때, 컴퓨터에서 읽을 수 있는 명령어들은 본 발명의 적어도 한 가지 태양에 따른 방법을 수행할 수 있다.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 선박 고속 추적 장치 및 방법은 상기한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
100: 레이더 150: AIS 기지국
200: 선박 고속 추적 장치 310: 해상 교통 관제 센터
320: 선박 전시 장치 210: 전처리부
220: 객체 추출부 230: 사전 추적 대상 설정부
240: 사전 추적 수행부 250: 선박 고속 추적부
700: 컴퓨터 시스템 710: 프로세서
720: 버스 730: 메모리
731: 롬 732: 램
740: 사용자 인터페이스 입력 장치
750: 사용자 인터페이스 출력 장치
760: 스토리지 770: 네트워크 인터페이스
780: 네트워크

Claims (18)

  1. 선박 고속 추적 장치에 의해 수행되는 선박 고속 추적 방법에 있어서,
    입력받은 레이더 반사 신호에 대한 신호 처리를 수행하는 단계,
    상기 신호 처리된 상기 레이더 반사 신호로부터 객체들을 추출하는 단계,
    추출된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정하는 단계,
    설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하는 단계, 그리고
    선박 추적 명령 수신 시, 상기 사전 추적의 수행 결과를 이용하여 선박에 대한 추적을 수행하는 단계를 포함하는 선박 고속 추적 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사전 추적 대상을 설정하는 단계는,
    추출된 상기 객체들에 부여된 우선 순위를 기반으로, 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법.
  3. 제2항에있어서,
    상기 우선 순위는,
    상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 설정된 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 우선 순위는,
    추출된 상기 객체의 정보에 대해 기계 학습을 수행한 결과를 기반으로 설정된 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 사전 추적 대상을 설정하는 단계는,
    레이더 영상 정보 중에서 실제 선박에 상응하는 영상 데이터를 학습한 모델을 이용하여 기계 학습을 수행하고, 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상을 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 사전 추적 대상을 설정하는 단계는,
    상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 객체에 대한 선별 가중치를 설정하는 단계,
    상기 선별 가중치를 기반으로 상기 객체들을 1차 정렬하는 단계,
    상기 1차 정렬된 객체에 대한 기계 학습을 수행하여, 상기 객체들을 2차 정렬하는 단계, 그리고
    상기 2차 정렬된 객체들 중에서 상기 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 사전 추적을 수행하는 단계는,
    상기 사전 추적 대상의 우선 순위를 기반으로 게이팅을 설정하는 단계,
    상기 사전 추적 대상의 트랙을 예측하여 예비 트랙 데이터를 생성하는 단계,
    복수의 상기 예비 트랙 데이터들을 결합하여, 상기 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하는 단계, 그리고
    생성된 상기 사전 추적 결과를 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하는 단계는,
    레이더 영상 정보를 이용한 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상에 추적 가중치를 설정하고, 상기 추적 가중치가 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 상기 예비 트랙들을 결합하여 상기 사전 추적 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 객체를 추출하는 단계는,
    상기 레이더 반사 신호의 크기가 임계 크기 이상인 경우, 상기 객체로 추출하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 방법.
  10. 입력받은 레이더 반사 신호에 대한 신호 처리를 수행하는 전처리부,
    상기 신호 처리된 상기 레이더 반사 신호로부터 객체들을 추출하는 객체 추출부,
    추출된 객체들 중에서 사전 추적 대상을 설정하는 사전 추적 대상 설정부,
    설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 사전 추적을 수행하는 사전 추적 수행부, 그리고
    선박 추적 명령 수신 시, 상기 사전 추적의 수행 결과를 이용하여 선박에 대한 추적을 수행하는 선박 고속 추적부를 포함하는 선박 고속 추적 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 사전 추적 대상 설정부는,
    추출된 상기 객체들에 부여된 우선 순위를 기반으로, 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치.
  12. 제11항에있어서,
    상기 우선 순위는,
    상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 설정된 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 우선 순위는,
    추출된 상기 객체의 정보에 대해 기계 학습을 수행한 결과를 기반으로 설정된 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 사전 추적 대상 설정부는,
    레이더 영상 정보 중에서 실제 선박에 상응하는 영상 데이터를 학습한 모델을 이용하여 기계 학습을 수행하고, 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상을 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 사전 추적 대상 설정부는,
    상기 객체에 상응하는 상기 레이더 반사 신호의 셀 크기 및 셀 신호 세기 중 적어도 어느 하나를 기반으로 상기 객체에 대한 선별 가중치를 설정하고, 상기 선별 가중치를 기반으로 상기 객체들을 1차 정렬하며, 상기 1차 정렬된 객체에 대한 기계 학습을 수행하여 상기 객체들을 2차 정렬하고, 상기 2차 정렬된 객체들 중에서 상기 사전 추적 최대 개수의 객체를 상기 사전 추적 대상으로 설정하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 사전 추적 수행부는,
    상기 사전 추적 대상의 우선 순위를 기반으로 게이팅을 설정하고, 상기 사전 추적 대상의 트랙을 예측하여 예비 트랙 데이터를 생성하며, 복수의 상기 예비 트랙 데이터들을 결합하여 상기 사전 추적 대상의 사전 추적 결과를 생성하고, 생성된 상기 사전 추적 결과를 저장하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 사전 추적 수행부는,
    레이더 영상 정보를 이용한 기계 학습의 수행 결과를 기반으로 상기 사전 추적 대상에 추적 가중치를 설정하고, 상기 추적 가중치가 설정된 상기 사전 추적 대상에 대한 상기 예비 트랙들을 결합하여 상기 사전 추적 결과를 생성하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치.
  18. 제10항에 있어서,
    상기 객체 추출부는,
    상기 레이더 반사 신호의 크기가 임계 크기 이상인 경우, 상기 객체로 추출하는 것을 특징으로 하는 선박 고속 추적 장치.
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