WO2022139027A1 - 인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치, 방법 및 그 시스템 - Google Patents

인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치, 방법 및 그 시스템 Download PDF

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(주)한국해양기상기술
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Definitions

  • the present invention relates to an artificial intelligence-based vessel speed determination apparatus, method, and system. Specifically, the present invention relates to an apparatus, method, and system for determining overspeed of a ship by using learning data for vibration information emitted during operation of a ship.
  • Vssel Traffic Service VTS
  • various navigation devices such as navigation charts or electronic charts of ships, GPS plotters, etc.
  • a method of displaying the speed may be considered, but in this way, it is impossible to measure the speed of a vessel in operation, and in particular, there is a problem in that it is impossible to crack down on a vessel that violates the speed limit.
  • the technical problem to be solved by the present invention is to provide an apparatus, a method, and a system for identifying the vibration information unique to a ship, measuring the speed of the ship, and controlling whether the maximum speed is exceeded.
  • Another technical problem to be solved by the present invention is an apparatus, method, and method capable of detecting acoustic information of a ship's speeding state by matching it with unique information such as the type of ship and acoustic information according to the output of the ship's engine and making a database. to provide that system.
  • Another technical problem to be solved by the present invention is to provide an apparatus, method, and system capable of determining the engine output sound to exceed the maximum speed limit by learning the sound information for each output of at least one ship will be.
  • Another technical problem to be solved by the present invention is to provide an apparatus, method, and system capable of supplementing and verifying the precision of measuring the sailing speed of a ship by combining visual information on ship navigation using a camera, and a system therefor. .
  • Another technical problem to be solved by the present invention is to provide an apparatus, a method, and a system for providing a collision warning service according to the sensing of the operating speed of a ship.
  • An artificial intelligence-based vessel speed determination device for solving the above problems, the ship speed determination device, is a network interface for receiving an acoustic signal from one or more processors and at least one acoustic signal receiving device and a memory for loading a computer program executed by the processor, a database for matching and storing the sound signal and speed information of a ship corresponding to the sound signal, and a storage for storing the computer program, the computer program comprising: The program, based on the sound signal received at a first time from each of the first sound signal receiver and the second sound signal receiver, among the at least one sound signal receiver, extracts operational vibration information of a ship in operation An operation for receiving a sound signal at a second time point from the first sound signal receiving device and the second sound signal receiving device and extracting a vibration component matching the navigation vibration information from the sound signal at the second time point , an operation of identifying the sound source of the second sound signal as the ship and an operation of identifying a navigation speed and a navigation direction between the first time point
  • the operation vibration information includes a natural vibration component generated as the ship is in natural vibration according to the structure and material of the ship, and a vibration component generated from engine output or screw rotation as the ship operates. may be combined.
  • the sound signal of the vessel from each of the first sound signal receiving device and the second sound signal receiving device is It may include an operation of receiving a noise signal in a non-received state and an operation of extracting operation vibration information of the ship by canceling a frequency component of the noise signal with respect to the acoustic signal received at the first time point.
  • the at least one acoustic signal receiving device further includes a third acoustic signal receiving device
  • the program includes an operation for receiving the acoustic signal at the second point in time from the third acoustic signal receiving device. Further comprising, the operation of identifying the sound source of the second sound signal as the ship, the frequency component matching the navigation vibration information from the sound signal at the second time point received from the third sound signal receiving device Based on the second extraction operation and the second extracted frequency component, it may include an operation of identifying the sound source of the second sound signal received by the second sound signal receiver as the ship.
  • the operation of extracting the operation vibration information of the vessel in operation may include receiving a plurality of sound signals from a plurality of ships at a first time from each of the first sound signal receiver and the second sound signal receiver. Based on a received operation and operation vibration information classified by a preset vibration learning model, based on an operation for identifying a plurality of ships corresponding to the plurality of sound signals and the extracted operation vibration information, the plurality of ships Among them, it may include an operation for specifying the vessel.
  • An artificial intelligence-based vessel speed determination system for solving the above problems includes at least one acoustic signal receiving device for receiving an acoustic signal generated from a first vessel and a preset operation in which the first vessel operates
  • a camera installed at at least two points on a set section to acquire an image of the first ship in operation and a camera that acquires an image from the camera, extracting unique information of the first ship through a preset ship learning model based on the image obtained from the camera, , extracting the operation vibration information of the first ship based on the acoustic signal for a first period received from the acoustic signal receiver, and the extracted unique information of the first ship and the extracted operation vibration of the first ship Information is matched and stored, and the operating speed of the first vessel is measured based on the acoustic signal received during the first period, and the operating speed of the first vessel and the operating vibration information of the first vessel are matched and stored. It may include a vessel speed determination device.
  • the vessel overspeed determining device learns the stored operating vibration information for the first period and the operating speed of the first vessel through a preset vibration learning model, so that the sound of the first vessel It is possible to generate speed range information of the first vessel corresponding to the signal.
  • the vessel speed determination device when the acoustic signal for a second period of the second vessel in operation is received from the acoustic signal receiving device, the operation vibration of the second vessel from the acoustic signal of the second vessel Information may be extracted, and it may be determined whether the second vessel is overspeeding based on the extracted navigation vibration information of the second vessel and the generated speed range information of the first vessel.
  • the vessel overspeed determining device measures the speed of the second vessel operating in the preset section through the camera, and determines whether the second vessel is overspeeding the second vessel It can be verified based on the speed of the ship.
  • the vessel speed determination device generates unique information of the second vessel using the preset vessel learning model based on the extracted unique information of the first vessel, and the generated second Matching and storing the unique information of the vessel and the extracted navigation vibration information of the second vessel, measuring the operating speed of the second vessel based on the acoustic signal received during the second period, and operating the second vessel
  • the speed and the operation vibration information of the second vessel may be matched and stored.
  • An artificial intelligence-based ship overspeed determination method for solving the above problems is performed by an artificial intelligence-based ship overspeed determination system, wherein the method includes a first Receiving the sound signal of the ship from the sound signal receiver installed at at least two points and extracting the operation vibration information of the first ship from each sound signal received from the sound signal receiver installed at the at least two points and measuring the operating speed of the first ship from each of the received acoustic signals, and constructing a database composed of operating speed range information matching the operating vibration information of the first ship.
  • the speed range information is, as a result of learning the measured operating speed and the operating vibration information using a preset vibration learning model, when the first ship operates while generating the operating vibration information, It may include the maximum speed of the first vessel that can be generated.
  • the method includes the steps of: receiving an acoustic signal of a second vessel operating in a preset section in an acoustic signal receiving device installed at at least two points; and based on the acoustic signal of the second vessel, the second vessel 2 It may further include the step of determining whether the speeding of the vessel.
  • a database constructed based on the relationship between the output sound information of the ship and the speed information of the ship corresponding thereto is provided based on the sound and metadata of the ship.
  • FIG. 1 is an exemplary diagram of an artificial intelligence-based vessel speed determination system according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram of an artificial intelligence-based vessel speed determination apparatus according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart of an artificial intelligence-based vessel overspeed determination method according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is an example of an acoustic signal receiving apparatus, which is referred to in some embodiments of the present invention.
  • 5 and 6 are examples for explaining a method for identifying a ship based on an acoustic signal and extracting a navigation route, which is referred to in some embodiments of the present invention.
  • FIG. 7 is an exemplary diagram for explaining a method of matching an acoustic signal and vessel-specific information, which is referenced in some embodiments of the present invention.
  • FIG. 8 is an exemplary diagram for explaining a difference in operating frequencies for each operating section of a ship, which is referred to in some embodiments of the present invention.
  • the operation vibration information of a ship is a frequency component included in a vibration or sound signal generated by a ship in operation, in particular, a natural vibration component generated from the structure and material of the ship, generated by the engine and screw output. It means vibration information in which vibration components are combined.
  • the artificial intelligence-based vessel overspeed determination apparatus, method, and system may be abbreviated as a vessel overspeed determination apparatus, a vessel overspeed determination method, and a vessel overspeed determination system, respectively.
  • FIG. 1 is an exemplary diagram of an artificial intelligence-based vessel speed determination system according to an embodiment of the present invention.
  • an acoustic signal may be generated.
  • engine noise may be output, and a sound due to friction generated during the rotation of the screw may be generated.
  • Such noise or sound is composed of a combination of numerous waves, and each wave has physical values of amplitude, wavelength, and frequency.
  • the wave may be referred to as vibration, and the vibration information may include information on at least one of an amplitude, a wavelength, and a frequency of the wave.
  • the acoustic signal which is a wavelength generated by a vessel in operation, includes a natural vibration component generated as the vessel 30 intrinsically vibrates according to the structure and material of the vessel 30, and the vessel ( 30) may have operation vibration information with vibration components generated from engine output or screw rotation as the aircraft is operated.
  • the operation vibration information may further include a vibration component generated in the sea or the surrounding environment in which the vessel 30 is operating.
  • the ship speed determination system 10 includes a first acoustic signal receiver 11 for receiving an acoustic signal generated from the ship 30 , a second acoustic signal receiver 12 and A third acoustic signal receiver 13 may be included.
  • the vessel overspeed determination system 10 may extract operation vibration information of the vessel 30 based on the acoustic signal received from at least one of the acoustic signal receivers 11 , 12 , and 13 during the first period.
  • the first period may be a period between a first time point and a second time point at which the sound signal receiving apparatus ( 11 , 12 , 13 ) receives the sound signal while the ship 30 operates.
  • the ship speed determination system 10 is before the first time point, the acoustic signal of the ship 30 from each of the acoustic signal receiving device 11 and the second acoustic signal receiving device 12 It is possible to receive a noise signal in an unreceived state.
  • the ship speed determination system 10 may extract the operation vibration information of the ship 30 by canceling the frequency component of the noise signal with respect to the acoustic signal received at the first time point.
  • noises such as ocean waves and wind noise may exist in a space on the ocean that measures the speed of the ship 30 .
  • Such noise may be superimposed on an acoustic signal generated as the ship 30 operates, and may cause a problem in that natural vibrations according to the operation of the ship 30 cannot be detected. Therefore, in order to extract the natural vibration information of the ship 30 according to the operation, the noise canceling technique is applied to the acoustic signal received by the acoustic signal receiver 11 , 12 , and 13 , and the operation vibration information of the ship 30 is applied. can be extracted.
  • an active noise cancellation (ANC) scheme may be applied, but the embodiment of the present invention is not limited thereto.
  • the ship speed determination system 10 the first acoustic signal receiving device 11 and the second acoustic signal receiving device 12 at each position, based on the operation vibration information of the vessel 30, the Doppler effect and triangle
  • the moving speed and direction of the vessel 30 may be extracted using a surveying technique.
  • the vessel overspeed determination system 10 may include a camera that is installed at at least two points on a preset section in which the vessel 30 operates and acquires an image of the vessel 30 in operation.
  • a first camera 21 installed at a point A and a second camera 22 installed at a point B are illustrated as examples.
  • the vessel speed determination system 10 may extract unique information of the vessel 30 through a preset vessel learning model.
  • the unique information of the vessel 30 includes, for example, the type of vessel, such as a cargo ship, a passenger vessel, a container vessel, an oil tanker, a bulk carrier, etc., the size and/or volume of the vessel, the type and/or engine size of the vessel, and the size of the screw. It may include information such as size, material of the vessel and the structure of the vessel.
  • the ship speed determination system 10 uses a neural network model to extract feature points for the input image of the ship, the relationship between the feature points, and the Based on the line, surface, and structure formed by the group, the vessel may be classified by type or volume.
  • the input image of the ship may be a frame image of an image obtained from the cameras 11 and 21 .
  • the neural network model includes a convolutional neural network (CNN), an auto encoder, a feedforward neural network, a radial basis function network, and a kohonen self-organizing neural network. network) and a recurrent neural network (RNN).
  • CNN convolutional neural network
  • RNN recurrent neural network
  • the vessel overspeed determination system 10 may generate the vessel learning model by matching engine and/or screw data applicable to the volume and/or type of the vessel to the classification result.
  • the vessel speed determination system 10 classifies the type and volume of the vessel 30 in the image by analyzing the images obtained from the cameras 11 and 21 through the vessel learning model, and matches the engine type and size can be identified. That is, the vessel overspeed determination system 10 may extract unique information of the vessel 30 in operation.
  • the ship speed determination system 10 may match and store identifier information on the ship 30 with the unique information extracted about the ship 30 .
  • the vessel overspeed determination system 10 may match and store the extracted unique information of the vessel 30 and the extracted navigation vibration information of the vessel 30 .
  • the vessel overspeed determination system 10 may match and store the unique information of the vessel 30 , the operation vibration information of the vessel 30 , and the moving speed of the vessel 30 .
  • a database composed of vessel speed information matching the operation vibration information of the vessel may be built.
  • the vessel speed determination system 10 may include a display unit (not shown).
  • the vessel speed determination system 10 when the sound signal is generated by the vessel 30 in the second period different from the first period described above, is received through the sound signal receiver 11, 12 can do.
  • the vessel overspeed determination system 10 may extract the operation vibration information of the vessel 30 , and obtain the vessel speed information corresponding to the operation vibration information on the built-up database to determine whether the vessel 30 is overspeeding. can be determined.
  • the operation vibration information extracted due to the operation of the first period (hereinafter, the first operation vibration information) and the operation vibration information extracted by the operation of the second period (the second operation vibration information) may be different from each other,
  • the vessel 30 operated below the speed limit in the first period but the vessel 30 was speeding in the second period
  • at least one of the amplitude and frequency of the operation vibration information in the second period compared to the first period is high can have a value.
  • the vessel overspeed determination system 10 when the sound signal for the second period is generated by the vessel 30 and another vessel (hereinafter, the second vessel), the sound signal receiving devices 11 and 12 ) can be received through
  • the vessel overspeed determination system 10 may extract operation vibration information (hereinafter, referred to as third operation vibration information) of the second vessel from the acoustic signal of the second vessel.
  • the vessel overspeed determination system 10 may determine whether the second vessel is overspeeding by acquiring speed information of the corresponding vessel from a database built on the basis of the third operation vibration information.
  • the vessel overspeed determination system 10 may determine whether the second vessel is overspeeding based on the speed range information of the vessel 30 on the database.
  • the vessel overspeed determination system 10 may determine whether the second vessel is overspeeding based on the first operation vibration information have. To this end, the ship overspeed determination system 10 compares the unique information of the ship 30 and the unique information of the second ship, and sets the speed information corresponding to the first operation vibration information to the speed corresponding to the third operation vibration information. You can create conversion functions that can be converted to information.
  • the ship speed determination system 10 can estimate the speed information of the second ship, which is the sound source of the sound signal, even if an acoustic signal having navigation vibration information without a matching value is received on the database. have. Also, the vessel overspeed determination system 10 may determine whether the second vessel is overspeeding based on the estimated speed information.
  • the vessel overspeed determination system 10 matches the operating speed of the second vessel measured based on the generated unique information of the second vessel, the third operating vibration information, and the acoustic signal received during the second period, and the can be stored in the database.
  • the vessel speed determination system 10 measures the speed of the second vessel operating in the preset section through the cameras 21 and 22, and determines whether the second vessel is speeding or not, It may be verified based on the measured speed of the second vessel.
  • the vessel speed determination system 10 may include a vessel speed determination device.
  • the vessel overspeed determination device can control the function and operation of each component of the vessel overspeed determination system 10 .
  • the extraction of navigation vibration information from the sound signal of the above-described ship speed determination system 10 and the extraction of unique information of the ship from the image of the ship 30 may be performed by the ship speed determination device. .
  • the vessel speed determination device 100 may be a stationary computing device such as a server device or a desktop PC, but the embodiment of the present invention is not limited thereto.
  • the vessel speed determination apparatus 100 includes one or more processors 101, a network interface 102 to which an external device is connected or communicates with an external device, and a memory for loading a computer program executed by the processor 101. 103) and a storage 104 for storing a computer program, and one or more software 105 and an acoustic signal matching database (DB) stored in the storage 104 may be included.
  • processors 101 a network interface 102 to which an external device is connected or communicates with an external device
  • a memory for loading a computer program executed by the processor 101. 103
  • a storage 104 for storing a computer program, and one or more software 105 and an acoustic signal matching database (DB) stored in the storage 104 may be included.
  • DB acoustic signal matching database
  • the processor 101 controls the overall operation of each component of the vessel speed determination device 100 .
  • the processor 101 may include a central processing unit (CPU), a micro processor unit (MPU), a micro controller unit (MCU), or any type of processor well known in the art.
  • the processor 101 may perform an operation on at least one application or program for executing the method according to the embodiments of the present invention.
  • the vessel speed determination apparatus 100 may include one or more processors.
  • the network interface 102 supports wired/wireless Internet communication of the vessel speed determination device 100 .
  • the network interface 102 may support various communication methods other than the Internet, which is a public communication network.
  • the network interface 102 may provide a connection with an external device.
  • the network interface 102 may be configured to include at least one of a communication module and a connection terminal well known in the art.
  • the external device may be an external terminal that accesses the acoustic signal receivers 11, 12, 13 or the acoustic signal matching database 107 installed in the area forming the preset section and requests speed information of the vessel in operation. have.
  • the memory 103 stores various data, commands and/or information. Memory 103 may load one or more programs 105 from storage 104 to implement embodiments of the present invention.
  • the memory 103 in FIG. 3 may be, for example, RAM.
  • the storage 104 may non-temporarily store the one or more programs 105 and the acoustic signal matching database 107 .
  • speed prediction software 105 is shown.
  • the speed prediction software 105 may be referred to as a speed prediction program.
  • the storage 104 is a non-volatile memory such as a read only memory (ROM), an erasable programmable ROM (EPROM), an electrically erasable programmable ROM (EEPROM), a flash memory, a hard disk, a removable disk, or well in the art to which the present invention pertains. It may be configured to include any known computer-readable recording medium.
  • ROM read only memory
  • EPROM erasable programmable ROM
  • EEPROM electrically erasable programmable ROM
  • flash memory a hard disk, a removable disk, or well in the art to which the present invention pertains. It may be configured to include any known computer-readable recording medium.
  • the speed prediction software 105 may support the ship speed determination apparatus 100 to extract the speed information of the ship based on the received sound signal according to an embodiment of the present invention.
  • the speed prediction software 105 should detect only the acoustic signal generated by the operation of the actual ship 30 when the acoustic signal is input. Acoustic signal detection has a very large effect on the recognition of the vessel 30 and/or the speed information extraction accuracy of the vessel 30 . This is because, no matter how improved the navigation vibration information detection algorithm is used, it is difficult to expect a good recognition rate if the acoustic signal detection is not performed properly.
  • the speed prediction software 105 may include a program capable of increasing the accuracy of sound signal detection, such as a noise canceling algorithm.
  • the speed prediction software 105 extracts features from the acoustic signal according to the operation of the vessel 30 .
  • the acoustic signal changes very complex depending on the year, type, weight, volume, engine type, screw rotation speed, operation speed, etc.
  • Feature extraction is a very important problem. That is, through feature extraction, the vessel 30 and other vessels can be distinguished, and the speed of each section of the vessel 30 can be distinguished.
  • a feature vector may correspond to the operation vibration information of the ship in the embodiment of the present invention.
  • the speed prediction software 105 models and compares signal characteristics of a received acoustic signal in order to extract speed information of a vessel in operation based on the operation vibration information.
  • Acoustic Model may include
  • the acoustic model is again divided into a direct comparison method, which sets the recognition target as speed information and compares it with the operation vibration information of the input signal, and a statistical method that statistically processes and uses the speed information as the recognition target.
  • the acoustic model may include at least one of a statistical algorithm that compares a probability value, a mean, and a variance, such as HMM, and an algorithm using an artificial neural network.
  • the speed prediction software 105 may include a machine learning model generated based on the acoustic signal matching database 107 to be described later.
  • the machine learning model may include the above-described artificial neural network, and in particular, may be configured to include a convolutional neural network (CNN).
  • CNN convolutional neural network
  • the machine learning model may be referred to as a vibration learning model.
  • the vibration learning model is based on a convolutional neural network
  • the characteristic values of the acoustic signals are filtered, and navigation vibrations among various acoustic signals through convolution calculations. Only information is taken anew. By repeating this learning, the operation vibration information for each speed of the ship can be classified. Alternatively, matching speed information for each operation vibration information of the vessel may be identified.
  • the vessel overspeed determination device 100 learns the operating vibration information and the operating speed of the vessel 30 for the first period stored in the acoustic signal matching database 107 through a preset vibration learning model, Information on the speed range of the vessel 30 corresponding to the sound signal of the vessel 30 may be generated.
  • FIG. 3 is a flowchart of an artificial intelligence-based vessel overspeed determination method according to another embodiment of the present invention.
  • 4 is an example of an acoustic signal receiving apparatus, which is referred to in some embodiments of the present invention.
  • each step of the ship speed determination method is performed by the artificial intelligence-based ship speed determination system 10 .
  • the ship overspeed determination system 10 is a preset section, for example, a sound signal of the ship 30 (hereinafter, the first ship) operating in the point A to B can be received by the acoustic signal receivers 11, 12, 13 installed at at least two points (S10).
  • the first acoustic signal receiving device 11 is installed on the buoy 41
  • the second acoustic signal receiving device 12 is located on the marine structure or rock 42
  • the third acoustic signal receiving device (13) is shown as an example when it is installed on land (43).
  • the first acoustic signal receiving device 11 , the second acoustic signal receiving device 12 , and the third acoustic signal receiving device 13 form an area 400 , and the vessel travels through a preset section.
  • at least two acoustic signal receivers may measure the position and speed of the vessel using the Doppler effect and triangulation techniques.
  • the vessel overspeed determination system 10 may extract operation vibration information of the first vessel 30 from each of the sound signals received from the sound signal receivers 11 and 12 installed at at least two points (S20) . In addition, the vessel overspeed determination system 10 may measure the operating speed of the first vessel 30 from each of the received acoustic signals (S30).
  • a database consisting of speed range information including the operation vibration information of the first ship 30 and the measured operation speed matching the operation vibration information may be constructed (S40).
  • the navigation speed information of the first ship 30 may be learned based on the navigation vibration information using a preset vibration learning model ( S50 ).
  • the vibration learning model may define a relationship between three pieces of information of an acoustic signal, navigation vibration information, and speed information, and classify the other two pieces of information based on one of the information.
  • the speed range information includes, as a result of learning the measured operating speed and operating vibration information, among the maximum and minimum speeds of the first vessel 30 that can be generated when the first vessel 30 operates while generating the operating vibration information. It may include at least one.
  • the vessel overspeed determination system 10 may receive the sound signal of the second vessel operating the preset section from the sound signal receivers 11 and 12 installed at at least two points (S60).
  • the ship speed determination system 10 may determine whether the second ship is speeding based on the acoustic signal of the second ship ( S70 ).
  • 5 and 6 are examples for explaining a method for identifying a ship based on an acoustic signal and extracting a navigation route, which is referred to in some embodiments of the present invention.
  • the first acoustic signal receiver 10 , the second acoustic signal receiver 20 and the third acoustic signal receiver 30 are simplified to represent the installation point, and the ship 500 is also operated Indicated by position X.
  • the first acoustic signal receiver 11 may detect a distance 511 based on the acoustic signal of the ship 30 at the position X.
  • the distance 512, and the acoustic signal of the vessel 500 at the position X in the third acoustic signal receiving device 13 Based on , the distance 513 may be detected.
  • the ship speed determination system 10 may detect the distance of the ship 500 moving away from the sound signal receiver 11, 12, 13 during operation through the Doppler effect, and in step S30 of FIG. 3 , The position and speed of the vessel 500 may be measured using the triangulation technique at at least two points among the acoustic signal receiving devices 11 , 12 , and 13 .
  • the vessel 500 travels a first route 601 , a second route 602 , a third route 603 , a fourth route 604 , and a fifth route 605 , in an area 400 .
  • a first route 601 a second route 602 , a third route 603 , a fourth route 604 , and a fifth route 605 , in an area 400 .
  • the vessel overspeed determination system 10 receives the noise in the area 400 before the operation of the first route 601 , and determines it as a default vibration, and determines that the first route 601 to the fifth route 605 .
  • the noise may be canceled in the navigation vibration information by the acoustic signal received during the navigation process.
  • the Vessel speed determination system 10 the first acoustic signal receiving device 11 and the second acoustic signal receiving device 12 from each of the sound signal of the ship 500 operating the first route 601 at a first point in time Based on , it is possible to extract the operation vibration information.
  • the ship speed determination system 10 may receive an acoustic signal from the first acoustic signal receiver 11 and the second acoustic signal receiver 12 on the second path 602 at a second time point, and It may be determined whether a vibration component matching the operation vibration information of the ship 500 is extracted from the sound signal of the ship.
  • the sound source of the sound signal on the second path 602 can be identified as the vessel 500 .
  • the vessel overspeed determination system 10 may identify the operating speed and the operating direction between the first and second time points of the vessel 500 based on the extracted navigation vibration information.
  • the ship speed determination system 10 measures the distances of the first route 601 , the second route 602 , the third route 603 , the fourth route 604 , and the fifth route 605 , , it is possible to determine the total flight distance on a preset section.
  • the vessel overspeed determination system 10 may measure the operating speed for each path, and may determine whether the vessel 500 is overspeeding for each path on the total operating distance.
  • a plurality of ships may be in operation on the area 400 .
  • the ship speed determination system 10 may receive a plurality of acoustic signals from a plurality of ships at a first time from each of the first acoustic signal receiver 11 and the second acoustic signal receiver 12 .
  • the ship overspeed determination system 10 may identify a plurality of ships corresponding to the plurality of acoustic signals based on the navigation vibration information classified by the preset vibration learning model.
  • the ship overspeed determination system 10 may specify the ship 500 from among a plurality of ships based on the extracted navigation vibration information.
  • the ship speed determination system 10 is a ship 500 extracted from the sound signal at the first time from the first acoustic signal receiving device 11 and the second acoustic signal receiving device 12 .
  • the ship 500 can be verified.
  • FIG. 7 is an example of the acoustic signal matching database 107 of FIG. 2 for explaining a method for matching an acoustic signal and vessel-specific information, which is referenced in some embodiments of the present invention.
  • the unique information 701 of the vessel 30 extracted from the first image obtained from the first camera 21 of FIG. 1 , the vessel extracted from the second image obtained from the second camera 22 ( 30), the unique information 702 is shown as an example.
  • the unique information 701 and 702 may be learned and/or extracted 731 and 732 by the ship learning model as the first image and the second image are acquired.
  • the first sound signal receiver 11 may receive the sound signal 711 at a first time point, the sound signal 712 at a second time point, and the sound signal 713 at a third time point.
  • the second sound signal receiver 12 may receive the sound signal 721 at a first time point and the sound signal 722 at a second time point.
  • the database 107 may additionally include information on sound signals received at a plurality of time points of the first sound receiver 11 , the second sound receiver 12 , and the third sound receiver 13 .
  • the acoustic signals 711 , 712 , 713 , 721 , and 722 of FIG. 7 may include information on a reception time, information on the received acoustic signal receiving apparatus, and amplitude, frequency, and phase information of the received signal. Some of the sound signal information may include phase information reflected as a result of analysis of the accumulated sound signals.
  • the ship speed determination system 10 extracts navigation vibration information from each of the accumulated plurality of sound signals 711, 712, 713, 721, and 722, and the accumulated plurality of sound signals 711, 712, 713 , 721, 722) can measure the ship's position and operating speed by using mutual information.
  • the ship speed determination system 10 may establish a relationship between the acoustic signal, the operation vibration information, and the operation speed by using a preset vibration learning model, and build a classification system for each information.
  • FIG. 8 is an exemplary diagram for explaining a difference in operating frequencies for each operating section of a ship, which is referred to in some embodiments of the present invention.
  • the ship overspeed determination system 10 includes the accumulated data ( 801), it is possible to extract the operation vibration information 802 for each route.
  • the vessel overspeed determination system 10 may measure the speed of the vessel 500 for each path of FIG. 6 based on the operation vibration information 802 , and may determine whether the vessel is overspeeding on each path.
  • the determination and/or calculation methods of the control unit 70 may be performed by executing a computer program embodied as a computer-readable code.
  • the computer program may be transmitted from the first computing device to the second computing device through a network such as the Internet and installed in the second computing device, thereby being used in the second computing device.
  • the first computing device and the second computing device include all of a server device, a stationary computing device such as a desktop PC, and a mobile computing device such as a notebook computer, a smart phone, and a tablet PC.

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Abstract

인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치, 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 미리 설정된 구간을 운항 중인 제1 선박의 음향신호를 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신하는 단계와 상기 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신된 각각의 음향신호로부터 상기 제1 선박의 운항 진동정보를 추출하는 단계와 상기 수신된 각각의 음향신호로부터 상기 제1 선박의 운항 속력을 측정하는 단계와 상기 제1 선박의 운항 진동정보에 매칭되는 운항 속력 범위 정보로 구성된 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치, 방법 및 그 시스템
본 발명은, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치, 방법 및 그 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은, 선박의 운항 중에 방출되는 진동 정보에 대한 학습 데이터를 이용하여 선박의 과속을 판정하는 장치, 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)는 선박 온실가스 배출량을 낮추기 위하여 기존 선박에 대하여 신조선 수준의 연비를 요구하는 선박 대기오염 방지 규칙(MARPOL Annex VI)의 개정에 합의하였다. 이에 따라, 기존 선박은 연비 별로 다양한 등급으로 분류되고, 연비가 좋지 않은 등급의 선박은 속력제한을 받게 된다. 연비가 좋지 않은 선박이 제한속력을 초과하여 운항할 경우, 연료사용량이 증가하여 오염물질 배출량도 증가하기 때문이다.
또한, 대한민국 정부는, 해사안전법과 선박의 입항 및 출항 등에 관한 법률을 통해, 선박이 무역항의 특정 영역을 항해할 때에 해상교통안전을 위하여 최고속력을 제한하고 있다.
이 같은 국내외적인 규범의 준수를 위하여, 선박에 대한 해상교통관제센터(Vessel Traffic Service, VTS)의 관제요원에 의한 관제, 선박의 항해용 해도 또는 전자해도, GPS 플로터 등과 같은 각종 항법장치에 최고제한속력을 표시하는 방법이 고려될 수 있으나, 이 같은 방법으로는 운항 중인 선박의 속력 측정이 불가하며, 특히, 제한속력 위반 선박에 대한 단속이 불가능한 문제가 있다.
이 같은 문제점을 보안하기 위해, 선박이 운항하는 경로 상의 특정 구간에 카메라를 설치하여 선박이 구간을 통과하는 시간을 측정하는 기술 또는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)의 전파를 수집하여 선박 속력을 측정하는 기술이 제안될 수 있다. 그러나, 카메라를 이용한 측정방법의 경우, 운무로 시계가 제한된 상황의 선박 식별이 어려운 경우가 발생할 수 있으며, 선박자동식별장치의 전파 수집 역시, 단속 대상 선박의 제공정보에 의존할 수 밖에 없다는 한계를 노출한다.
다음으로, 시계가 제한된 상황이나, 단속 대상 선박의 제공정보와 무관하게 고려될 수 있는 기술로, 해양에서 발생한 음향을 수집하여 선박의 위치를 특정하는 기술이 개시되고 있으나, 추가적으로 선박의 속력을 측정함으로써 선박의 최고제한속력 초과여부를 단속할 수 있는 기술 개발이 요구되는 실정이다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 선박 고유의 진동정보를 식별하여, 선박의 속력을 측정하고, 최고제한속력의 초과 여부를 단속하는 장치, 방법, 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 선박의 종류와 같은 고유정보에 및 선박 엔진 출력에 따른 음향 정보를 매칭시켜 데이터베이스화함으로써, 선박의 과속 상태의 음향정보를 감지할 수 있는 장치, 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 적어도 하나의 선박에 대한 출력별 음향정보를 학습하여, 최고제한속력을 초과하도록 하는 엔진출력 음향을 판정할 수 있는 장치, 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 카메라를 이용하여 선박 운항에 대한 시각 정보를 결합함으로써, 선박의 운항 속력 측정의 정밀도를 보완 및 검증할 수 있는 장치, 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 선박의 운항 속력 감지에 따른 충돌 경보 서비스를 제공하는 장치, 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치는, 상기 선박 과속 판정 장치는, 하나 이상의 프로세서와 적어도 하나의 음향신호 수신장치로부터 음향신호를 수신하는 네트워크 인터페이스와 상기 프로세서에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리와 상기 음향신호 및 상기 음향신호에 대응하는 선박의 속력 정보를 매칭하여 저장하는 데이터베이스와 상기 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지를 포함하되, 상기 프로그램은, 상기 적어도 하나의 음향신호 수신장치 중, 제1 음향신호 수신장치 및 제2 음향신호 수신장치 각각으로부터 제1 시점에 수신된 음향신호를 기초로, 운항 중인 선박의 운항 진동정보를 추출하는 오퍼레이션과 상기 제1 음향신호 수신장치 및 상기 제2 음향신호 수신장치로부터, 제2 시점의 음향신호를 수신하는 오퍼레이션과 상기 제2 시점의 음향신호로부터 상기 운항 진동정보에 매칭되는 진동 성분을 추출함으로써, 상기 제2 음향신호의 음원을 상기 선박으로 식별하는 오퍼레이션과 상기 운항 진동정보를 기초로, 상기 선박의 상기 제1 시점 및 상기 제2 시점 사이의 운항 속력 및 운항 방향을 식별하는 오퍼레이션을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 운항 진동정보는, 상기 선박의 구조 및 재질에 따라 상기 선박이 고유 진동함에 따라 발생하는 고유 진동 성분과, 상기 선박이 운항됨에 따라 엔진 출력 또는 스크류 회전으로부터 발생하는 진동 성분이 결합된 것일 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 운항 중인 선박의 운항 진동정보를 추출하는 오퍼레이션은, 상기 제 1 시점 이전에, 상기 제1 음향신호 수신장치 및 상기 제2 음향신호 수신장치 각각으로부터 상기 선박의 음향신호가 수신되지 않은 상태의 노이즈 신호를 수신하는 오퍼레이션과 상기 제1 시점에 수신된 음향신호에 대하여 상기 노이즈 신호의 주파수 성분이 캔슬링 시킴으로써, 상기 선박의 운항 진동정보를 추출하는 오퍼레이션을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 음향신호 수신장치는, 제3 음향신호 수신장치를 더 포함하고, 상기 프로그램은, 상기 제3 음향신호 수신장치로부터 상기 제2 시점의 음향신호를 수신하는 오퍼레이션을 더 포함하고, 상기 제2 음향신호의 음원을 상기 선박으로 식별하는 오퍼레이션은, 상기 상기 제3 음향신호 수신장치에서 수신된 상기 제2 시점의 음향신호로부터 상기 운항 진동정보에 매칭되는 주파수 성분을 제2 추출하는 오퍼레이션과 상기 제2 추출된 주파수 성분을 기초로, 상기 제2 음향신호 수신장치에서 수신된 상기 제2 음향 신호의 음원을 상기 선박으로 식별하는 오퍼레이션을 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 운항 중인 선박의 운항 진동정보를 추출하는 오퍼레이션은, 상기 제1 음향신호 수신장치 및 상기 제2 음향신호 수신장치 각각으로부터 제1 시점에 복수의 선박으로부터 복수개의 음향신호를 수신하는 오퍼레이션과 미리 설정된 진동 학습모델에 의해 분류된 운항 진동정보를 기초로, 상기 복수개의 음향신호에 대응하는 복수개의 선박을 식별하는 오퍼레이션과 상기 추출된 운항 진동정보를 기초로, 상기 복수개의 선박 중, 상기 선박을 특정하는 오퍼레이션을 포함할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템은, 제1 선박으로부터 발생한 음향신호를 수신하는 적어도 하나의 음향신호 수신장치와 상기 제1 선박이 운항하는 미리 설정된 구간 상의 적어도 두 지점에 설치되어, 상기 운항 중인 제1 선박의 영상을 획득하는 카메라와 상기 카메라로부터 획득된 영상을 기초로, 미리 설정된 선박 학습모델을 통해 상기 제1 선박의 고유정보를 추출하고, 상기 음향신호 수신장치로부터 수신된 제1 기간 동안의 음향신호를 기초로 상기 제1 선박의 운항 진동정보를 추출하고, 상기 추출된 제1 선박의 고유정보 및 상기 추출된 제1 선박의 운항 진동정보를 매칭하여 저장하고, 상기 제1 기간 동안 수신된 음향신호를 기초로 상기 제1 선박의 운항 속력을 측정하고, 상기 제1 선박의 운항 속력 및 상기 제1 선박의 운항 진동정보를 매칭하여 저장하는 선박 과속 판정 장치를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선박 과속 판정 장치는, 상기 저장된 상기 제1 기간 동안의 운항 진동정보 및 상기 제1 선박의 운항 속력을 미리 설정된 진동 학습모델을 통해 학습시킴에 따라, 상기 제1 선박의 음향신호에 대응되는 상기 제1 선박의 속력 범위 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선박 과속 판정 장치는, 상기 음향신호 수신장치로부터 운항 중인 제2 선박의 제2 기간 동안의 음향신호가 수신되면, 상기 제2 선박의 음향신호로부터 상기 제2 선박의 운항 진동정보를 추출하고, 상기 추출된 제2 선박의 운항 진동정보 및 상기 생성된 제1 선박의 속력 범위 정보를 기초로 상기 제2 선박의 과속여부를 판정할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선박 과속 판정 장치는, 상기 카메라를 통해 상기 미리 설정된 구간을 운항하는 상기 제2 선박의 속력을 측정하고, 상기 제2 선박의 과속여부의 판정 결과를, 상기 측정된 제2 선박의 속력을 기초로 검증할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 선박 과속 판정 장치는, 상기 추출된 제1 선박의 고유정보를 기초로, 상기 미리 설정된 선박 학습모델을 이용하여 상기 제2 선박의 고유정보를 생성하고, 상기 생성된 제2 선박의 고유정보 및 상기 추출된 제2 선박의 운항 진동정보를 매칭하여 저장하고, 상기 제2 기간 동안 수신된 음향신호를 기초로 상기 제2 선박의 운항 속력을 측정하고, 상기 제2 선박의 운항 속력 및 상기 제2 선박의 운항 진동정보를 매칭하여 저장할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 인공지능 기반의 선박 과속 판정 방법은, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템에 의해 수행되며, 상기 방법은, 미리 설정된 구간을 운항 중인 제1 선박의 음향신호를 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신하는 단계와 상기 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신된 각각의 음향신호로부터 상기 제1 선박의 운항 진동정보를 추출하는 단계와 상기 수신된 각각의 음향신호로부터 상기 제1 선박의 운항 속력을 측정하는 단계와 상기 제1 선박의 운항 진동정보에 매칭되는 운항 속력 범위 정보로 구성된 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 속력 범위 정보는, 상기 측정된 운항 속력 및 상기 운항 진동정보를 미리 설정된 진동 학습모델을 이용하여 학습한 결과, 상기 제1 선박이 상기 운항 진동정보를 발생시키며 운항하는 경우, 생성 가능한 상기 제1 선박의 최대 속력을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 방법은, 미리 설정된 구간을 운항 중인 제2 선박의 음향신호를 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신하는 단계와 상기 제2 선박의 음향신호를 기초로, 상기 제2 선박의 과속여부를 판정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 선박의 운항 속력을 측정하고, 제한속력 초과 여부를 단속함으로써 안전한 선박 운항 환경을 제공할 수 있는 장점이 있다.
특히, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 시계가 가려진 환경에서 운항 중인 선박에서 출력되는 음향으로 선박의 제한속력 초과 여부를 판정할 수 있는 장점이 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 선박에 대한 음향 및 메타데이터를 기초로, 선박의 출력 음향정보 및 이에 대응하는 선박의 속력정보의 관계를 기초로 구축된 데이터베이스가 제공되는 효과가 있다. 이 같이 구축된 데이터베이스를 이용하여, 선박의 종류 또는 측정 위치와의 거리와 무관하게 정밀한 선박 속력 측정이 가능해진다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템의 예시도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치의 블록(Block)도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 방법의 순서도이다.
도 4 은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 음향신호 수신장치의 예시이다.
도 5 및 도 6은는 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 음향신호 기반의 선박 식별 및 운항 경로 추출방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 음향신호와 선박 고유정보 매칭 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 8은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 선박의 운항 구간별 운항 주파수의 차이를 설명하기 위한 예시도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.
본 명세서에서 선박의 운항 진동정보는, 운항 중인 선박이 발생시키는 진동 또는 음향신호에 포함된 주파수 성분으로, 특히, 선박의 구조 및 재질로부터 발생하는 고유 진동 성분에, 엔진 및 스크류 출력에 의해 발생하는 진동 성분이 결합된 진동정보를 의미한다.
이하, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치, 방법 및 시스템은, 선박 과속 판정 장치, 선박 과속 판정 방법 및 선박 과속 판정 시스템으로 각각 약칭될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템의 예시도이다.
도 1을 참조하면, 선박(30)이 운항 중인 경우, 음향신호를 발생시킬 수 있다. 선박(30)이 운항함에 따라, 엔진 소음이 출력되고, 스크류의 회전과정에서 발생하는 마찰로 인한 음향이 발생할 수 있다. 이 같은 소음 또는 음향은 수많은 파동의 결합으로 구성되며, 각각 파동은, 진폭과 파장 및 진동수의 물리 값을 갖는다. 파동은 진동으로 칭해질 수도 있으며, 진동 정보는, 파동이 갖는 진폭, 파장 및 진동수 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 운항 중인 선박에 의해 발생하는 파장인 음향신호는, 선박(30)의 구조 및 재질에 따라 선박(30)이 고유 진동함에 따라 발생하는 고유 진동 성분과, 선박(30)이 운항됨에 따라 엔진 출력 또는 스크류 회전으로부터 발생하는 진동 성분을 가진 운항 진동정보를 가질 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 운항 진동정보는, 선박(30)이 운항 중인 해상 또는 주변 환경에서 발생하는 진동 성분을 더 포함할 수도 있다.
도 1을 참조하면, 예를 들어, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 선박(30)으로부터 발생한 음향신호를 수신하는 제1 음향신호 수신장치(11), 제2 음향신호 수신장치(12) 및 제3 음향신호 수신장치(13)를 포함할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은 음향신호 수신장치(11, 12, 13) 중 적어도 하나로부터 수신된 제1 기간 동안의 음향신호를 기초로 선박(30)의 운항 진동정보를 추출할 수 있다. 여기에서, 제1 기간은 선박(30)이 운항하는 동안, 음향신호 수신장치(11, 12, 13)에서 음향신호를 수신하는 제1 시점 및 제2 시점 사이의 기간일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 선박 과속 판정 시스템(10)은 제1 시점 이전에, 음향신호 수신장치(11) 및 제2 음향신호 수신장치(12) 각각으로부터 선박(30)의 음향신호가 수신되지 않은 상태의 노이즈 신호를 수신할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은 제1 시점에 수신된 음향신호에 대하여 노이즈 신호의 주파수 성분을 캔슬링 시킴으로써, 선박(30)의 운항 진동정보를 추출할 수도 있다.
즉, 선박(30)의 속력을 측정하는 해양 상의 공간에 해양의 파도, 바람 소리 등 노이즈가 존재할 수 있다. 이러한 노이즈는 선박(30)이 운항함에 따라 발생하는 음향신호에 중첩되어 선박(30)의 운항에 따른 고유 진동을 감지할 수 없는 문제를 발생시킬 수 있다. 따라서, 운항에 따른 선박(30)의 고유 진동정보를 추출하기 위해, 음향신호 수신장치(11, 12, 13)에서 수신된 음향신호에 노이즈 캔슬링 기법을 적용하여, 선박(30)의 운항 진동정보를 추출할 수 있다. 노이즈 캔슬링 기법으로, 예를 들어, 액티브 노이즈 캔슬링(Active Noise Cancellation, ANC) 방식이 적용될 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다.
한편, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 제1 음향신호 수신장치(11)와 제2 음향신호 수신장치(12) 각각의 위치에서, 선박(30)의 운항 진동정보를 기초로 도플러 효과 및 삼각 측량 기법을 이용하여 선박(30)의 이동 속력 및 방향을 추출할 수 있다.
다시 도 1을 참조하면, 선박 과속 판정 시스템(10)은 선박(30)이 운항하는 미리 설정된 구간 상의 적어도 두 지점에 설치되어, 운항 중인 선박(30)의 영상을 획득하는 카메라를 포함할 수도 있다. 도 1에서, A 지점에 설치된 제1 카메라(21)와 B 지점에 설치된 제2 카메라(22)가 예로써 도시되었다.
카메라(11, 21)로부터 획득된 영상을 기초로, 선박 과속 판정 시스템(10)은 미리 설정된 선박 학습모델을 통해 선박(30)의 고유정보를 추출할 수 있다. 선박(30)의 고유정보는, 예를 들어, 화물선, 여객선, 컨테이너선, 유조선, 벌크선 등과 같은 선박의 종류, 선박의 크기 및/또는 부피, 선박의 엔진종류 및/또는 엔진크기, 스크류의 크기, 선박의 재질 및 선박의 구조와 같은 정보를 포함할 수 있다.
상기 미리 설정된 선박 학습모델을 생성하기 위해, 선박 과속 판정 시스템(10)은 신경망 모델(Neural Network)을 이용하여, 입력되는 선박의 이미지에 대한 특징점을 추출하고, 상기 특징점 사이의 관계, 상기 특징점의 군집에 의해 형성되는 선, 면, 구조를 기초로, 상기 선박을 종류 별 또는 부피 별로 분류할 수 있다.
상기 입력되는 선박의 이미지는, 카메라(11, 21)로부터 획득된 영상의 프레임 이미지일 수 있다. 상기 신경망 모델은, 컨볼루션 신경망(convolution neural network: CNN), 오토 인코더(auto encoder), 피드포워드 신경망(feedforward neural network), 방사 신경망(radial basis function network), 코헨 자기조직 신경망(kohonen self-organizing network), 순환 신경망(RNN:recurrent neural network) 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 상기 분류 결과에, 선박의 부피 및/또는 종류 별로 적용 가능한 엔진 및/또는 스크류 데이터를 매칭시킴으로써 상기 선박 학습모델을 생성할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 상기 선박 학습모델을 통해, 카메라(11, 21)로부터 획득된 영상을 분석함으로써 영상 속의 선박(30)의 종류 및 부피를 분류해내고, 이에 매칭되는 엔진 종류 및 크기를 식별할 수 있다. 즉, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 상기 운항 중인 선박(30)의 고유정보를 추출할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 선박(30)에 대해 추출된 고유정보에 선박(30)에 대한 식별자 정보를 매칭하여 저장할 수도 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 추출된 선박(30)의 고유정보 및 추출된 선박(30)의 운항 진동정보를 매칭하여 저장할 수 있다.
결과적으로, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 선박(30)의 고유정보와, 선박(30)의 운항 진동정보와 선박(30)의 이동 속력을 매칭하여 저장할 수 있다.
이를 바탕으로, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 선박의 운항 진동정보에 매칭되는 선박 속력 정보로 구성된 데이터베이가 구축될 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)에 선박의 음향신호가 입력되면, 해당 선박의 운항 진동정보를 추출함으로써, 상기 데이터베이스 상에서 선박의 속력 정보가 추출되고, 선박 과속 판정 시스템(10)은 이를 출력할 수 있게 된다. 이를 위해, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 디스플레이부(미도시)를 구비할 수도 있다.
일 실시예에 따르면, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 상술한 제1 기간과 다른 제2 기간 중인 선박(30)에 의해 음향신호가 발생하면, 음향신호 수신장치(11, 12)를 통해 수신할 수 있다. 이때 선박 과속 판정 시스템(10)은, 선박(30)의 운항 진동정보를 추출할 수 있으며, 상기 구축된 데이터베이스 상에서 운항 진동정보에 대응하는 선박의 속력 정보를 획득함으로써, 선박(30)의 과속여부를 판정할 수 있다. 상술한 제1 기간의 운항으로 인해 추출된 운항 진동정보(이하, 제1 운항 진동정보)와 상기 제2 기간의 운항에 의해 추출된 운항 진동정보(제2 운항 진동정보)는 서로 다를 수 있으며, 제1 기간에 선박(30)이 제한속력 이하의 운항을 하였으나, 제2 기간에 선박(30)이 과속한 경우, 제1 기간 대비 제2 기간의 운항 진동정보의 진폭 및 주파수 중 적어도 하나가 높은 값을 가질 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 선박(30)과 다른 선박(이하, 제2 선박)에 의해 제2 기간 동안의 음향신호가 발생하면, 음향신호 수신장치(11, 12)를 통해 수신할 수 있다. 선박 과속 판정 시스템(10)은, 제2 선박의 음향신호로부터 상기 제2 선박의 운항 진동정보(이하, 제3 운항 진동정보)를 추출할 수 있다. 선박 과속 판정 시스템(10)은 제3 운항 진동정보를 기초로 구축된 데이터베이스 상에서 대응하는 선박의 속력 정보를 획득함으로써, 제2 선박의 과속여부를 판정할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 선박 과속 판정 시스템(10)는 데이터베이스 상의 선박(30)의 속력 범위 정보를 기초로 상기 제2 선박의 과속여부를 판정할 수도 있다.
예를 들어, 제3 운항 진동정보에 매칭되는 속력 정보가 상기 데이터베이스 상에 없는 경우, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 제1 운항 진동정보를 기초로, 제2 선박의 과속여부를 판정할 수도 있다. 이를 위해, 선박 과속 판정 시스템(10)은 선박(30)의 고유정보 및 상기 제2 선박의 고유정보를 비교함으로써, 제1 운항 진동정보에 대응되는 속력 정보를 제3 운항 진동정보에 대응되는 속력 정보로 변환할 수 있는 환산 함수를 생성할 수 있다.
상기 환산 함수를 이용하여, 선박 과속 판정 시스템(10)은 데이터베이스 상에 매칭 값이 없는 운항 진동정보를 갖는 음향신호가 수신되더라도, 상기 음향신호의 음원이 되는 제2 선박의 속력 정보를 추정할 수 있다. 또한, 선박 과속 판정 시스템(10)은 추정된 속력 정보를 기초로, 상기 제2 선박의 과속여부를 판정할 수도 있다.
한편, 선박 과속 판정 시스템(10)는 생성된 제2 선박의 고유정보, 상기 제3 운항 진동정보, 제2 기간 동안 수신된 음향신호를 기초로 측정한 상기 제2 선박의 운항 속력을 매칭하여 상기 데이터베이스에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 선박 과속 판정 시스템(10)은 카메라(21, 22)를 통해 상기 미리 설정된 구간을 운항하는 상기 제2 선박의 속력을 측정하고, 상기 제2 선박의 과속여부의 판정 결과를, 상기 측정된 제2 선박의 속력을 기초로 검증할 수도 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은 선박 과속 판정 장치를 포함할 수 있다. 선박 과속 판정 장치는, 상기 선박 과속 판정 시스템(10)의 각 구성요소의 기능과 동작을 제어할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 상술한 선박 과속 판정 시스템(10)의 음향신호로부터 운항 진동정보 추출, 선박(30) 영상으로부터 선박의 고유정보 추출은, 상기 선박 과속 판정 장치에 의해 수행될 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여, 선박 과속 판정 장치를 자세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치의 블록(Block)도이다. 선박 과속 판정 장치(100)는 서버 장치, 데스크톱 PC와 같은 고정식 컴퓨팅 장치일 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다.
선박 과속 판정 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(101), 외부 디바이스가 연결되거나, 외부 디바이스와 통신하는 네트워크 인터페이스(102), 프로세서(101)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리(103)와, 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지(104) 및 상기 스토리지(104)에 저장된 하나 이상의 소프트웨어(105) 및 음향신호 매칭 데이터베이스(DB)를 포함할 수 있다.
프로세서(101)는 선박 과속 판정 장치(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(101)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(101)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 선박 과속 판정 장치(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.
네트워크 인터페이스(102)는 선박 과속 판정 장치(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 네트워크 인터페이스(102)는 공중 통신망인 인터넷 외에 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 또한, 네트워크 인터페이스(102)는 외부 디바이스와의 연결을 제공할 수도 있다. 이를 위해, 네트워크 인터페이스(102)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈 및 접속 단자 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 여기에서 외부 디바이스는, 미리 설정된 구간을 형성하는 영역 내에 설치된 음향신호 수신장치(11, 12, 13) 또는 음향신호 매칭 데이터베이스(107)에 접근하여 운항 중인 선박의 속력정보를 요청하는 외부 단말일 수도 있다.
메모리(103)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(103)는 본 발명의 실시예들을 실행하기 위하여 스토리지(104)로부터 하나 이상의 프로그램(105)을 로드(load)할 수 있다. 도 3에서 메모리(103)는 예를 들오 RAM일 수 있다.
스토리지(104)는 상기 하나 이상의 프로그램(105) 및 음향신호 매칭 데이터베이스(107)를 비임시적으로 저장할 수 있다. 도 3에서 상기 하나 이상의 프로그램(105)의 예시로 속력 예측 소프트웨어(105)가 도시되었다. 속력 예측 소프트웨어(105)는, 속력 예측 프로그램으로 칭해질 수도 있다.
스토리지(104)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
속력 예측 소프트웨어(105)는 본 발명의 실시예에 따라, 선박 과속 판정 장치(100)가 수신된 음향신호를 기초로, 선박의 속력 정보를 추출하도록 지원할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 속력 예측 소프트웨어(105)는, 음향신호가 입력 되면 실제 선박(30)의 운항에 의해 발생한 음향신호만을 검출하여야 한다. 음향신호 검출이 선박(30) 인식 및/또는 선박(30)의 속력 정보 추출 정확도에 매우 큰 영향을 미친다. 아무리 개선된 운항 진동정보 검출 알고리즘을 사용한다 하더라도, 음향신호 검출이 제대로 이루어지지 않으면 좋은 인식률을 기대하기 어렵기 때문이다.
특히, 운항 환경 상에서 잡음이 포함되는 경우가 많으므로, 상술한 바와 같이 선박(30) 인식 및/또는 선박(30)의 속력 정보 추출 정확도를 높이기 위해서는 노이즈 캔슬링 기법의 적용이 필요하다. 따라서, 속력 예측 소프트웨어(105)는 노이즈 캔슬링 알고리즘 등 음향신호 검출의 정밀도를 높일 수 있는 프로그램을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 속력 예측 소프트웨어(105)는, 선박(30)의 운항에 따른 음향신호에서 특징을 추출한다. 음향신호는 선박의 경우, 연식, 종류, 무게, 부피, 엔진의 종류, 스크류의 회전 속도, 운항 속력 등에 따라 매우 복잡하게 변하기 때문에, 운항 중인 선박(30)의 음향신호의 특징을 잘 표현할 수 있는 특징 추출이 매우 중요한 문제이다. 즉, 특징 추출을 통해, 선박(30)과 다른 선박을 구별하고, 선박(30)의 구간 별 속력을 구별할 수 있다. 특히, 특징 추출 과정에서는 불필요하게 동일 선박 또는 동일한 속력으로 운항 중인 선박의 음향신호들 간의 일관성을 높임과 동시에 다른 선박 또는 다른 속력으로 운항 중인 선박의 음향신호와는 변별력을 높일 수 있는 정보를 추출해야 한다. 이와 같이 일관성 및 변별력을 부여할 수 있는 정보를 특징벡터라고 한다. 이 같은 특징벡터는 본 발명의 실시예에서 선박의 운항 진동정보에 대응될 수 있다.
일 실시예에서, 속력 예측 소프트웨어(105)는, 상기 운항 진동정보를 기초로, 운항 중인 선박의 속력 정보를 추출하기 위해서는 수신되는 음향신호의 신호적인 특성을 모델링하여 비교하는 음향모델(Acoustic Model)를 포함할 수 있다.
음향모델은 다시 인식대상을 속력정보로 설정하고 이를 입력신호의 운항 진동정보와 비교하는 직접비교 방법과 인식대상인 속력정보를 통계적으로 처리하여 이용하는 통계방법으로 나뉘어 진다. 본 발명의 실시예에 따르면, 음향모델은 HMM과 같이 확률값, 평균, 그리고 분산을 비교대상으로 하는 통계적 알고리즘, 그리고 인공 신경망을 이용하는 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
특히, 본 발명의 실시예에 따르면, 속력 예측 소프트웨어(105)는 후술할 음향신호 매칭 데이터베이스(107)를 기반으로 생성된 기계 학습 모델을 포함할 수 있다. 여기에서, 기계 학습 모델은, 상술한 인공 신경망을 포함할 수 있으며, 특히, 컨볼루션 신경망(convolution neural network: CNN)을 포함하여 구성될 수 있다. 기계 학습 모델은, 진동 학습모델로 호칭될 수 있다.
예를 들어, 진동 학습모델이 컨볼루션 신경망에 의한 것일 경우, 프로세서(101)에 의해 진동 학습모델이 구동됨에 따라, 음향신호의 특징 값이 필터링되고, 컨볼루션 계산을 통해 여러 음향신호 중 운항 진동정보만 새롭게 취해진다. 이를 반복 학습함으로써, 선박의 속력 별 운항 진동정보가 분류될 수 있다. 또는, 선박의 운항 진동정보 별로 매칭되는 속력정보가 식별될 수 있다.
구체적으로, 선박 과속 판정 장치(100)는, 음향신호 매칭 데이터베이스(107)에 저장된 제1 기간 동안의 운항 진동정보 및 선박(30)의 운항 속력을 미리 설정된 진동 학습모델을 통해 학습시킴에 따라, 선박(30)의 음향신호에 대응되는 선박(30)의 속력 범위 정보를 생성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 방법의 순서도이다. 도 4 은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 음향신호 수신장치의 예시이다.
이하, 선박 과속 판정 방법의 각 단계는, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템(10)에 의해 수행된다.
도 1, 도 3 및 도 4를 참조하면, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 미리 설정된 구간, 예를 들어, A에서 B 지점을 운항 중인 선박(30)(이하, 제1 선박)의 음향신호를 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치(11, 12, 13)에서 수신할 수 있다(S10).
특히, 도 4에서, 제1 음향신호 수신장치(11)는 부표(41) 상에 설치되고, 제2 음향신호 수신장치(12)는 해양 구조물 또는 바위(42)에, 제3 음향신호 수신장치(13)는 육지(43)에 설치된 경우가 예로써 도시되었다. 도 4를 참조하면, 제1 음향신호 수신장치(11), 제2 음향신호 수신장치(12) 및 제3 음향신호 수신장치(13)가 영역(400)을 형성하며, 선박이 미리 설정된 구간을 운항 중에 적어도 두개의 음향신호 수신장치가 도플러 효과 및 삼각측량 기법을 이용하여 선박의 위치 및 속력이 측정될 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치(11, 12)에서 수신된 각각의 음향신호로부터 상기 제1 선박(30)의 운항 진동정보를 추출할 수 있다(S20). 또한, 선박 과속 판정 시스템(10)은 수신된 각각의 음향신호로부터 제1 선박(30)의 운항 속력을 측정할 수 있다(S30).
제1 선박(30)의 운항 진동정보와 이에 매칭되는 측정된 운항 속력을 포함하는 속력 범위 정보로 구성된 데이터베이스를 구축할 수 있다(S40). 이때, 미리 설정된 진동 학습모델을 이용하여 운항 진동정보를 기초로, 제1 선박(30)의 운항 속력 정보가 학습될 수 있다(S50). 상기 진동 학습모델은, 음향신호와 운항 진동정보 및 속력정보의 3가지 정보 사이의 관계를 정의하고 상기 정보 중 하나의 정보를 기준으로 나머지 두개의 정보를 분류할 수 있다.
속력 범위 정보는, 측정된 운항 속력 및 운항 진동정보를 학습한 결과, 제1 선박(30)이 운항 진동정보를 발생시키며 운항하는 경우, 생성 가능한 제1 선박(30)의 최대 속력 및 최소 속력 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다음으로, 선박 과속 판정 시스템(10)은 상기 미리 설정된 구간을 운항하는 제2 선박의 음향신호를 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치(11, 12)에서 수신할 수 있다(S60). 선박 과속 판정 시스템(10)은 제2 선박의 음향신호를 기초로, 제2 선박의 과속여부를 판정할 수 있다(S70).
도 5 및 도 6은는 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 음향신호 기반의 선박 식별 및 운항 경로 추출방법을 설명하기 위한 예시이다.
도 5에서, 제1 음향신호 수신장치(10), 제2 음향신호 수신장치(20) 및 제3 음향신호 수신장치(30)는 설치 지점을 표현하기 위해 간소화되었으며, 선박(500) 역시, 운항 중의 위치X로 표시되었다.
도 5를 참조하면, 제1 음향신호 수신장치(11)에서 위치X에서 선박(30)의 음향신호를 기초로, 거리(511)을 감지할 수 있다. 제2 음향신호 수신장치(12)에서 위치X에서 선박(500)의 음향신호를 기초로, 거리(512)를, 제3 음향신호 수신장치(13)에서 위치X에서 선박(500)의 음향신호를 기초로, 거리(513)을 감지할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 상기 음향신호 수신장치(11, 12, 13)으로부터 운항 중 멀어지는 선박(500)의 거리를 도플러 효과를 통해 감지할 수 있으며, 도 3의 단계(S30)에서, 상기 음향신호 수신장치(11, 12, 13) 중 적어도 두개의 지점에서 삼각측량 기법을 활용하여 선박(500)의 위치 및 속력을 측정할 수 있다.
도 6에서 선박(500)이, 제1 경로(601), 제2 경로(602), 제3 경로(603), 제4 경로(604), 제5 경로(605)를 진행하며, 영역(400)을 운항하는 경우가 예로써 도시되었다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 제1 경로(601)의 운항 이전에, 영역(400)에서 노이즈를 수신하여, 디폴트 진동으로 결정하고, 제1 경로(601)에서 제5 경로(605)의 운항 과정에 수신되는 음향신호에 의한 운항 진동정보에서 상기 노이즈를 캔슬링할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 제1 음향신호 수신장치(11) 및 제2 음향신호 수신장치(12) 각각으로부터 제1 시점에 제1 경로(601)를 운항 중인 선박(500)의 음향신호를 기초로, 운항 진동정보를 추출할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 제1 음향신호 수신장치(11) 및 제2 음향신호 수신장치(12)로부터, 제2 시점에 제2 경로(602) 상에서 음향신호를 수신할 수 있으며, 특정 선박의 음향신호로부터 상기 선박(500) 운항 진동정보에 매칭되는 진동 성분이 추출되는지 판단할 수 있다.
선박(500)의 운동 진동정보가 추출된 경우, 함으로써, 제2 경로(602) 상의 음향신호의 음원을 선박(500)으로 식별할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 추출된 운항 진동정보를 기초로, 선박(500)의 제1 시점 및 제2 시점 사이의 운항 속력 및 운항 방향을 식별할 수 있다.
나아가, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 제1 경로(601), 제2 경로(602), 제3 경로(603), 제4 경로(604) 및 제5 경로(605)의 거리를 측정하여, 미리 설정된 구간 상의 총 운항 거리를 결정할 수 있다.
또한, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 각 경로 별 운항 속력을 측정할 수 있으며, 상기 총 운항 거리 상의 각 경로 별 선박(500)의 과속 여부를 판정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 영역(400) 상에 복수개의 선박이 운항 중일 수 있다. 선박 과속 판정 시스템(10)은, 제1 음향신호 수신장치(11) 및 제2 음향신호 수신장치(12) 각각으로부터 제1 시점에 복수의 선박으로부터 복수개의 음향신호를 수신할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은, 미리 설정된 진동 학습모델에 의해 분류된 운항 진동정보 정보를 기초로, 복수개의 음향신호에 대응하는 복수개의 선박을 식별할 수 있다.
또한, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 추출된 운항 진동정보를 기초로, 복수개의 선박 중, 선박(500)을 특정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 선박 과속 판정 시스템(10)은, 제1 음향신호 수신장치(11) 및 제2 음향신호 수신장치(12)로부터 제1 시점의 음향신호로부터 추출된 선박(500)의 운항 진동수의 진동 성분과, 제2 시점에 제3 음향신호 수신장치(13)에서 수신된 음향신호의 진동 성분을 비교함으로써, 선박(500)을 검증할 수 있다.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 음향신호와 선박 고유정보 매칭 방법을 설명하기 위한 것으로, 도 2의 음향신호 매칭 데이터베이스(107)의 예시이다.
도 7에서, 도 1의 제1 카메라(21)에서 획득된 제1 이미지에서 추출된 선박(30)의 고유정보(701), 제2 카메라(22)에서 획득된 제2 이미지에서 추출된 선박(30)의 고유정보(702)가 예로써 도시되었다.
도 7을 참조하면, 고유정보(701, 702)는, 제1 이미지 및 제2 이미지가 획득됨에 따라 선박 학습모델에 의해 학습 및/또는 추출(731, 732)될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 제1 음향신호 수신부(11)는 제1 시점에 음향신호(711), 제2 시점에 음향신호(712), 제3 시점에 음향신호(713)를 수신할 수 있다. 또한, 제2 음향신호 수신부(12)는 제1 시점에 음향신호(721), 제2 시점에 음향신호(722)를 수신할 수 있다. 도시되지 않았으나, 제1 음향 수신부(11), 제2 음향 수신부(12) 및 제3 음향 수신부(13)의 복수 시점에서 수신된 음향신호에 대한 정보가 데이터베이스(107)에 추가로 포함될 수 있다.
도 7의 음향신호(711, 712, 713, 721, 722)는, 수신 시점에 대한 정보, 수신한 음향신호 수신장치에 대한 정보, 수신 신호의 진폭, 주파수, 위상 정보를 포함할 수 있다. 상기 음향신호 정보 중 일부는, 누적 수신되는 음향신호에 대한 분석결과 반영되는 위상 정보를 포함할 수도 있다.
또한, 선박 과속 판정 시스템(10)은 상기 누적된 다수의 음향신호(711, 712, 713, 721, 722) 각각으로부터 운항 진동정보를 추출하고, 상기 누적된 다수의 음향신호(711, 712, 713, 721, 722) 상호 간의 정보를 이용하여 선박의 위치 및 운항 속력을 측정할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은 미리 설정된 진동 학습모델을 이용하여, 음향신호, 운항 진동정보 및 운항 속력의 상호간의 관계를 설정하고, 각 정보 별 분류체계를 구축할 수 있다.
도 8은 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조되는, 선박의 운항 구간별 운항 주파수의 차이를 설명하기 위한 예시도이다.
도 8을 참조하면, 선박 과속 판정 시스템(10)은 미리 설정된 구간을 운항 중인 선박(500)의 음향신호에 매칭된 도 6의 경로 정보(601, 602, 603, 604, 605)의 누적 데이터(801)로부터 각 경로 별 운항 진동정보(802)를 추출할 수 있다.
선박 과속 판정 시스템(10)은 운항 진동정보(802)를 기초로, 도 6의 각 경로 별 선박(500)의 속력을 측정할 수 있으며, 각 경로에서의 과속여부를 판정할 수도 있다.
지금까지 첨부된 도면을 참조하여 설명된 본 발명의 실시예에 따른 제어부(70)의 결정 및/또는 연산 방법들은 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현된 컴퓨터프로그램의 실행에 의하여 수행될 수 있다. 상기 컴퓨터프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 제1 컴퓨팅 장치로부터 제2 컴퓨팅 장치에 송신되어 상기 제2 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 제2 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다. 상기 제1 컴퓨팅 장치 및 상기 제2 컴퓨팅 장치는, 서버 장치, 데스크탑 PC와 같은 고정식 컴퓨팅 장치, 노트북, 스마트폰, 태블릿 피씨와 같은 모바일 컴퓨팅 장치를 모두 포함한다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (11)

  1. 인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치로서,
    하나 이상의 프로세서;
    적어도 하나의 음향신호 수신장치로부터 음향신호를 수신하는 네트워크 인터페이스;
    상기 프로세서에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리; 및
    상기 음향신호 및 상기 음향신호에 대응하는 선박의 속력 정보를 매칭하여 저장하는 데이터베이스와 상기 컴퓨터 프로그램을 저장하는 스토리지를 포함하되,
    상기 프로그램은,
    상기 적어도 하나의 음향신호 수신장치 중, 제1 음향신호 수신장치 및 제2 음향신호 수신장치 각각으로부터 제1 시점에 수신된 음향신호를 기초로, 운항 중인 선박의 운항 진동정보를 추출하는 오퍼레이션;
    상기 제1 음향신호 수신장치 및 상기 제2 음향신호 수신장치로부터, 제2 시점의 음향신호를 수신하는 오퍼레이션;
    상기 제2 시점의 음향신호로부터 상기 운항 진동정보에 매칭되는 진동 성분을 제1 추출함으로써, 상기 제2 음향신호의 음원을 상기 선박으로 식별하는 오퍼레이션; 및
    상기 운항 진동정보를 기초로, 상기 선박의 상기 제1 시점 및 상기 제2 시점 사이의 운항 속력 및 운항 방향을 식별하는 오퍼레이션을 포함하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 운항 진동정보는,
    상기 선박의 구조 및 재질에 따라 상기 선박이 고유 진동함에 따라 발생하는 고유 진동 성분과, 상기 선박이 운항됨에 따라 엔진 출력으로 발생하는 진동 성분이 결합된 것인,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 운항 중인 선박의 운항 진동정보를 추출하는 오퍼레이션은,
    상기 제 1 시점 이전에, 상기 제1 음향신호 수신장치 및 상기 제2 음향신호 수신장치 각각으로부터 상기 선박의 음향신호가 수신되지 않은 상태의 노이즈 신호를 수신하는 오퍼레이션; 및
    상기 제1 시점에 수신된 음향신호에 대하여 상기 노이즈 신호의 주파수 성분이 캔슬링 시킴으로써, 상기 선박의 운항 진동정보를 추출하는 오퍼레이션을 포함하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 음향신호 수신장치는, 제3 음향신호 수신장치를 더 포함하고,
    상기 프로그램은, 상기 제3 음향신호 수신장치로부터 상기 제2 시점의 음향신호를 수신하는 오퍼레이션을 더 포함하고,
    상기 제2 음향신호의 음원을 상기 선박으로 식별하는 오퍼레이션은, 상기 상기 제3 음향신호 수신장치에서 수신된 상기 제2 시점의 음향신호로부터 상기 운항 진동정보에 매칭되는 진동 성분을 제2 추출하는 오퍼레이션; 및
    상기 제2 추출된 주파수 성분을 기초로, 상기 제2 음향신호 수신장치에서 수신된 상기 제2 음향 신호의 음원을 상기 선박으로 식별하는 오퍼레이션을 포함하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 운항 중인 선박의 운항 진동정보를 추출하는 오퍼레이션은,
    상기 제1 음향신호 수신장치 및 상기 제2 음향신호 수신장치 각각으로부터 제1 시점에 복수의 선박으로부터 복수개의 음향신호를 수신하는 오퍼레이션;
    미리 설정된 진동 학습모델에 의해 분류된 운항 진동정보를 기초로, 상기 복수개의 음향신호에 대응하는 복수개의 선박을 식별하는 오퍼레이션; 및
    상기 추출된 운항 진동정보를 기초로, 상기 복수개의 선박 중, 상기 선박을 특정하는 오퍼레이션을 포함하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치.
  6. 제1 선박으로부터 발생한 음향신호를 수신하는 적어도 하나의 음향신호 수신장치;
    상기 제1 선박이 운항하는 미리 설정된 구간 상의 적어도 두 지점에 설치되어, 상기 운항 중인 제1 선박의 영상을 획득하는 카메라; 및
    상기 카메라로부터 획득된 영상을 기초로, 미리 설정된 선박 학습모델을 통해 상기 제1 선박의 고유정보를 추출하고, 상기 음향신호 수신장치로부터 수신된 제1 기간 동안의 음향신호를 기초로 상기 제1 선박의 운항 진동정보를 추출하고, 상기 추출된 제1 선박의 고유정보 및 상기 추출된 제1 선박의 운항 진동정보를 매칭하여 저장하고, 상기 제1 기간 동안 수신된 음향신호를 기초로 상기 제1 선박의 운항 속력을 측정하고, 상기 제1 선박의 운항 속력 및 상기 제1 선박의 운항 진동정보를 매칭하여 저장하는 선박 과속 판정 장치를 포함하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 선박 과속 판정 장치는,
    상기 저장된 상기 제1 기간 동안의 운항 진동정보 및 상기 제1 선박의 운항 속력을 미리 설정된 진동 학습모델을 통해 학습시킴에 따라, 상기 제1 선박의 음향신호에 대응되는 상기 제1 선박의 속력 범위 정보를 생성하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 선박 과속 판정 장치는,
    상기 음향신호 수신장치로부터 운항 중인 제2 선박의 제2 기간 동안의 음향신호가 수신되면, 상기 제2 선박의 음향신호로부터 상기 제2 선박의 운항 진동정보를 추출하고, 상기 추출된 제2 선박의 운항 진동정보 및 상기 생성된 제1 선박의 속력 범위 정보를 기초로 상기 제2 선박의 과속여부를 판정하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 선박 과속 판정 장치는,
    상기 카메라를 통해 상기 미리 설정된 구간을 운항하는 상기 제2 선박의 속력을 측정하고, 상기 제2 선박의 과속여부의 판정 결과를, 상기 측정된 제2 선박의 속력을 기초로 검증하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 선박 과속 판정 장치는,
    상기 추출된 제1 선박의 고유정보를 기초로, 상기 미리 설정된 선박 학습모델을 이용하여 상기 제2 선박의 고유정보를 생성하고, 상기 생성된 제2 선박의 고유정보 및 상기 추출된 제2 선박의 운항 진동정보를 매칭하여 저장하고, 상기 제2 기간 동안 수신된 음향신호를 기초로 상기 제2 선박의 운항 속력을 측정하고, 상기 제2 선박의 운항 속력 및 상기 제2 선박의 운항 진동정보를 매칭하여 저장하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템.
  11. 인공지능 기반의 선박 과속 판정 시스템에 의해 수행되는, 인공지능 기반의 선박 과속 판정 방법으로,
    미리 설정된 구간을 운항 중인 제1 선박의 음향신호를 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신하는 단계;
    상기 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신된 각각의 음향신호로부터 상기 제1 선박의 운항 진동정보를 추출하는 단계;
    상기 수신된 각각의 음향신호로부터 상기 제1 선박의 운항 속력을 측정하는 단계; 및
    상기 제1 선박의 운항 진동정보에 매칭되는 운항 속력 범위 정보로 구성된 데이터베이스를 구축하는 단계를 포함하되,
    상기 속력 범위 정보는, 상기 측정된 운항 속력 및 상기 운항 진동정보를 미리 설정된 진동 학습모델을 이용하여 학습한 결과, 상기 제1 선박이 상기 운항 진동정보를 발생시키며 운항하는 경우, 생성 가능한 상기 제1 선박의 최대 속력을 포함하되,
    상기 방법은,
    미리 설정된 구간을 운항 중인 제2 선박의 음향신호를 적어도 두개의 지점에 설치된 음향신호 수신장치에서 수신하는 단계; 및
    상기 제2 선박의 음향신호를 기초로, 상기 제2 선박의 과속여부를 판정하는 단계를 더 포함하는,
    인공지능 기반의 선박 과속 판정 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220196816A1 (en) * 2020-12-23 2022-06-23 Korea Oceanic And Atmospheric System Technology(Koast) Apparatus, method and system for determining speeding of vessel based on artificial intelligence

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114932560B (zh) * 2022-07-25 2022-11-22 山东贞元汽车车轮有限公司 一种机械臂抓取轮毂的自动控制方法和系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101152967B1 (ko) * 2010-11-30 2012-06-08 (주)대도기계 선박 기적음을 이용한 타 선박의 실시간 위치추정 시스템 및 이를 이용한 위치추정 방법
US20150025834A1 (en) * 2012-02-16 2015-01-22 Nippon Yusen Kabushiki Kaisha Ship speed meter and ship speed measurement method
JP2019132800A (ja) * 2018-02-02 2019-08-08 日本無線株式会社 超音波センサ装置及び超音波センサプログラム
KR20190101275A (ko) * 2018-02-22 2019-08-30 한양대학교 산학협력단 사물인터넷을 기반으로 선박 접안 시 항만 시설의 손상을 예방하는 방법 및 시스템
KR102031212B1 (ko) * 2019-02-25 2019-10-11 주식회사 이엘 사물인터넷 무선통신장치를 탑재한 임베디드 방식의 선박 자율 운영시스템

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090048726A1 (en) * 2007-08-14 2009-02-19 Lofall Marine Systems, Llc Vessel performance monitoring system and method
KR101224907B1 (ko) 2010-10-28 2013-01-22 삼성중공업 주식회사 다 음원 위치 추정을 이용한 선박의 위치 기준 시스템 및 그 위치 기준 방법
WO2022139027A1 (ko) * 2020-12-23 2022-06-30 (주)한국해양기상기술 인공지능 기반의 선박 과속 판정 장치, 방법 및 그 시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101152967B1 (ko) * 2010-11-30 2012-06-08 (주)대도기계 선박 기적음을 이용한 타 선박의 실시간 위치추정 시스템 및 이를 이용한 위치추정 방법
US20150025834A1 (en) * 2012-02-16 2015-01-22 Nippon Yusen Kabushiki Kaisha Ship speed meter and ship speed measurement method
JP2019132800A (ja) * 2018-02-02 2019-08-08 日本無線株式会社 超音波センサ装置及び超音波センサプログラム
KR20190101275A (ko) * 2018-02-22 2019-08-30 한양대학교 산학협력단 사물인터넷을 기반으로 선박 접안 시 항만 시설의 손상을 예방하는 방법 및 시스템
KR102031212B1 (ko) * 2019-02-25 2019-10-11 주식회사 이엘 사물인터넷 무선통신장치를 탑재한 임베디드 방식의 선박 자율 운영시스템

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20220196816A1 (en) * 2020-12-23 2022-06-23 Korea Oceanic And Atmospheric System Technology(Koast) Apparatus, method and system for determining speeding of vessel based on artificial intelligence
US11841415B2 (en) * 2020-12-23 2023-12-12 Korean Oceanic And Atmospheric System Technology (Koast) Apparatus, method and system for determining speeding of vessel based on artificial intelligence

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