해양융합공학과
캡스톤프로젝트
COIN과 함께하는 스마트 해양 안전 서비스
AI 기반 이안류 탐지와 드론 정찰을 통한 실시간 해양 안전 모니터링
해양 안전 문제 해결을 위한 COIN 프로젝트의 비전과 목표
이안류는 역류라고 불리며 해안가에서 외해로 빠르게 이동하여 인명 피해를 유발하는 해빈류입니다..
매년 증가하는 해양 사고와 이안류로 인한 인명 피해는 필수적으로 해결해야 할 사회회적 문제입니다.
CCTV 영상 분석을 통한 실시간 이안류 감지 시스템 구축을 통한 관리자, 연구자, 이용객들에게 필요한 정보를 제공합니다.
디지털 트윈을 활용해 신속하고 체계적인 연안 안전관리 기능을 강화하고, 정보의
통합으로 해안 정보의 허브로 발전합니다.
COIN과 함께하는 스마트 해양 안전 서비스
실시간 CCTV영상을 기반으로 COIN만의 알고리즘으로
영상 분석을 진행하고 이를 통해 이안류 발생 패턴을 감지합니다.
이안류는 쇄파 이후 잉여응력에 의해 발생한 해빈류가
해저 지형에 집중되며 형성되는 역류입니다.
잉여응력의 발산(∇⋅𝑆)은 에너지 플럭스와 비례 관계를 가지며,
에너지 플럭스 (\(E_{flux})\)을 통하여
이안류 발생 가능성 예측이 가능함을 알 수 있습니다.
구글 어스를 활용하여 기준 좌표를 설정하여 사영보정을 진행하였습니다.
실시간 CCTV영상을 기반으로 COIN만의 알고리즘으로
영상 분석을 진행하고 이를 통해 이안류 발생 패턴을 감지합니다.
Gray 스케일로 변환한 뒤 픽셀 별 강도 시계열 데이터를
30Hz로 취득하였습니다.
1분동안 1,800 장의 프레임을 분석하여,실시간 \(E_{flux}\)를 산출 하였습니다.
COIN과 함께하는 스마트 해양 안전 서비스
계산된 픽셀 별 파랑 \(E_{flux}\)를 기반으로 드론 정찰
경로를 세우고 디지털 트윈과 연동됩니다.
계산된 \(E_{flux}\)를 기반으로 DBSCAN 을 활용하여
밀도 기반 군집화를 진행하였습니다.
군집화된 결과를 기반으로 드론 정찰 경로를
Prim 알고리즘을 활용하여 제작하였습니다.
가상환경과 연동을 위해 마이크로소프트사의 Airsim플러그인을
활용하여 Unreal engine 4.27과 연동하였습니다.
제작된 경로로 드론 제어를 위해
PX4-AUTOPILOT 오픈소스를 활용하였습니다.
다양한 사용자 그룹을 위한 특화된 해양 안전 정보 서비스
COIN 프로젝트의 비전과 목표
COIN(Coastal Innovation)은 해양융합공학과 연안해양공학과 컴퓨터 공학을 접목시킨 캡스톤 프로젝트로, 연안 안전을 위해 이용객 및 관리자에게 정보를 제공하는 해양 관련 다양한 이해관계자들에게 맞춤형 정보를 제공하는 플랫폼입니다. 우리는 지속 가능한 해양 활동과 생태계 보존을 위한 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다.
휩쓸릴 경우 큰 사고로 이어지는 이안류, 대부분의 사람들은
모를 뿐더러 대처방법도 알지 못합니다. 이에 저희는 실시간으로 이안류 위험지역 탐색 및 정찰 프로토콜을 개발하였고 정부와 협업하여 안전한 해양을 만드는것이 저희의 최종 목표입니다