해양 장면의 의미론적 이해를 위한 해양환경 데이터셋: Ocean AI Segmentation Initiatives(OASIs)

• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 김용진 김한근
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2024 추계학술대회논문집, 135~136쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.11.14

국문 초록

해상 운송 산업에서는 AI 응용시스템의 발전으로 인해 더욱 효율적인 운영이 가능해지고, 안전성도 높아지고 있다. 이에 따라 해상운송 산업에서 AI 기술을 활용한 연구가 증가하고 있으며, 고품질의 데이터 세트를 구축하는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 해양 환경에서의 물체 인식은 빛 반사, 간섭, 강렬한 조명 및 다양한 환경 조건에 의해 AI 모델 성능이 저하되는 문제에 직면해 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 해상 장면에 맞춘 특수한 고품질의 데이터 세트를 통해 AI 모델을 훈련하고 평가하는 것은 필수적이다. 하지만 기존 항만 데이터 세트는 해양 환경의 고유한 특성을 포함하지 못하거나 특정 시나리오만 다루는 경우가 많아 AI 모델을 학습하거나 성능을 평가하기에는 부적합했다. 본 논문에서는 다양한 해양 환경에서 AI 모델 성능 평가를 표준화하는 것을 목표로 하는 Ocean AI Segmentation Initiatives(OASIs) 벤치마크 해양 데이터 세트를 소개한다. OASIs 데이터 세트는 바다에서 흔히 볼 수 있는 광범위한 기상 조건, 조명 시나리오 및 물체 유형을 포함하도록 구성되어 해당 분야의 연구자와 개발자의 연구개발에 도움이 될 것이다. OASIs 데이터 세트에 대한 자세한 내용은 웹사이트(https://www.navlue.com/dataset)에서 확인 할 수 있다.

키워드

AI 데이터 세트 OASIs 해양 환경