GPU를 활용한 인공지능 및 수동 필터 기반의 해무 제거 알고리즘 개발

국문 초록 (Abstract)

Objective: 해무로 인한 해상 또는 육상의 CCTV 영상의 품질이 저하되어 장애물 등을 식별하기 힘들어 선박 등의 운항에 매우 어려움이 많다. 이에 본 연구에서는 해무를 제거하기 위해 인공지능 기반의 필터와 수동 필터에 대한 상호보완적 요소를 적용하여 저품질의 영상을 개선하는 알고리즘을 개발하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. Background: 근해상에 수많은 선박들이 운항을 하고 있고, 선박들은 항로표지를 식별하여 운항을 한다. 하지만 해무로 인해 가시거리 확보 및 항로표지와 다른 선박 등의 식별이 어려워 지면서 운항에 많은 어려움을 겪고 있다. 이미지에 포함된 미세먼지나 안개를 제거하는 많은 선행연구들이 있지만, 해상을 타겟으로 한 연구는 미흡하다. 이미지가 전체적으로 어두워지거나 제거하는 과정에서 가려져있던 물체가 주변과 동화되어 식별하기 어려워지는 문제가 있다. 또한 제거하는 속도가 빠르지 않아 CCTV 영상과 같은 데이터를 처리하기에는 한계가 있다. Method: 데이터의 손실을 최소화하기 위해 인공지능 기반의 필터와 수동 필터를 각각 적용시키는 것이 아닌 각 필터에 대한 상호보완적인 요소를 적용하고, 각 필터의 순서를 변경하거나 여러 번 적용시키는 방법을 제시하였다. 또한 처리속도를 개선을 위해 CUDA Programming을 사용하는 방법을 제시하였다. Results: 인공지능 기반의 필터를 사용한 후 수동 필터를 적용 시켰을 때, 데이터의 손실이 최소화 되는 것을 확인하였고, CUDA Programming을 통하여 실시간에 가까운 속도로 처리속도를 개선하였다. Conclusion: 인공지능 기반의 필터와 수동 필터를 각각 적용시켰을 때 발생한 데이터 손실이나 어두워지는 문제를 각 필터에 대한 상호보완적인 요소를 적용 시킴으로써 최소화 하였고, CUDA Programming을 사용하여 속도 개선이 이루어지는 것을 보였다. Application: 영상 또는 이미지에 포함된 해무를 빠른 속도로 제거하여 품질을 개선시키는 방법을 제시하였고, 이를 사용하여 항로표지식별이나 선박 등의 운항이 용이해질 것이라 기대된다.