수중 소나 점군데이터 기반 테트라포드 객체검출 기술 개발

Abstract

항만시설 무인시공 시 수중 환경에서 발생하는 부유물과 물 자체의 탁도로 인하여 일반 카메라 영상으로 시공 현장을 명확히 확인하기 어려워, 대부분 수중 소나 데이터를 활용한다. 본 연구에서는 3차원 소나 (Blueview BV5000)로 얻어진 점군데이터에서 시공 중인 테트라포드 (TTP)를 자동 검출할 수 있는 기술을 개발하였다. 30 kg과 120 kg의 TTP와 3차원 소나를 수조 내 9 m 깊이에 배치하였다. TTP와 소나 간 거리를 3, 5, 10, 15 m로 설정하고, 각 거리별로 소나 장비를 왼쪽에서 오른쪽으로 총 5번, 1 m 간격으로 이동시켜 소나 점군데이터를 측정하였다. 데이터 전처리 단계에서는 수조의 바닥, 벽, 수면 등의 노이즈를 제거하기 위해 데이터의 범위를 설정하여 유효데이터만 잘라냈다. TTP에 해당하는 소나 점군데이터를 세 가지 부류 (background, TTP30kg, TTP120kg)로 구분하고 각 부류에 대한 경계 상자 (bounding box)를 생성하여 라벨링 하였다. 3차원 소나 점군데이터를 2차원 BEV (Bird Eye’s View) 도메인으로 투영한 후 Complex-YOLOv4 아키텍처를 훈련하여 TTP 객체를 검출하며, 검출 정보에 경계 상자의 위치와 회전 정보를 통하여 객체의 방향성과 위치를 동시에 추출하였다. 본 모델은 TTP 객체 검출에 있어 0.18의 평균 방향 유사성 및 0.18의 평균 정밀도를 보였다. 개발된 TTP 객체 검출 기술은 항만 및 해양 인프라 구축 작업의 효율성 향상에 큰 기여를 할 것으로 예상된다.