자율운항선박이 상용화되어 연안을 항해하기 위해서는 해상의 장애물을 탐지할 수 있어야 한다. 연안에서 가장 많이 볼 수 있 는 장애물 중의 하나는 양식장의 부표이다. 이에 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 해상의 부표를 탐지하고, 카메라 영상의 기하 학적 해석을 통해 선박으로부터 떨어진 부표의 거리와 방위를 계산하여 장애물을 시각화하는 해상물체탐지시스템을 개발하였다. 1,224장 의 양식장 부표 사진으로 해양물체탐지모델을 훈련시킨 결과, 모델의 Precision은 89.0 %, Recall은 95.0 % 그리고 F1-score는 92.0 %이었다. 얻 어진 영상좌표를 이용하여 카메라로부터 떨어진 물체의 거리와 방위를 계산하기 위해 카메라 캘리브레이션을 실시하고 해상물체탐지시 스템의 성능을 검증하기 위해 Experiment A, B를 설계하였다. 해상물체탐지시스템의 성능을 검증한 결과 해상물체탐지시스템이 레이더보 다 근거리 탐지 능력이 뛰어나서 레이더와 더불어 항행보조장비로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

본 연구에서는 수학적 지식이 요구되는 기존의 역운동학 해법을 사용하지 않고 직관력이 높은 기하학 방식의 새로운 역운동학 해법을 제시하였다. 뼈대 2개로 구성된 역운동학 모듈은 뼈대가 꺾이는 방향의 3차원 벡터만을 제공하여 수학적 지식이 없이도 역운동학의 사용이 가능했다. 본 연구에서 제시한 방법은 수학적 지식이 요구되지 않기 때문에 좀더 많은 그래픽 디자이너들이 역운동학을 쉽게 사용할 수 있을 것이다.