Real-time Maritime Incident Detection and Decision Support Research
연구 내용
해상 감시 데이터를 멀티소스 방식으로 수집·융합하고 이상 징후를 탐지하여 해양경찰의 즉각 대응 의사결정을 지원하는 연구
해상 치안 관제에서 발생하는 사건·위험을 조기에 식별하기 위해 영상, 항적/위치 정보, 환경 데이터 등 이질적인 입력을 정합하고 데이터 품질을 점검합니다. 이후 객체 수준 특징과 시계열 패턴을 결합해 이상 징후를 탐지하고, 탐지 결과를 지도 기반 형태로 정리하여 우선순위와 대응 시나리오를 제시합니다. 관제 환경의 지연과 누락을 고려해 경량 추론 및 신뢰도 기반 의사결정 로직을 함께 설계합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
0편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
0건
연구 흐름
연구는 해상 환경에서 수집되는 감시 데이터의 구성과 오류 양상을 먼저 정리하고, 데이터 융합을 위한 전처리·정합 절차를 확립하는 단계로 진행합니다. 다음 단계에서는 영상 기반 탐지와 시계열 기반 위험 추정의 결합 구조를 구성하여 이상 징후를 탐지하고, 오탐·미탐을 줄이기 위한 임계값 및 신뢰도 산정 방식을 적용합니다. 마지막으로 관제 화면과 연동되는 결과 표현 모델을 구축하고, 실제 운영 시나리오에서 의사결정 지원 성능을 평가합니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.