Sea-Scan: 약지도 학습 기반 DAS 모니터링을 통한 고정밀 ML 기반 불법 선박(Dark Vessel) 탐지 및 위치 식별
요약
불완전한 AIS 레이블을 활용한 약지도 학습(Weakly Supervised Learning) 기반의 선박 탐지 시스템을 제안합니다. DAS 모니터링을 통해 불법 선박(Dark Vessel)을 고정밀로 탐지하고 위치를 식별하는 기술을 다룹니다.
핵심 포인트
- 약지도 학습을 통해 레이블이 없는 데이터로부터 불법 선박 이벤트 식별 가능
- 97.8%의 높은 탐지율과 1.98%의 낮은 오탐률 달성
- DAS 모니터링과 ML을 결합한 고정밀 위치 식별 기술 제시
컴퓨터 과학 (Computer Science) > 소리 (Sound)
제목: Sea-Scan: 약지도 학습 (Weakly Supervised) 기반 DAS 모니터링을 통한 고정밀 ML 기반 불법 선박 (Dark Vessel) 탐지 및 위치 식별
PDF HTML 보기 (실험적)
초록 (Abstract): 본 논문에서는 불완전한 AIS 레이블로부터의 약지도 학습 (Weak supervision)을 통해 훈련된 ML 기반 선박 탐지 및 위치 식별 시스템을 제시합니다. 이 시스템은 1.98%의 오탐률 (False-trigger rate)에서 97.8%의 탐지율을 달성하며, 레이블이 없는 데이터로부터 불법 선박 (Dark-vessel) 이벤트를 성공적으로 식별합니다.
현재 탐색 문맥:
서지 및 인용 도구
이 논문과 관련된 코드, 데이터 및 미디어
데모
추천 및 검색 도구
arXivLabs: 커뮤니티 협력자와 함께하는 실험적 프로젝트
arXivLabs는 협력자들이 우리 웹사이트에서 직접 새로운 arXiv 기능을 개발하고 공유할 수 있도록 하는 프레임워크입니다.
arXivLabs와 함께 활동하는 개인 및 조직은 개방성, 커뮤니티, 탁월함, 그리고 사용자 데이터 프라이버시라는 우리의 가치를 수용하고 받아들였습니다. arXiv는 이러한 가치에 전념하며, 이를 준수하는 파트너와만 협력합니다.
arXiv 커뮤니티에 가치를 더할 프로젝트 아이디어가 있습니까? arXivLabs에 대해 더 알아보기.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 arXiv cs.LG의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기