DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the Generation of Fouling Organism Information Based Aids to Navigation

항로표지 기반의 부착생물 정보 생성에 관한 연구

  • Shin-Girl Lee (Korea Maritime & Ocean University) ;
  • Chae-Uk Song (Division of Navigation Convergence, Korea Maritime & Ocean University) ;
  • Yun-Ja Yoo (Division of Navigation Convergence, Korea Maritime & Ocean University) ;
  • Min Jung (Korea Institute of Maritime and Fisheries Technology)
  • 이신걸 (한국해양대학교) ;
  • 송재욱 (한국해양대학교 항해융합학부) ;
  • 유윤재 (한국해양대학교 항해융합학부) ;
  • 정민 (한국해양수산연수원)
  • Received : 2023.07.28
  • Accepted : 2023.08.29
  • Published : 2023.08.31

Abstract

The Korea Maritime Environment Corporation is conducting a comprehensive survey of the national marine ecosystem under the commission of the Ministry of Oceans and Fisheries (MOF) to ensure continuous use of the ocean, preserve and manage the marine ecosystem. The survey has set major peaks to investigate changes in the marine ecosystem around the Korean Peninsula. However as the peak has been set around the coast, it is necessary to expand the scope of investigation to encompass offshore areas. Meanwhile, the Aids to Navigation Division of the MOF supports a comprehensive national marine ecosystem survey providing photographs of fouling organisms during the Aids to Navigation lifting inspection, however, the photographs are provided only in consultation with the Korea Maritime Environment Corporation. Therefore, a study was conducted to generate information on fouling organisms using deep learning-based image processing algorithms by the lifting Aids to Navigation and dorsal buoys so that Aids to Navigation could be used as the major component of a comprehensive national marine ecosystem. If the Aids to Navigation are used as the peak of the survey, they could serve as fundamental data to enhance their own value as well as analyze abnormal marine conditions and ecosystem changes in Korea.

우리나라 해양생태계의 현황을 조사 및 분석하여 해양을 지속하게 이용할 수 있도록 하며 해양생태를 보전하고 관리할 수 있도록 국가 해양생태계 종합조사를 해양수산부의 위탁을 받아 해양환경공단에서 진행하고 있다. 국가 해양생태계 종합조사는 주요 조사정점을 설정하여 한반도 주변 해역의 생태계 변화를 조사하고 있지만, 정점이 연안을 중심으로 설정되어 근해역 등 조사범위 확대가 필요한 실정이다. 한편 해양수산부 항로표지과에서는 항로표지 인양점검 시 부착생물의 사진을 촬영하여 제공함으로써 국가 해양생태계 종합 조사를 지원하고 있지만, 해양환경공단과 협의하여 지정된 등부표에 한해서 부착생물 사진을 제공한다. 이에 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용할 수 있도록, 항로표지 및 등부표 인양점검 시 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용하여 부착생물의 정보를 생성하는 연구를 진행했다. 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용한다면 항로표지의 활용 가치를 제고하고 우리나라 근해의 이상 해황 및 생태계 변화를 분석할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023년 해양수산부 재원으로 해양수산과학기술진흥원의 지원을 받아 수행된 연구입니다. (해양 디지털항로표지 정보협력시스템 개발(3/5) (20210650) 또한 해양수산부의 재원으로 수행된 "국가 해양생태계 종합조사" 사업의 일부 자료를 해양환경공단으로부터 제공받아 작성되었습니다.

References

  1. KHOA(2022), Korea Hydrographic and Oceanographic Agency, http://www.khoa.go.kr/nwb/buoy.do.
  2. KOEM(2022), Korea Marine Environment Management Corporation, https://www.koem.or.kr/site/koem/04/10401010000002019051004.jsp.
  3. Kong, M. S.(2022), Analysis of Fire Prediction Performance of Image Classification Models based on Convolutional Neural Network.
  4. MOF(2020), The annual report of the 2019 Aids to Navigation, pp. 365-380.
  5. MOF(2022), The annual report of the 2021 National Marine Ecosystem Comprehensive Survey.
  6. MOF, KOME(2022), Ministry of Oceans and Fisheries, Korea Marine Environment Management Corporation, Protocol of National Survey on Marine Ecosystem, pp. 12-48.