Kim, Jae-Sung;Choi, Youngjin;Han, Myeong-Soo;Hwang, Jae-Dong;Cho, Wan-Sup
The Journal of Bigdata
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v.4
no.2
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pp.93-103
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2019
In this paper, we introduce a big data platform and a metadata management technique for fishery science R & D information. The big data platform collects and integrates various types of fisheries science R & D information and suggests how to build it in the form of a data lake. In addition to existing data collected and accumulated in the field of fisheries science, we also propose to build a big data platform that supports diverse analysis by collecting unstructured big data such as satellite image data, research reports, and research data. Next, by collecting and managing metadata during data extraction, preprocessing and storage, systematic management of fisheries science big data is possible. By establishing metadata in a standard form along with the construction of a big data platform, it is meaningful to suggest a systematic and continuous big data management method throughout the data lifecycle such as data collection, storage, utilization and distribution.
Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2017.08a
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pp.99-99
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2017
최근 4차 산업혁명 시대 도래에 따른 빅데이터가 이슈화 되고 정부의 공공 데이터 개방? 공유 정책 등으로 정부의 R&D 정보화 서비스도 다양화되고 있다. 특히 해양수산 R&D사업은 해양이라는 공간적 제약으로 선박 및 특수 장비 등을 사용함에 따라 연구비 단가가 상대적으로 높은 실정임에도 해양수산 연구 자료 및 관측자료가 통합적으로 관리되지 않고, 사업별 기관별로 산발적으로 관리되고 있어, 이에 따라 연구 DB 통합관리의 수요가 제기 되고 있다. 이에 해양수산 R&D사업에서는 사업별 통합 DB 구축사업이 진행되고 있고, '관할해역해양정보 공동활용시스템(JOISS)'이 대표적이라 할 수 있다. JOISS는 2012년부터 시작된 '관할해역 해양정보 공동활용체계 구축'과제를 통해 자료 표준화 연구와 함께 해양과학조사 분야의 R&D과제들과 실시간 해양관측망으로부터 산출되는 데이터를 수집하고, 정보서비스를 구현한 시스템이다. 2016년 1차 시스템 구축을 완료하여 현재 서비스를 진행하고 있다. 한편, 해양관측 데이터 수집 공유 서비스 외 해양수산 R&D사업과 연계된 다양한 정보들을 나누고 소통하는 온라인 장을 구현하기 위해 '해양수산 R&D 지식정보 시스템(OFRIS)' 개발사업이 별도로 진행되고 있다. OFRIS는 해양수산 R&D사업을 통한 데이터의 원할한 수집 및 품질관리 등의 문제를 보완하고, 그 외에도 사업별로 분산 관리되고 있는 R&D 관련 정보를 연계하고, 기술공급자와 수요자를 직접 연결해 주는 '개방형 기술 정보 중개 시스템'으로의 역할, 국내외 해양수산 R&D관련 정책 연구 산업 동향을 엄선하여 제공하는 등 해양수산 R&D 종합 포털로서 기능구현을 목표하고 있다. 2017년 말 1단계 개발 완료를 앞두고 있으며, 1단계에서는 시급성 높고, 수요가 많은 (1) R&D동향, (2) 과제이력, (3) 연구성과, (4) 기술거래, (5) DB공유 등 5대 기능을 우선 구현하고, 2단계에서는 통계자료 생산 및 분석 기능 강화, 3단계에서는 해양수산 산업통계, 인력, 교육 등의 정보를 서비스하는 포털로 확장할 계획이다. JOISS, OFRIS를 개발하는 과정에서는 해양수산 R&D의 정보를 수집 관리 하는데 있어 다양한 현안 문제 등이 도출되었으며, 그 중에서도 연구자들의 자발적 데이터 제공 협조, 데이터의 표준화 및 품질검증, 구축된 데이터의 활용 및 피드백 등에 대해 구체적이고 현실적인 대응 방안이 요구된다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.05a
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pp.244-245
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2019
국내외 해양사고 조사체계 비교 분석을 통해 국내 해양사고 조사체계의 법제도와 시설, 장비, 전문 인력 등 시스템 문제점 및 개선방안을 도출하고 대형 해양사고 발생원인 및 위험요소의 명확한 조사 분석을 위한 우리나라 해양사고 조사체계 및 과학적인 분석시스템 구축방안을 제시하였다.
Lee, Seo Yi;Kim, Geon;Soh, Ho Young;Shin, Hyun Chool
Ocean and Polar Research
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v.44
no.2
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pp.113-126
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2022
This study was carried out to investigate the benthic polychaetous community and benthic ecosystem quality status on the adjacent continental shelf of Jeju Island, and field surveys were conducted at 31 stations in July and August, 2020. The surface sediment was generally composed of muddy sand facies and sandy mud facies, and the average particle size was medium silt (6.1±1.6∅). The benthic polychaetous community revealed a total of 73 species with a mean density of 242 ind./m2. The major dominant species were Notomastus latericeus, Ampharete arctica and Onuphis shirikishinaiensis. By the cluster analysis and nMDS results based on species composition of the benthic polychaetous community, the study area was divided into three station groups arranged from east to west by the water depth and sedimentary facies. The station group located in the west was subdivided into two station groups from south to north. From results of correlation analysis and PCA, it was found that the benthic polychaetous community in the study area had a strong correlation with the sedimentary environment and water depth. The benthic faunal community (or ecosystem) on the adjacent continental shelf of Jeju Island was assessed to be in a healthy state by biotic indices such as AMBI and BPI.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.315-316
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2022
In order to reduce maritime accidents and promote maritime safety and the happiness of the sea people, the Ministry of Oceans and Fisheries has been providing Intelligent Maritime Traffic Information services to the public from the end of January 2021. Various information is generated and collected through this service, and research and development is underway to develop and verify a service algorithm by applying the collected information to data science to realize a safer and more efficient intelligent maritime traffic information service. In order to develop and implement this, a data pipeline system that connects the collected and stored data and can access, use, and store data from multiple systems smoothly is required. Therefore, in this study, a data pipeline that can be used in various systems such as a datascience based service algorithm development environment and an intelligent maritime transportation service test-bed was designed.
Hong-Yeon Cho;Weon Mu Jeong;Ju Whan Kang;Gi-Seop Lee
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.35
no.4
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pp.84-94
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2023
The wave height and period regression curve is widely used to estimate the design wave period. In this study, the parameters of the curves are estimated, compared, and evaluated using the linear, robust linear, and nonlinear regression methods, respectively. The data used in the design wave height estimation are the annual maxima (AM) wave height and period data sets divided by typhoon and non-typhoon conditions, provided by the Ministry of Oceans and Fisheries (2019). The estimation parameters show significant differences in the local coastal waters and the estimation methods. The estimation parameters based on the Suh et al. (2008, 2010) method show the apparent bias, under-estimation in the intercept (scale) parameter, and over-estimation in the slope (exponent) parameter, respectively.
Young Seok Jeong;Seok Ju Lee;Seohwi Choo;Yang-Ho Yoon;Hyeonseo Cho;Dae-Jin Kim;Ho Young Soh
Ocean and Polar Research
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v.45
no.2
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pp.43-55
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2023
This study was conducted to understand the seasonal patterns and variation of the copepod community in the Anma Islands of Yeonggwang, Yellow Sea, with a focus on seasonal surveys to assess the factors affecting their occurrence. Throughout the survey period, Acartia hongi, Paracalanus parvus s. l., and Ditrichocorycaeus affinis were dominant species, while Acartia ohtsukai, Acartia pacifica, Bestiolina coreana, Centropages abdominalis, Labidocera rotunda, Paracalanus sp., Tortanus derjugini, Tortanus forcipatus occurred differently by season and station. As a results of cluster analysis, the copepod communities were distinguished into three distinct groups: spring-winter, summer, and autumn. The results of this study showed that the occurrence patterns of copepod species can vary depending on environmental conditions (topographic, distance from the inshore, etc.), and their spatial occurrence patterns between seasons were controlled by water temperature and prey conditions. One of the physical mechanisms that can affect the distribution of zooplankton in the Yellow Sea is the behavior of the Yellow Sea Bottom Cold Water (YSBCW), which shows remarkable seasonal fluctuations. More detailed further studies are needed for clear grounds for mainly why to many Calanus sinicus in the central region of the Yellow Sea are seasonally moving to the inshore, what strategies to seasonally maintain the population, and support the possibilities of complex factors.
The second-hand ship market provides immediate access to the freight market for shipping investors. When introducing second-hand vessels, the precise estimate of the price is crucial to the decision-making process because it directly affects the burden of capital cost to investors in the future. Previous studies on the second-hand market have mainly focused on the market efficiency. The number of papers on the estimation of second-hand vessel values is very limited. This study proposes an artificial neural network model that has not been attempted in previous studies. Six factors, freight, new-building price, orderbook, scrap price, age and vessel size, that affect the second-hand ship price were identified through literature review. The employed data is 366 real trading records of Panamax second-hand vessels reported to Clarkson between January 2016 and December 2018. Statistical filtering was carried out through correlation analysis and stepwise regression analysis, and three parameters, which are freight, age and size, were selected. Ten-fold cross validation was used to estimate the hyper-parameters of the artificial neural network model. The result of this study confirmed that the performance of the artificial neural network model is better than that of simple stepwise regression analysis. The application of the statistical verification process and artificial neural network model differentiates this paper from others. In addition, it is expected that a scientific model that satisfies both statistical rationality and accuracy of the results will make a contribution to real-life practices.
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