오늘날 위성원격탐사와 지리정보시스템은 첨단과학기술분야에 중요한 역할을 담당하고 있으며 여러 가지 다양한 지구과학분야들을 연구 및 조사하는데 이용되는 매우 유용한 도구가 되었다. 그러나 이러한 RS 및 GIS 기술은 대체적으로 육상에만 국한하여 활용되어져 온 것이 현실이다. 따라서 여기서는 RS 및 GIS 기술을 수산 및 해양과학분야에 실제로 어떻게 활용할 수 있는가를 제시하고 이 분야의 전문가들에게 관련 정보를 제공하는데 있다. 앞으로 RS 및 GIS 기술은 수산 및 해양분야의 자연재해와 관련되는 여러 가지 현상들을 조사, 감시 그리고 예견하고 수산자원 및 해양환경의 관리와 보존에 활용되어 아주 유용하게 이용될 것이다.
수산, 해양자원을 개발함에 있어 가장 중요한 요소중의 하나인 해양환경요소를 효과적으로 측정하기 위해 원격제어장치를 제작하여 수온에 대한 원격제어실험을 행한 결과, 수은온도계로 직접 측정한 측정치와 원격제어 시스템에 의한 측정치는 수온 $12^{\circ}C~37^{\circ}C$ 범위에서는 완전정상관을 이루어, 본 원격계측 시스템은 수온의 원격제어에 효과적으로 사용할 수 있음을 확인할 수 있으며, 다른 수중정보의 원격제어에도 크게 활용될 수 있으리라 생각된다.
수산자원의 남획, 기후변화 및 어업종별 경쟁 조업 등으로 어업생산량은 지속적으로 감소하고 있다. 이러한 문제점을 개선하고자 개별어종에 대해 연간 어획량을 설정하여, 그 한도 내에서만 어획을 허용하는 수산자원 관리제도인 TAC(총허용어획량 제도)를 제정하였다. TAC 제도의 일환으로 육상 조사원이 위판장 어종의 체장, 체고를 측정하여 무게를 산출하여 TAC 소진량을 산출한다. 하지만 육상 조사원의 숙련도에 따라 취득 데이터의 정확도가 상이하고 노동 집약적 업무로 인해 지속가능 하지 못하다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 물제와의 거리를 측정할 수 있는 스마트 패드의 카메라를 이용하여 TAC 관리 여덟 어종의 체장, 체고를 측정하고 무게를 산출하고 자동화하는 어종 인식 및 체장 측정 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 현행 노동 집약적 업무의 스마트화와 데이터 누락을 최소화하여 TAC 제도 확립을 기대할 수 있다.
최근 세계적으로 바다가 자원의 보고로 주목 받으면서 해양 환경 분석 및 예측 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 자동화된 해양 환경 자료의 수집과 수집된 자료를 분석하여서 해양재해를 예측하면 기름 유출에 의한 해양오염의 피해, 적조에 의한 수산업의 피해, 해양환경 이변에 의한 수산업 및 재해 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다. 그러나 국내 해양 환경에 대한 조사 및 분석 연구는 미흡한 편에 있다. 이에 본 논문은 국내의 원해 및 근 해역에서 수집된 해양 환경 자료를 분석하여 해양 재해를 예측할 수 있는 시스템을 연구한다.
어업분야의 선진화를 위하여 해양수산분야의 현황파악 및 문제점 분석을 통한 어업정보화의 발전방향을 설정하고 다양한 정책을 효율적으로 추진하여 해양자원관리 및 활용성 제고를 통한 종합적이고 체계적인 정보화 기반을 조성해야 할 것이며, 이를 위해서는 어업통신의 정보화가 필수적일 것이다. 해상이동체인 어선들을 상대로 정보통신망을 구성하기 위한 통신수단에는 위성통신망이 있으나 장기적으로 사용시 막대한 통화료 부담이 있으므로 영세한 어업인들에게는 도입될 회망이 없다고 보아도 무방하며, 최적의 방안으로 기존의 SSB통신시스템을 이용하는 방법이 연구되고 있다. 운용비 부담이 없는 HF대 SSB통신에 의한 어업통신망을 구성하기 위해서는 육상의 해안국에서는 정보시스템 운영의 기본체계인 무선 송ㆍ수신소 구축 및 무선통신망 프로토콜에 의한 무선데이타 통신시스템이 갖추어져야 할 것이다. 그리고 어선에는 무선데이타 통신을 하기 위한 단말장치가 필수적이라 하겠다. 이에, 본 연구에서는 동 시스템에 CPS를 연동하여 이동하는 어선이 실시간에 자동으로 위치를 송출하고, 해상기상ㆍ엇가ㆍ해황 둥 각종 정보를 수집할 수 있는 어선용 단말기를 구현하기 위한 방안에 대하여 제안하였다.
인공어초는 인공적으로 해저에 구조물을 설치하여 수산자원의 서식장, 산란장 및 치어 성육장을 제공하여 줌으로써 황폐화된 어장의 생산성을 제고하고 자원을 증강시키는 사업으로서 국내외에서 그 가치를 높이 평가받고 있다. 그러나, 인공어초를 시설하고 일정기간이 경과한 후, 인공어초 사업의 타당성을 분석하기 위해 지속적으로 관찰이 필요하지만 막대한 예산 및 전문 인력이 부족하여 객관적이고 공정한 사후 관리를 수행하는 것이 불가능한 실정이다. 따라서, IT 정보기기 융합 인공어초의 개발을 통하여 바다목장 내에 시설된 인공어초를 지속적으로 모니터링하고 수집된 해양 환경 정보를 기반으로 인공어초 효과를 객관적으로 분석할 수 있는 방안을 제공할 필요성이 있다. 본 논문에서는 IT 정보기기가 융합된 인공어초를 설계 및 구현하고, 이에 연동되는 어초종합정보시스템을 구축하여 바다목장에 대한 관리 시스템을 체계화하는 사례를 보여준다.
수산업은 현재 전통어로어업에서 양식업으로 패러다임이 급속히 전환되고 있으며, 수산자원 고갈, 어촌 공동화에 따른 기반 약화 등 다양한 문제점에 직면하여 있다. 이를 타개하기 위한 수산업의 기반 강화, 어촌 6차산업화, 관련 기술표준 수립, 신산업 발굴 등을 위해서 수산업의 중심산업, 주변 산업의 데이터와 공공 및 민간의 유관 데이터를 모두 포함하는 수산업 빅데이터 플랫폼의 구축이 필요하다. 데이터 센터기관이 수집, 연계, 전처리를 수행하고, 플랫폼 주관 기관이 빅데이터 플랫폼 구축, 운영 및 데이터마켓을 통한 수산업 데이터 선순환 체계를 조성하여 당면 위기 극복 및 스마트 수산업 헤게모니 확보, 가치이동의 핵심열쇠로 활용하여야 한다. 본 연구를 통하여 이를 성공적으로 추진하기 위한 정책적·기술적 빅데이터 플랫폼 구축 방안에 대하여 제안하고자 한다.
최근 해양 분야에서는 해상과 육상의 다양한 데이터를 통합, 활용하여 해상에서의 선박의 안전 운항, 해양 환경 및 자원의 보호 등의 활동에 필요한 정보를 적시에 제공하는 정보 서비스 체계로 e-Navigation에 대한 관심이 높아지고 있다. 국제해사기구(IMO)를 비롯한 해양 분야 국제기구 등은 e-Navigation을 위한 정책, 표준, 관련 기술 및 시스템 개발 등 e-Navigation을 주도하기 위한 많은 노력을 기울이고 있다. UN산하 해사안전 분야 전문기구인 국제해사기구(IMO)는 인적과실에 의한 해양사고를 줄이기 위해 2006년 e-Navigation 도입을 결정, 2018년부터 시행하기 위해 국제협약 제 개정 등을 추진하고 있다. 해양수산부는 국제해상안전 규제동향에 선제적으로 대응함으로써 해양안전을 강화하는 한편, 관련 분야 신산업 육성과 일자리 창출 등을 목표로 하는 "한국형 e-Navigation 대응전략"을 발표하였다. 항로표지는 해상에서의 안전한 활동을 지원하는 필수 시설로써 e-Navigation 시스템의 중요한 운영자원으로 활용될 예정이며 이에 국내에서도 e-Navigation 시스템 운영을 위한 항로표지시설에 대한 기술 개발이 절실한 실정이다. 이러한 항로표지를 이용한 한국형 e-Navigation 운영을 위한 발전 방안에 대하여 기술하였다.
국내 해양 환경에 대한 조사 및 분석 연구는 미흡한 편에 있다. 최근 세계적으로 바다가 자원의 보고로 주목 받으면서 해양 모니터링 기술에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 해양 환경을 분석하고 이해하기 위해서는 지속적으로 해양 환경 자료를 수집해야 하나 아직 많은 부분에서 제약 사항으로 남아 있다. 자동화된 해양 환경 자료의 수집과 수집된 자료를 분석하여서 해양재해를 예측하면 기름 유출에 의한 해양오염의 피해, 적조에 의한 수산업의 피해, 해양환경 이변에 의한 수산업 및 재해 피해를 최소화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 해양환경 감시 및 분석 시스템의 모델을 제안한다. 제안 시스템은 해양환경 정보를 자동 수집하여 해양환경을 지능적으로 감시한다. 또한 수집된 해양 자료를 분석하여서 해양 재해를 예측한다.
In recent years, changes in the fishing ground environment have led to reduced catches by fishermen at traditional fishing spots and increased operational costs related to vessel exploration, fuel, and labor. In this study, we developed a deep learning model to classify the fishing activities of drift gillnet fishing boats using AIS (automatic identification system) trajectory data. The proposed model integrates long short-term memory and 1-dimensional convolutional neural network layers to effectively distinguish between fishing (throwing and hauling) and non-fishing operations. Training on a dataset derived from AIS and validation against a subset of CCTV footage, the model achieved high accuracy, with a classification accuracy of 90% for fishing events. These results show that the model can be used effectively to monitor and manage fishing activities in coastal waters in real time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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