• 한국해양학회지:바다
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• 제24권1호
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• pp.18-29
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• 2019

독도와 심흥택 해산의 정상부 및 사면에서 HD 급 비디오카메라, 2기의 LED 조명, 1개의 다목적 로봇팔, 8개의 추진기가 장착된 소형 ROV로 해저면 조사를 수행하였다. 조사에 사용된 장비는 스웨덴에서 제작된 500 m급 소형 무인잠수정 "V8 SII"과 지원모선인 "코쌀 5호"였으며, 수심 범위가 45~370 m인 조사해역의 4정점에서 총 6회 잠수를 수행하였고, 잠수시간은 운용조건에 따라 약 30~120분 소요되었다. 조사 결과, 독도 주변 해저 경사면과 해산 정상부 부근에는 다양한 크기의 암석 및 밀도 높은 부착생물인 심해성 말미잘(Actinostolidae sp.), 거미불가사리류(Ophiuridae sp.), 대게류의 서식이 확인되었다. 본 조사를 통해 얻어진 결과는 1) 주요 수산자원인 대게류의 서식 확인 및 심해생물상 자료, 2) 해저면의 퇴적상 및 지형 특성 확인, 3) 육상기원 어구 폐기물 확인 등이다. 본 탐사는 수산자원 및 생태학적으로 중요한 독도 해저면과 주변 해산의 수중환경의 첫 기록으로서, 동해의 해산 정상부의 심해 저서환경 및 생물의 직접관찰에 소형 ROV가 활용 가능함을 시사하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.73-82
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• 2023

현재 수산업 종사자의 78%를 차지하고 있는 인력 고령화에 따른 노동력 부족 문제를 해결하기 위해 객체 검출 및 추적 알고리즘을 주요 내용으로 하는 스마트 양식 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술들은 어류의 크기 분석, 행동 패턴 예측 등의 작업이 가능하여 실시간 모니터링 및 자동화 시스템의 구축이 용이할 것으로 기대된다. 본 연구에서는 양식 시설 외부에 설치된 카메라로부터 수집된 영상 데이터를 기반으로 어류 검출 및 추적 알고리즘을 활용하였다. 수중 조건, 암모니아, pH 농도에 따른 카메라 부식 문제로 인한 높은 유지보수 비용 문제를 극복하는 것을 목표로 하였다. 어류 객체 검출을 위해 YOLOv7 모델을 활용한 실시간 모니터링 시스템의 성능을 분석하였고, 어류의 움직임을 추적하기 위해 SORT 알고리즘을 활용하였다. YOLOv7 훈련 결과 PR Curve 기반의 Recall과 Precision 값의 상충 관계를 밝혀내 조명에 의한 물줄기와 그림자의 오검출을 최소화하였음을 알 수 있다. 어류 추적을 위해 우리는 재식별화를 통해 효과적인 추적을 확인하였다. 이러한 연구 결과는 스마트 양식 산업의 운영 효율성을 높이고 양식 시설의 어류 관리 개선을 용이하게 할 것으로 기대된다.