• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2018.11a
• /
• pp.267-270
• /
• 2018

해상교통관제센터(VTS)는 해상 안전과 선박교통효율을 위해 우리나라 주요 항만 및 연안해역에서 운용중이다. 우리나라 VTS는 외국항만 VTS에 비해 1인당 담당 관제면적이 넓으며, 최근 VTS 구역 추가 확대로 기존 관제사의 담당구역이 기존보다 더욱 확대되어 관제사의 집중관제와 선박교통관리 어려움이 더욱 증가되고 있다. 이에 따라 VTS 구역의 효율적인 운영과 VTS 인력 확보를 위한 정량적인 관제석 수 산출이 필요하다. 본 연구에서는 VTS에서 수집중인 선박교통 및 선박교신 데이터를 이용하여 VTS 구역 적정 관제석 산출방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 VTS 구역에서 운항하는 모든 선박의 모니터링 시간, VHF 교신에 대하여 관제 업무(task)항목, 출현빈도, 소요시간을 정의하고, 단위시간동안 각 관제 task별 소요시간을 계산하여 관제석 수를 계산한다. 제안한 방법을 여수VTS 해역의 VTS데이터에 적용하여 적정 VTS 관제석 수, 시간대별 관제석 수 변화를 분석하였다. 분석 결과 혼잡시간대 필요 관제석이 4-5 석이 필요로 한 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.367-367
• /
• 2021

최근 기후변화로 인해 극한 강우 사상의 빈도가 잦아짐에 따라 수공 구조물의 안전성이 저해되거나 인명 및 재산 피해가 발생할 가능성이 커지고 있다. 기후변화에 따른 기상현상의 변화 추세를 파악하고 대비하기 위해 CMIP (Coupled Model Intercomparison Project Phase)의 GCM(General Circulation Model) 기상자료 산출물이 활발하게 이용되고 있다. 기후변화 시나리오는 홍수기 방재 대책 수립 등의 연구에도 적용되고 있으나, GCM에서 산출된 기상자료의 시간 간격은 24시간 혹은 3시간 정도로 시간적 해상도가 낮아 홍수 모형의 입력자료로 사용되기 어려운 형태를 가지고 있다. 따라서 기후변화 시나리오를 홍수 모의 등의 분야에 접목하기 위해서는 GCM 자료의 시간적 해상도를 1시간 이하로 낮춤으로써 시나리오 산출물이 홍수모형과 적절하게 연결될 수 있도록 해야 한다. MRC (Multiplicative Random Cascade) 모형은 국내외에서 예보강우의 시간 분해 및 일강우 데이터 분해 연구에 활용된 바 있으며 관측 강우에 대하여 분해 성능이 준수함이 확인되었다. 이에 본 연구에서는 MRC 모형을 활용하여 미래 기후변화 시나리오 산출물에 적용함으로써 MRC 모형이 일단위 및 3시간 단위 기후변화 자료의 시간 분해에 대해 적절한 성능을 수행하는지 여부를 분석하고, 기후변화 자료의 최소 시간 간격별 강우 분해 결과를 비교·분석하고자 하였다. 본 연구의 결과는 향후 기후변화 시나리오 기반 기상자료 시간 분해에 대한 MRC 모형의 적용성을 평가하는 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• Korean Journal of Remote Sensing
• /
• v.37 no.6_1
• /
• pp.1573-1587
• /
• 2021

A Drone image is an ultra-high-resolution image that is several or tens of times higher in spatial resolution than a satellite or aerial image. Therefore, drone image-based remote sensing is different from traditional remote sensing in terms of the level of object to be extracted from the image and the amount of data to be processed. In addition, the optimal scale and size of data used for model training is different depending on the characteristics of the applied deep learning model. However, moststudies do not consider the size of the object to be found in the image, the spatial resolution of the image that reflects the scale, and in many cases, the data specification used in the model is applied as it is before. In this study, the effect ofspatial resolution and image size of drone image on the accuracy and training time of the semantic segmentation deep learning model of six wintering vegetables was quantitatively analyzed through experiments. As a result of the experiment, it was found that the average accuracy of dividing six wintering vegetablesincreases asthe spatial resolution increases, but the increase rate and convergence section are different for each crop, and there is a big difference in accuracy and time depending on the size of the image at the same resolution. In particular, it wasfound that the optimal resolution and image size were different from each crop. The research results can be utilized as data for getting the efficiency of drone images acquisition and production of training data when developing a winter vegetable segmentation model using drone images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.63-63
• /
• 2022

기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
• /
• 2010.11a
• /
• pp.181.1-181.1
• /
• 2010

기후변화의 주요인이 되는 온실가스 감축을 목표로 화석연료를 대체하기 위한 대체 에너지 개발을 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 풍력 에너지와 같은 신재생에너지는 이러한 하나의 해결 수단이 될 수 있으며 풍력 에너지 사업의 활성화를 위해서는 정확한 풍력 정보 제공이 우선이다. 풍력-기상자원지도는 풍력 발전에 유용한 정보 제공을 위한 목적으로 중규모 수치 모델을 이용하여 작성된다. 본 연구에서는 중규모 수치 모델의 정확도 향상을 위한 자료동화 방법으로써 Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA) 방법을 이용한다. 풍력-기상자원지도는 공간분해능 1 km 해상도로 개발된다. 풍력-기상자원지도는 1998-2008년까지의 평균적인 상태에 대하여 모의를 하기 위하여 통계적인 방법으로 11년 기간의 평균과 유사한 기간을 선정하였다. 풍력-기상자원지도는 연 평균, 월 평균 풍속과 주 풍향, 주풍향 발생 비율 등의 정보를 제공한다. 우리나라 풍속의 평균 분포는 내륙 산악지역, 남해안, 제주도에서 강풍이 발생하며 주 풍향은 대체로 북서풍이다. 주 풍향의 발생비율은 산악 지역과 남 동해안에서 높아 풍력 발전의 최적지 정보를 제공한다. 1 km 해상도의 모델과 관측의 오차는 서해안 등의 해안지역보다 강원 산악지역에서 오차가 더욱 증가하였다. 이러한 산악 지역의 오차는 복잡한 지형에서는 1km 미만의 수 백 m 해상도 수치모의가 필요함을 지시한다. 따라서 본 연구에서는 WRF-LES 모형을 이용하여 333m 해상도의 기상자원지도를 개발한다. 333m 해상도의 자원지도 영역은 강원도 지역에 대하여 모의되었다. 333m 해상도의 풍속 분포는 1km 해상도의 풍속 분포와 비교하였을 때 풍속의 분포가 보다 세밀하게 표현되었다. 정량적인 검증을 하였을 때 관측소에 따라 차이는 있었으나 1km 해상도에서 과대 모의된 풍속의 분포가 현저히 개선이 되었으며, 시간적인 경향도 잘 일치함을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.33 no.7C
• /
• pp.548-553
• /
• 2008

To reduce the bit-rate requirements imposed by a network or satisfy processing limitations imposed by a terminal, Conversion the temporal resolution of a video bit stream is a technique that may be used. This paper discusses the problem of reduced resolution transcoding of compressed video bit streams, and discussed the technique for temporal transcoding. To speed up this operation, a video transcoder usually reuses the coded motion vectors from the input video bit stream. In this paper we propose an enhanced motion re-estimation technique to maintain higher quality of coded frames. The performance of experimental results can be improved while maintaining low computational complexity for a reduced frame rate video transcoder.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.344-346
• /
• 2022

최근 자율운항기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 자율운항선 실증이 증가하고 있으며, 또한 자율운항선의 효율적 운용 특히 운항의 안전성을 위해 입출항 시기의 적절성 또한 중요해지고 있다. 이에 해상교통혼잡도를 예측하고자 하였고, AIS 빅데이터를 통해 선박별항적을 분석 및 분류하고자 하였다. 장기적 관점에서 PORT-MIS 선박입출항현황 데이터(호출번호, 입항일시, 출항일시, 전출항지, 차항지, 계선지)를 과거 AIS 빅데이터와 연결시켜 과거 항적 중 가장 가까운 항적을 찾고자 하였다. 그리고 당시 소요 시간을 반영하여 12개의 시간대별로 어느 시점에 어느 위치 구간에 선박들이 놓이게 될지 예측하였고, 특히 입출항 시기의 적절성에 핵심이 되는 13개로 모델링된 영역에 몇 개의 선박들이 항로를 지나는지에 따라 혼잡도(원활, 혼잡, 정체)를 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 단기적 관점에서 실제 AIS가 수신된 후에도 유사한 항적을 검사해가며 혼잡도를 예측하고자 하였고, 이러한 장단기적 혼잡도 예측을 통해 미래 자율운항선입출항 지원 서비스의 안전과 그 적절성을 제공하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.1191-1194
• /
• 2022

인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.219-220
• /
• 2022

최근 항로표지는 기본 업무를 위한 등명기의 구동과 해상 환경 정보 수집 및 데이터 전송 기능들의 확장을 통해 다양한 임무를 수행하기 위한 스마트 장비로써 진화하고 있다. 그래서 항로표지를 운영하기 위한 전력량의 요구가 높아지고 있고, 동작 구동 시간을 확보하기 위해 다양한 해상 에너지원을 통해 발전하는 시스템을 고려하고 있다. 하지만 전원 공급 및 교체가 쉽지 않은 해상 환경에서 태양광, 파력 등의 한정적인 에너지원의 활용은 지속적인 스마트 항로표지의 동작에 한계가 존재한다. 그래서 해양 환경 상황에서도 한정된 에너지원을 활용하여 에너지 수집을 하고 이를 활용하여 다양한 환경 센싱, 정보 연산, 데이터 처리, 무선 정보 전송 등의 시스템에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 해상 환경 적응 에너지 수집, 백업 전력운영, 항로표지 출력 에너지 재사용, 분산 전력관리 등을 포함한 차세대 스마트 항로표지 전원 시스템 구성 방안에 대해서 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2012.06a
• /
• pp.597-599
• /
• 2012

본 연구는 다양화, 정밀화, 현대화되고 있는 해상교통관제 환경에 맞추어 신체적, 제도적, 환경적인 근무요건들을 분석하여 관제사의 집중도 향상을 위한 Workload 경감 방법에 대하여 고찰하였다. IALA Guideline No. 1045 - On Staffing Levels at VTS Centers Edition 1에 언급된 workload에 영향을 끼치는 요소들을 중심으로 현재의 국내 해상교통관제센터의 여건에 대하여 분석하였다. 항공관제센터 등의 순환근무체제를 비교 분석하고, 관제집중도 향상을 위해 보완해야 할 사항에 대하여 검토하였다.