• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.383-387
• /
• 1999

우리나라에 있는 대부분의 주거용 조적조 건물의 내진설계가 되어 있지 않은 비보강 조적조이다, 비보강 조적조 건물에 막대한 피해를 준 1989년의 Loma Prieta 지진을 통해 알수 있듯이 이들에 대한 실험적이고도 이론적인 연구가 필요하다. 우리나라의 비보강 조적조의 지진거동을 알아보기 위해 1/3로 축소된 전형적인 2층 조적조 모델을 제작하였다. 진동대위에서 지진모의 실험을 수행하였다 실험결과 1층에서의 전단파괴가 지배적으로 나타났다 하지만 예상했던 것 보다는 비보강 조적조 모델의 내력이 큼을 확인할 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 2005.05a
• /
• pp.237-241
• /
• 2005

본 연구에서는 한국 남해해역의 해양환경 중 해수표면온도의 변화와 Cochlodinium polykrikoides 적조의 시공간 분포가 밀접한 관련성을 가지고 있음을 파악하였다. GIS와 원격탐사기술은 한국 중남부해역에 적용되었고, 이 지역은 매년 하계에 적조가 최초로 발생하는 지역이다. 해수표면온도를 포함한 적조의 이동 경향을 비교하기 위해 현장조사에 의한 적조 분포가 조사선에 의해 수집되어졌다. 또한, 적조의 위성영상과 해수표면수온 분포를 Landsat 위성자료를 통해 획득하였다. 위성자료에 의해 추정된 적조의 분포와 해수표면온도분포는 유사한 패턴을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 여름철에 한반도 남동부 연안해역에서 나타나는 적조의 분포와 이동경향은 이 지역의 해수온도 분포의 시공간적인 분포에 밀접한 관계가 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.280-284
• /
• 2003

국내에서는 매년 연안에서 발생하는 적조에 의해 많은 수산자원의 피해를 입고 있다. 이를 방재하기 위해 다양한 기술이 연구 개발되고 있으며, 원격탐사기법의 활용이 연구되어 왔다. 그러나 위성자료에 의한 연안해역에서의 적조관측은 시-공간적인 범위에서 많은 제약을 받고 있으며, 이로 인해 위성자료의 분석을 위한 적조 알고리듬은 국내외적으로 제시된 바가 매우 미약하다. 본 연구에서는 다양한 위성자료에 의해 관측된 적조의 패취를 구분하고 이를 정성적으로 분류해내기 위한 적조 알고리듬을 비교하였다. 특히 시-공간해상력에서 많은 차이를 가지고 있는 Landsat TM, AVHRR, SeaWiFS의 위성자료를 비교하여 관측주기가 다르고 분광해상력에서 차이를 나타내는 이들 위성자료를 이용한 적조 관측 알고리듬의 활용 가능성을 비교하였다. 분석된 결과를 바탕으로 국내연안에서 발생한 적조의 공간적 분포를 구분화하고 이를 현장관측 자료와 비교하여 분석결과의 정확도를 평가하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2008.03a
• /
• pp.170-175
• /
• 2008

본 연구는 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 기반으로 하여 2단계 필터링을 통해 우리나라 동해, 남해 연안에 대규모로 발생했던 Cochlodinium polykrikoides 적조를 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 일반적인 적조 탐지 연구들은 클로로필과 적조 발생의 상관성을 이용하여 클로로필의 농도가 높은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지한다. 하지만 이 방법의 문제점은 적조가 발생하지 않은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지함으로써 commission error를 발생시킨다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 바탕으로 적조 발생 해역을 추출하고, 2단계 필터링 과정을 적용함으로써 진해, 여수, 남해도 부근 해역에서 발생한 commission error를 제거할 수 있었으며, 그 결과를 국립수산과학원의 적조속보자료와 함께 시각적 평가하여 본 연구에서 제안한 알고리즘의 효용성을 검증하였다. 향후 정량적인 평가를 위해 F-measure, JC(Jaccard coefficient), YC(Yule coefficient), 전체정확도를 탐지정확도 측정치로써 도입하여 정확도평가를 수행할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
• /
• 2000.05a
• /
• pp.400-401
• /
• 2000

국내에서 적조연구는 국립수산진흥원에서 남해를 비롯 우리나라 연안의 모니터링과 한양대학교 연구팀의 마산만에 관한 연구가 초기부터 활발하게 이루어졌다. 적조 연구는 주로 적조원인 플랑크톤의 발생규모, 계절적 변동과 그 때 수질환경을 조사하였고 대체로 군집 수준에서 다루어졌다 (박과 김, 1967; 유와 이, 1976; Yoo and Lee, 1979; 박, 1982). 우리나라의 적조 연구는 주로 마산-진해만애서 이루어져 왔다. 마산만과 진해만을 비롯 행암만, 덕동만, 진동만, 칠천수로 등이 그 대상지가 되었으며 이 지역에서는 그동안 상당한 자료가 축적되어 왔다. 하지만 본 연구 대상지역인 광양만에서 적조연구에 관한 자료가 미흡하여 본 연구는 기존의 적조생물의 군집 수준의 연구와 유사하다. 개체군의 변동을 파악하는데 중점을 두었고 광양제철소를 중심으로 하여 남해 일대에 걸쳐 모니터링을 하고 수환경의 특성과 개체군 변동을 동시에 조사함으로서 제철소 건립 후 광양만에서 적조 발생의 최근적조 양상을 분석하였다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.333-337
• /
• 2002

남해 중부해역에서 적조발생과 관련해서 기상인자와의 상관성을 요약하면 다음과 같다. 적조 다발 월 비교에서 강수량이 적조 발생과 밀접한 상관을 보였다. 즉, 강수량은 육지 및 연안지역의 영양염류를 해역으로 유입시킴으로서 적조발생의 영양 공급원으로 중요한 역할을 한다. 이때의 기온은 대체로 적조 다발철인 여름과 초가을에 높은 값을 유지했다. 그러나 일조시수나 바람은 적조발생에 직접적인 연관성을 가지지는 않은 것으로 사료된다.

• Smart Media Journal
• /
• v.7 no.2
• /
• pp.34-39
• /
• 2018

There are many studies on red tide due to the continuous increase in damage to domestic fish and shell farms by the harmful red tide. However, there is insufficient domestic research of identifying harmful red tide algae that automatically recognizes red tide images. In this paper, we propose a red tide image classification method using deep learning based open source. To solve the problem of recognition of various images of red tide algae, the proposed method is implemented by using tensorflow framework and Google image classification model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.04a
• /
• pp.1010-1011
• /
• 2012

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다를 적색으로 변화시키며 연안 환경 및 바다 생태계에 악영향뿐만 아니라 양식장의 어패류를 집단 폐사 시키는 현상이다. 적조에 의한 양식어업의 피해는 매년 발생하고 있으며 매년 적조방제에 많은 비용을 소비하고 있다. 이 때문에 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해 및 방재 비용을 최소화 시킬 수 있다. 본 논문은 앙상블 학습은 이용한 적조발생 예측 방법을 제안한다. 제안방법은 앙상블 학습의 bagging과 boosting 방법을 이용하여서 적조를 예측의 성능을 향상시킨다. 실험결과 제안방법은 단일 분류기에 비하여서 더 좋은 적조 발생 예측 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.294-296
• /
• 2011

적조란 유해조류의 일시적인 대 번식으로 바다물의 색깔이 변하는 자연현상으로 어패류를 집단 폐사시킨다. 적조에 의한 양식어업의 피해가 증가함에 따라서 적조에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 적조 발생을 미리 예측할 수 있으면 적조에 대한 피해를 최소화 시킬 수 있다. 그러나 국내의 적조 현상 예측에 대한 연구는 단순히 적조발생 판별에 그치는 등 미흡한 실정에 있다. 본 논문은 퍼지 추론을 이용한 새로운 적조발생 예측 방법을 제안한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.48 no.5
• /
• pp.39-45
• /
• 2011

There have been many studies on red tide because of increasing of damage to sea farming by a red tide blooms of harmful algae. The studies of red tide have mostly focused chemical properties and investigation of biological cause. If we can predict the occurrence of red tide, we will be able to minimize the damage of red tide. However, internal study of prediction of red tide blooms is only classification method that is still insufficient for red tide blooms forecast. In this paper, we proposed the red tide blooms prediction method using neural network and SVM.