• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.71-72
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• 2023

해양 디지털 트윈 구축을 위해서는 바다와 인접한 육상공간, 해상 및 해저 공간 등의 공간 정보와 시시각각 변하는 해양 환경 데이터, 그리고 해양 생태계 및 해양 자원 등 관련된 해양 데이터를 수집하고 이를 트윈에 적용하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 해양 디지털트윈 구축을 위해 필요한 해양 데이터의 국내 제공 현황을 정리하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.291-292
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• 2022

최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 빅데이터 시장의 지속적인 성장과 다양한 데이터 시각화 플랫폼이 개발되고 있다. 해양 산업에서도 선박, 다이버, 기상 API 등 다양한 해양 데이터를 통해 꾸준한 연구가 이루어지고 있으며 본 연구에서는 해양 데이터를 기반으로 데이터 분석 및 시각화를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 플랫폼을 제시하고, 기하급수적으로 늘어날 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해 데이터 분석 및 시각화 기법 연구의 필요성을 제시하였음.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.145-147
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• 2021

도시에 인접한 섬마을은 농어촌지역의 섬마을과는 차별화된 해양문화콘텐츠가 필요하나, 섬마을 내 농어업을 영위하는 주민들의 생업 형태는 대부분 유사한 실정임. 본 연구에서는 도시에 인접한 섬마을의 해양공간환경 데이터를 분석하여 실리도만의 특색있는 해양문화콘텐츠 계획안을 제시하고자 함

• 정보관리연구
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• 제43권3호
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• pp.97-115
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• 2012

해양관측데이터의 관리와 서비스를 위한 결정요소를 두 가지 측면에서 도출하였다. 1) 해양관측데이터가 생성되는 관측의 유형들과 해양과학의 기본적 구분인 해양물리, 해양화학, 해양생물, 해양지질 분야에서 생산된 대표적인 유형의 샘플 데이터를 분석하였다. 2) 국내에서 서비스되고 있는 해양관측데이터 서비스(KODC, NFRDI, KHOA)를 조사하여 검색에 사용되는 검색요소를 분석하였다. 분석결과 9개 영역(일반, 관측선, 위성, 관측기기, 관측소, 공간정보, 프로젝트, 관측데이터, 자료처리)에서 42개 결정요소를 도출하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.214-214
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• 2023

최근 인공지능과 데이터 과학이 거의 모든 산업분야에서 많은 변화를 불러오고 있으며, 이를 지원하는 많은 라이브러리와 도구들이 이에 도움을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 실제 인공지능과 데이터 과학 기술을 실제 산업 분야에 적용하려면 많은 어려움이 있는 것이 사실이고 이는 해양 분야에서 더욱 두드러진다. 이에 해양안전 및 기업지원을 목표로 개발 중인 오픈플랫폼은 일반적인 인공지능 및 데이터 과학을 위한 시스템과 달리 여러 가지 해양특화 모듈들로 구성된다. 그리고 이러한 해양특화 기능들이 해양안전 분야의 기업들에 기여할 수 있도록 해양특화 데이터와 인공지능 모델 등을 상호간 공유하고 의견을 나눌 수 있는 공간으로 개발해 나갈 계획이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.18-20
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• 2022

디지털플랫폼정부 구현을 위해 공공데이터 전면개방을 추진하고 있다. 이에 따라 해양기상정보 데이터를 안전하고 신뢰성 있게 활용할 수 있는 체계를 확립하고 서비스 품질 향상을 위해 개선방안 마련이 필요하여 연구를 진행하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.385-387
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• 2013

기존의 해양사고 데이터에 기반한 해양안전관리체제에서 준해양사고 중심의 데이터 분석을 통하여 보다 선제적인 해양사고 예방시스템 구축에 대하여 고찰하는 한편, 인천VTS의 사례로 준해양사고 데이터 기반의 해양안전관리체제를 살펴보고, 그 중심에서 VTS의 기능을 확장할 수 있는 방안에 대하여 총체적으로 연구함

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.433-436
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• 2006

유비쿼터스는 간단히 말해서 많은 센서 들로 이루어진 무선 센서 네트워크이며 해양 환경 감시 서비스는 해양에 센서들을 설치함으로써 유비쿼터스 환경을 구축하고 해양 환경 변화를 감시한다. 센서 노드들로부터 수온, 기온, 염도 등을 센서 데이터들이 측정이 되며 이러한 데이터를 기반으로 유용한 지식을 탐사해낸다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 기법은 이력 데이터에 대해서 마이닝 기법을 적용하지만 센서 데이터들은 아주 빠른 속도로 대량으로 유입이 되기 때문에 기존의 데이터 마이닝 기법은 적용이 불가능하게 된다. 그러므로 센서 데이터에 맞는 새로운 센서 데이터 마이닝 기법이 필요하다. 본 논문에서는 센싱된 센서 데이터들을 기반으로 해양 환경 감시 서비스에 제공할 수 있는 센서 마이닝 기법들을 제안한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권1호
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• pp.1-9
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• 2023

해양사고 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 해양사고는 매년 업데이트되고 있어 주기적으로 원인을 분석하고 규명하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 이전의 데이터와 새로운 데이터를 활용하여 해양사고를 파악·분석을 통해 어선 해양사고 원인을 규명하여 사고를 예방하는 것이다. 해양사고 데이터는 어선의 특수성을 고려하여 해양안전심판원의 어선에 대한 해양사고재결서 16년간의 1,921건을 수집하였으며, 해양수산부 종합상황실 사고알림문자 이력 3년간의 1,917건을 수집하였다. 재결서 데이터와 문자 데이터는 변수에 따라 분류하였으며, 수량화 작업을 수행하였다. 수량화 작업을 통한 데이터를 사용하여 베이지안 네트워크를 이용해 사전확률을 계산하였고, 후방 추론을 이용하여 어선 해양사고를 예측하였다. 두 가지 수집한 데이터 중 해양사고재결서는 모든 어선의 사고가 재결서에 포함되지 않았기 때문에 해양수산부 사고알림문자를 선택하였다. 분류한 데이터를 베이지안 네트워크를 사용하여 어선 해양사고의 사전 확률을 계산하였다. 후방 추론으로 계산한 기관손상이 서해 연안에서 발생할 어선 해양사고의 확률은 0.0000031%였다. 이 연구의 기대효과는 어선 해양사고를 분석하기 위하여 새로운 사고알림문자 데이터를 활용하여 실제 어선 특성에 맞는 해양사고를 분석할 수 있다는 것이다. 추후에는 어선 해양사고에 영향을 미치는 변수들 간의 인과관계에 관한 연구를 수행할 예정이다.