세계 최초의 정지궤도 해양관측 위성인 천리안 위성의 해색 센서인 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)는 2011년 4월부터 원시 자료를 생산하고 있다. 본 연구에서는 GOCI 원시 자료로부터 보다 자연색에 가까운 컬러합성영상 제작을 위한 방법론과 자료처리용 소프트웨어인 GOCI RGB Maker를 개발하였다. GOCI 원시자료는 대기보정과 재투영 기법을 이용하여 최종적으로 컬러합성영상을 제작할 수 있도록 최적화된 알고리듬을 구현하였다. 이 알고리즘이 적용된 소프트웨어는 다양한 하드웨어 환경에서도 선택적으로 관심영역과 출력창의 크기를 입력받아 처리할 수 있도록 제작되어 교육적 효과를 높였다. GOCI RGB Maker는 공개용 소프트웨어로서, GOCI 자료에 대한 이해와 활용을 증대시킬 수 있을 것이다. 또한, 정지궤도 관측 영상은 관측 영역의 환경특성 변화를 감시하는데 훌륭한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
COMS DATS C&M 소프트웨어는 통신해양기상위성(CONS)의 송수신자료전처리시스템에 대하여 상대감시 및 원격조정기능을 제공하는 통합관리시스템이다. DATS C&M 소프트웨어는 시스템 관리 모듈, 감시 및 제어 모들, 데이터 관리 모듈, 그리고 상태 데이터 분석 모듈로 구성되어 있으며, 특히 감시 및 제어 모듈은 위성운영센터가 기상위성센터의 백업 시스템으로 송수신자료전처리시스템을 운영하도록 결정됨에 따라 동일만 두 시스템의 동기화를 지원하도록 설계되었다. 이 논문에서는 DATS C&M 소프트웨어의 설계, 구현, 그리고 개발 결과에 대한 내용을 기술하고 있다.
해양분야에 e-Navigation 전략이 도입되면서 안전한 항행 지원을 위해 기존의 제품을 재설계 하거나 새로운 제품 설계가 이루어지고 있다. 항행 지원에 소프트웨어시스템의 영향이 커지고 있기 때문에 안전하고 견고한 시스템의 설계는 매우 중요하며, 이를 위해 높은 품질의 확보가 필요하다. IMO에서는 이러한 제품 설계를 위해 적절한 품질을 보장하고 목적에 맞는 제품 설계에 대한 내용을 담고 있는 소프트웨어 품질 보증 및 인간 중심 설계 가이드라인을 공식 승인하였다. 가이드라인에서 품질 보증은 제품 품질, 데이터 품질, 사용상 품질을 만족할 것을 포함한다. 다양한 품질 속성을 만족하기 위해서는 품질 속성간의 우선순위화가 필요하다. 본 논문에서는 안전하고 견고한 소프트웨어 시스템을 위해 AHP기법을 이용하여 제품에 따른 품질 속성을 우선순위화 하고, 전 개발 단계에 걸쳐 품질 속성이 반영되고 평가 될 수 있도록 한다.
GPS 측위 방법과 무선 주파수를 응용하여는 연안에서의 해류구조 및 변화에 대한 지속적이고 동시성의 자료를 실시간으로 관측할 수 있는 해류 관측 연구 분야에 적합 한 새로운 장비를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 GPS 위성으로부터 수신한 위치 자료를 재 전송하는 송신 장치(이동 물체: Buoy)와 육상 또는 선박에서 수신하는 수신 기(Receiving system) 및 이를 분석하고 추적하며 처리하는 소프트웨어의 3가지 중요 개발이 이루어 졌다. 특히 시스템 중에서 송신용 및 수신용의 RF Modem은 기존의 유선 방식의 Modem과 달리 무선에서 의 응용으로 해양 자료전송 기술 발전을 가져왔고, 부 표(이동물체)의 위치 추적 소프트웨어는 국내에서 실제로 처음으로 성공한 경우라 할 수 있다. 본 시스템을 기존의 상품화된 표층해류 관측부표(예: 아고스 부표)에 비하여 운용비 및 제작 단가가 저렴하며 실시간 자료 획득이 가능하며 해류관측 뿐만 아니라 각종 해양과 육상에서도 응용이 가능하다.
인공지능의 발전으로 산업계 전반에서 시스템의 자동화를 위해 인공지능을 도입하고 있다. 해양산업분야에서도 자율운항선박이라는 패러다임을 통해 인공지능을 단계적으로 적용하고 있다. 이러한 흐름에 따라 ABS와 DNV에서는 자율운항선박에 대한 가이드라인을 발표하였다. 하지만 선급의 가이드라인은 선박의 운항 및 해양 서비스 관점에서 요구사항을 기술하고 있으므로, 인공지능의 위험에 대해서는 충분히 고려되지 못했을 가능성이 있다. 그래서 본 연구에서는 ISO/IEC JTC1/SC42 인공지능 분과에서 제정한 표준들을 활용하여 선급 요구사항을 위험의 원인으로 분류하고, 위험원인과 인공지능 메트릭(metrics)의 조합을 통해 위험을 평가할 수 있는 척도로 사용하고자 한다. 본 연구에서 제안한 인공지능의 위험 원인과 이를 평가하기 위한 특성의 조합을 통해 해양 시스템에 인공지능이 도입됨으로써 발생하는 위험을 정의하고 식별하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 생각되며, 선급을 포함한 다양한 기구에서 자율운항선박을 위한 안전 요구사항을 더욱 자세하고 구체적으로 작성하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
국내에 구축된 VTS는 해상안전을 위한 세계적인 기술흐름을 따라가기 힘들고, 향후 e-Navigation을 구현하기 위한 신기술을 VTS 센터에 적용하기에는 많은 기술적 제약이 따르며, 새로운 개념을 제안하더라도 마땅히 시험할 기반이 없는 실정이다. 이에 e-Navigation이라는 국제적인 추세에 대응하고, 새로운 기술이 접목된 한국형 VTS를 개발하고자 "해양 안전 실현을 위한 차세대 VTS(u-VTS) 기술개발"이라는 연구를 진행하고 있다. 이번 연구에서는 국내의 해상교통환경에 적합하고, 효율적으로 운영할 수 있는 차세대 VTS 시스템에 적용될 운영소프트웨어의 기능을 연구했다.
드론의 사용 범위는 점차 군사용에서 상업용으로 활용 분야를 확장하고 있다. 농업 분야에서는 드론을 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되었지만, 해양 특히 수산업 분야에서는 드론을 활용하기 위한 노력이 상대적으로 많지 않았다. 본 논문에서는 해양 및 수산업에 적용하기 위한 드론의 필요성과 시스템적 요구사항을 제안한다. 드론을 활일용한 해양 및 수산 모니터링은 기존 방법에 비해서 효과적이며, 많은 비용을 감소시킬 것으로 예상된다.
해상교통 환경변화에 부응하고 나아가 대형 해양사고 방지와 인명사고 예방을 위해 구축, 운영 중인 항로표지통합관리시스템을 2012년 제정된 "해양교통시설 통합관리시스템 표준규격서"를 준용하여 개선을 하고자 한다. 기존에 구축되어 운영 중인 시스템의 자원을 재활용하고 운용소프트웨어를 개선하며, 자국 시스템 설치에 있어 표준화하여 운영 및 유지관리가 용이하도록 한다.
해양의 영향을 많이 받는 우리나라의 지리적 특성상 해양 상황은 산업 및 생업과 밀접한 관계가 있다. OPEN API 를 이용하여 유향/유속, 조위등 해양 환경관련 실시간 시계열 데이터를 수집한 후 2 차원 공간에 표시하여 순환 신경망 모델을 이용하여 학습한다. 학습된 모델을 실제 데이터에 적용하여 파랑을 예측한다. 시계열의 성격이 있고 공간상에 표시할 수 있는 데이터라면 본 논문에서 제시한 체계를 통해 예측할 수 있을 것이라 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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