• 제목/요약/키워드: Automatic identification of fishing gear

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연안자망 부이에 어구자동식별 장치 설치방안에 관한 기초적 연구 (A fundamental study on the installation methods of automatic identification buoy on coastal gill net)

  • 허남희;강경범;구명성;김근형;김종범;좌민석;김준택;정주명;김병엽;김석종
    • 수산해양기술연구
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    • 제55권4호
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    • pp.294-302
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    • 2019
  • As a series of fundamental researches on the development of an automatic identification monitoring system for fishing gear. Firstly, the study on the installation method of automated identification buoy for the coastal improvement net fishing net with many loss problems on the west coast was carried out. Secondly, the study was conducted find out how to install an automatic identification buoy for coastal gill net which has the highest loss rate among the fisheries. GPS for fishing was used six times in the coastal waters around Seogwipo city in Jeju Island to determine the developmental status and underwater behavior to conduct a field survey. Next, a questionnaire was administered in parallel on the type of loss and the quantity and location of fishing gear to be developed and the water transmitter. In the field experiment, the data collection was possible from a minimum of 13 hours, ten minutes to a maximum of 20 hours and ten minutes using GPS, identifying the development status and underwater behavior of the coastal gillnet fishing gear. The result of the survey showed that the loss of coastal net fishing gear was in the following order: net (27.3%), full fishing gear (24.2%), buoys, and anchors (18.2%). The causes were active algae (50.0%), fish catches (33.3%) and natural disasters (12.5%). To solve this problem, the installation method is to attach one and two electronic buoys to top of each end of the fishing gear, and one underwater transmitter at both ends of the float line connected to the anchor. By identifying and managing abnormal conditions such as damage or loss of fishing gear due to external factors such as potent algae and cutting of fishing gear, loss of fishing gear can be reduced. If the lost fishing gear is found, it will be efficiently collected.

어구 자동 식별을 위한 전자 부이의 통신 거리 및 위치 오차 검증 (Verification of Communication Distance and Position Error of Electric Buoy for Automatic Identification of Fishing Gear)

  • 김성율;임춘식;이성렬
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.397-402
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    • 2021
  • 전자 어구 실명제는 '풍요로운 어장' 조성과 해양 환경 보호를 실행할 수 있는 주요 정책 중 하나이다. 또한 어구 자동식별 시스템은 LPWA 등의 통신과 멀티 센싱 기술을 활용하여 위 정책을 실현할 수 있는 해양 IoT 서비스 중 하나이다. 어구 자동식별 시스템은 해상에 부유하고 있는 전자 부이로부터 어구의 위치 및 유실 정보를 수집하고 어민이나 육상 관제국에게 제공한다. 어구 자동식별 시스템을 구성하는 전자 어구와 통신 장치들을 개발하였다. 본 논문에서는 전자 어구와 어선에 설치되는 무선 노드 사이의 통신 거리 측정과 전자 어구의 위치 정보 오차 측정 내용 및 결과에 대해 살펴본다. 측정 결과 통신 결과 목표치인 30 km의 2배인 62 km 거리에서 LOS 통신이 가능한 것을 확인하였고, 위치 오차는 목표치인 CEP 5 m 보다 적은 1 m의 결과를 얻었다. 따라서 본 연구를 통해 개발된 어구 자동식별 시스템의 서비스 영역과 정확도가 더욱 신장될 것으로 기대된다.

해상 NB-IoT 서비스를 위한 ICS RF 중계기 (ICS RF Repeater for Marine NB-IoT Service)

  • 조신호;이성렬
    • 한국항행학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.390-396
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    • 2021
  • 본 연구에서는 해양수산부가 2016년 실행 계획을 발표한 전자어구 실명제를 실현할 수 있는 어구 자동식별 모니터링 시스템에서 통신 거리를 늘릴 수 있는 해상 중계기 설계와 제작에 대해 보고한다. 해상 중계기는 중계기를 구성하는 서비스 안테나와 링크 안테나 사이의 되먹임 신호에 의한 발진을 제거할 수 있는 ICS (interference cancellation system) 방식의 RF 중계기로 설계 제작하였다. ICS RF 중계기 설계에 있어 링크 안테나와 서비스 안테나 간 이격을 30 dB 확보하였다. 시험을 통한 검증 결과 ICS RF 중계기의 출력 신호 일부가 입력으로 되먹임되는 신호 레벨이 중계기 이득보다 15 dB 이상 낮을 때 발진에 의해 발생하는 EVM(error vector magnitude)이 성능 기준인 6%보다 낮게 얻어지는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 개발된 ICS RF 중계기를 어구 자동식별 모니터링 시스템 등의 해상 IoT 네트워크에 적용하면 서비스 영역이 늘어날 것으로 기대된다.

제주 북서해역 선박기인 해양폐기물 발생량 분석 (Analysis of the Generation Amount of Abandoned Marine Waste from Ships in the Northwest Sea of Jeju Island)

  • 김병엽;주혜민;이창헌;김광일
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.81-87
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    • 2021
  • 제주해역은 많은 상선 및 어선들이 항해를 하고, 자망, 트롤 등 다양한 어구를 활용하여 어로활동을 하고 있다. 그 동안 해양폐기물 수집은 주로 제주도 해안 및 연안해역에서 시행되고 있으나, 연근해 해역에서 발생되는 해양폐기물 발생에 대한 수집 및 연구가 미미하였다. 이에 본 연구는 제주대학교 실습선을 이용하여 제주도 북서해역에 침전한 해양폐기물을 수거하고 각 폐기물별로 관련 선박의 항적을 분석하였다. 또한 일정 구역 및 선박 체류시간별로 얼마나 많은 해양폐기물을 투기하고 있는지 분석하기 위해 선박자동식별장치 항적데이터를 활용하여 대상해역에 선박이 체류한 시간을 추출하여, 어선업종별로 1 ㎢ 단위구역에서 시간당 해양폐기물 발생양을 분석하였다. 분석 결과 연근해 해역은 어선기인 폐어구가 대다수였으며, 그중 자망 및 통발 어구가 많은 비율을 차지하고 있었다. 본 연구에서 단위구역에서 시간당 해양폐기물 발생량은 자망어업이 평균 0.94 kg, 통발어업이 3.49 kg, 저인망어업이 0.10 kg, 연승어업이 0.11 kg, 기타어업이 0.02 kg으로 산출되었다. 이 결과를 활용하여 향후 연근해 수중환경 정화시 해양폐기물 발생이 높은 해역위주로 해양폐기물 수거가 가능할 것이다.

무선통신망 기반 어구자동식별 모니터링 시스템 구현 및 시험환경 구축 (Implementation of Automatic Identification Monitoring System for Fishing Gears based on Wireless Communication Network and Establishment of Test Environment)

  • 정주명;박혜정;김민석;곽명신;선휘준
    • 전기전자학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.193-200
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    • 2021
  • 불법어업 방지와 유실어구 저감을 위해 해양환경에서 상시적이고 연속적인 어구 모니터링 시스템 개발이 필요하며, 본 논문에서는 수산자원 고갈로 점차 어로활동 범위가 넓어지는 현실과 열악한 해상환경을 고려한 25Km 이상의 통신 커버리지를 갖는 장기적 운용 가능한 신뢰성 있는 시스템 모델을 설계하고, 설계결과를 구현하여 14Km 떨어진 해상환경에 부이와 무선노드를 각각 설치하여 상용망과 Private LoRa망을 통한 통신 성공률을 구분 확인하고 수집된 위치정보를 통한 각 관제시스템의 관제기능을 확인함으로써 시스템의 운용 가능성을 검증하였다.

어구 식별 및 관리를 위한 통합 관제 시스템 개발 (A Development of Integrated Monitoring and Control System for Identification and Management of Fishing Gears)

  • 황훈규;김배성;우상민;우윤태;김남수;남경태;황지중;이영근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.1228-1236
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    • 2018
  • 최근 폐어구로 인한 해양 환경오염이 심각하게 대두되고 있으며, ICT 기술의 접목을 통해 어구를 체계적으로 관리함으로서 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 요구되고 있다. 기존 어구 식별 및 관리를 위한 시스템들은 소유주의 선택에 의해 사용하던 실정으로 보다 통합적이고 국가적인 관제 체계가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 어구에 자동식별 부이를 부착하고, 사물인터넷망을 활용하여 어구의 위치 및 상태정보를 어선, 관리 선박, 육상 관제센터 등으로 전송하여 효과적인 모니터링 및 관리가 가능하도록 하는 체계를 소개하며, 특히 통합 관제 시스템의 개발 및 기능 성능 검증에 관한 내용을 중점적으로 다룬다. 개발하는 시스템은 효율적인 어구 관제를 위하여 전자해도를 기반으로 어구 위치, 상태정보, 유실알람 등을 표시해주는 기능을 한다. 또한, 가상 어구 자동식별 부이 생성 모듈을 개발하고, 이를 기반으로 개발한 시스템의 처리 및 시각화 성능을 테스트하는 것에 관한 내용을 다룬다.

딥러닝 기반 어선조업종류 판별 방법 (Deep-learning based Fishing Gear Type Classification)

  • 김광일;김지희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.33-34
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    • 2019
  • 대부분의 나라에서는 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업상황을 모니터링 한다. 우리나라도 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업량, 불법조업 유무를 판별한다. 현재까지는 어선의 불법조업 유무 판별은 어선의 위치정보 기반으로 이루어 졌으나, 허가받지 않는 어구를 사용하는 불법조업에 대한 판별은 불가능 하였다. 이에 본 논문에서는 어선 항적과 조업면허 데이터를 이용하여 데이터 기반의 어선 조업 판별모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 어선 항적데이터를 시계열 단위로 전처리하여 학습 이미지들을 생성하고, 해당 어선의 조업면허 정보를 레이블로 하여 학습 데이터를 제안하는 딥러닝 모델에 적용한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 1년 동안 제주 주변해역에서 조업하는 어선의 선박자동식별장치의 항적데이터를 수집하여 실험을 하였다. 실험 결과 제안한 방법의 분류정확도는 71.5%를 얻었다.

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