국가의 중요한 통로가 되는 항만과 연안지역은 밀수선, 적국의 침투선, 해적선등과 같은 위협이 상존하고 있다. 이와 같은 위협 선박의 침입을 막아내기 위해서는 연안지역을 지속적으로 감시하여 이들의 침입을 탐지, 경보할 수 있는 시스템이 필요하다. 그러나 감시인원이 넓은 연안지역을 감시하면서 위협선박을 식별해 내기에는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 연안 및 항만을 감시하면서 운항금지구역등에 침입하는 선박에 대해 자동으로 경보를 발생시키면서, 선박의 영상식별을 통해 자동으로 선박의 종류를 분류하여 실제 위협선박인지의 여부를 판별할 수 있도록 하는 시스템과 그 구성을 제안하였다.
Deep learning models require high computing power due to a substantial amount of computation. It is difficult to use them in devices with limited computing environments, such as coastal surveillance equipments. In this study, a lightweight model is constructed by analyzing the weight changes of the convolutional layers during the training process based on MobileNet and then pruning the layers that affects the model less. The performance comparison results show that the lightweight model maintains performance while reducing computational load, parameters, model size, and data processing speed. As a result of this study, an effective pruning method for constructing lightweight deep learning models and the possibility of using equipment resources efficiently through lightweight models in limited computing environments such as coastal surveillance equipments are presented.
위성기반 적조 탐지 알고리즘들은 특정 해역, 적조 종을 중심으로 개발되어 왔다. 하지만 한반도 주변해역의 빠르고 정확한 적조 감시를 위해서는 한반도 주변의 전 발생 해역과 다양한 적조 종을 대상으로 한 연구가 필수적이다. 본 연구에서는 한반도 주변해역을 대상으로 GOCI 영상을 활용하여 적조 영역의 스펙트럼 특성과 위성기반 적조 탐지 알고리즘의 적합성을 분석하였다. 그 결과, 적조 종들의 클로로필 함량과 적조가 출현하는 해역의 탁도에 따라서 스펙트럼 특성이 달라졌다. 또한 기존 적조 탐지 알고리즘을 GOCI 영상에 적용하였으며, 이를 통해 기존 임계값으로는 적조 영역 추출에 한계가 있음을 알 수 있었다. 이를 개선하기 위해 적조 종들을 클로로필 함량의 차이에 따라 두 그룹으로 나누어 적조 감시 체계를 제시하였다. 총 5 단계를 거쳐 적조 영역과 비적조 영역을 구분하였으며, 적조 속보를 기준으로 했을 경우 최종 추출된 적조영역이 기존 알고리즘으로 추출된 영역에 비해 적절한 결과를 나타냈다. 이러한 적조 감시 체계를 활용한다면 한반도 주변의 모든 해역과 다양한 적조 종에 대한 빠르고 정확한 감시로 인해 효율적인 적조 감시가 가능할 것이다.
본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.168-172
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2014
In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.
A real-time surveillance system of the inshore fishing ground was constructed to identify and detect discrete targets, such as illegal fishing vessels. This paper describes measurements made with a combination of sensors, such as radar, CCTV camera, and GPS receivers, for monitoring the fishing activity of small vessels within the fishing limit zones of the inshore waters. The CCTV camera system was used to confirm detection and to classify the type of target. The location of legal vessels distributed in coastal waters was acquired from each GPS system of ships connected to commercial satellite communication network. The surveillance system was networked via LAN to one host PC with the use of electronic navigational charts (ENC) and a radar link. Radar Target Extractor (RTX) for radar signal processing can be remotely accessed and controlled on existing PC via the internet, from anywhere, at any time. Results are presented that demonstrate the effectiveness of the newly constructed fisheries monitoring system for conducting continuous surveillance of illegal fishing vessels in the inshore fishing ground. The identification of illegal fishing vessels was achieved by comparing radar positions of illegal fishing vessels exceeding the warning limits in the surveillance area with GPS position reports transmitted from legal fishing vessels, and the illegal fishing vessels were marked with red symbols on the ENC screen of a PC. The methods to track the activities of all vessels intruding or leaving the fishing limit zones also were discussed.
합동 해안경계시스템은 해상경계시스템과 해안대침투경계시스템으로 구성되며 주로 해군이 해상경계를, 육군이 해안대침투경계를 책임지고 있는 시스템이다. 육군 및 해군의 다양한 무기체계가 복합적으로 운용되는 합동 해안경계시스템이 소형표적을 대상으로 어느 정도의 성공적인 작전수행이 가능한지에 대한 작전효과를 분석하였다. 작전효과 분석은 작전형태별 작전효과 정의, METT-T 요소를 활용한 모의환경 구성과 모의 시나리오 가정 수립, 모의실시 및 기상상태별 모의결과 분석으로 진행되었고 시뮬레이션 도구는 NORAM(해군작전 및 자원소요분석모델)과 EADSIM(통합방공작전분석모델)을 사용하였다. 작전효과 분석결과, 현재 운용중인 합동 해안경계시스템은 표적의 크기와 기상상태에 따라 작전성공에 상당한 차이를 보였다. 연구결과는 효과적인 합동 해안경계시스템을 구축하고 체계적인 경계작전을 수행하는데 유용한 자료로 활용될 수 있다.
국방혁신 4.0과 더불어 우리 군은 첨단과학기술을 활용한 성공적인 인력감축을 준비하고 있다. 이에 따라 군(軍) 내·외적으로 국방개혁과 관련된 핵심기술에 대한 연구들이 진행되고 있으며, 그 결과물들이 도입되고 있다. 하지만 이러한 기술의 발전에 비해 새롭게 도입되는 장비들에 대한 운용에 관련된 정책에 대해서는 더 많은 준비가 필요한 것으로 보인다. 가령 감시장비 운용에 있어 적절한 인력배치, 근무시간 편성은 관행적인 편성에 따르는 경향을 보여왔다. 이에 본 연구에서는 성공적인 차세대 해안경계시스템의 도입을 위한 정보분야의 인력 운용 및 보안규정 운용의 정책적 개선방안을 제시하고자 한다 이를 위해 본 연구는 기존연구들이 경계시스템의 장비·기술적인 측면에 집중한 것과는 달리 운용정책 측면에서 접근하였다. 더불어 선행연구들을 바탕으로 한 사람이 감시장비 모니터를 통해 감시할 수 있는 가장 효율적인 시간을 도출함으로써 인지과학적 측면에서 효율적인 경계시스템 운영을 위한 연구를 진행하였다.
Objectives: The pathogenic Vibrios genus denotes halophilic bacteria that are distributed in aquatic environments, including both sea and freshwater. Vibrio cholerae, Vibrio vulnificus, and Vibrio parahaemolyticus are the most important species since they can be potent human pathogens and leading causes of septicemia, wound infections, and seafood borne gastroenteritis. The recent emergence of a potential pandemic clone, V. cholera serotype O1 and the cholera outbreak in South Korea in 2016 indicates the importance of consistent surveillance of pathogenic Vibrio genus within coastal areas. Methods: The present study was undertaken to determine where and how vibrios live in the aquatic environment adjacent to coastal areas of South Korea. For this survey, a total of 838 samples were obtained at 35 different sites in South Korean coastal areas during the period from January 2016 to December 2016. Pathogenic vibrios was determined using the real-time PCR method, and its clones were isolated using three selective plating media. We also monitored changes in seawater and atmospheric temperature, salinity, turbidity, and hydrogen ion concentration at the collection points. Results: The total isolation rates of V. vulnificus, V. cholera (non-pathogenic, non-O1, non-O139 serogroups), and V. parahaemolyticus from seawater specimens in 2016 were 14.2, 13.48, and 67.06%, respectively. Conclusions: The isolation rates of pathogenic vibrios genus showed a positive correlation with temperature of seawater and atmosphere but were negatively correlated with salinity and turbidity.
이 연구는 항만교통정보센터의 시스템 확충 및 연안 선박교통관리제도의 도입에는 많은 비용이 소요되기 때문에 비용과 편익을 비교하여 타당성을 조사하고자 한다. 따라서 비용과 편익을 분석하는데 중요한 기초자료가 되는 사고예방효과를 추정하고자 한다. 추정의 방법은 거제해역에서 발생한 해양사고를 분석하여 원인요소를 도출한 후 이를 설문문항으로 구성하여 항만교통정보센터의 운영요원을 대상으로 설문을 실시한다. 연안 선박교통관리제도의 도입에 의한 사고예방효과는 충돌사고에서 55.572%, 좌초사고에서 51.667%로 추정되었다. 또한 인적요소와 환경요소에 의한 효과는 높지만 기술적 요소에 의한 효과는 미미한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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