• 한국측량학회지
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• 제18권2호
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• pp.211-219
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• 2000

21세기는 국가적 자원의 한계, 국토개발, 해양자원ㆍ해양공간을 이용한 개발, 그리고 국제외교 및 국가 안보적 차원에서 도서개발이 더욱 활발해질 것이다. 따라서 도서지역의 각종 정보들이 다양해지고, 양도 방대해지는 점을 감안할 때, 이들 정보들을 효과적으로 저장ㆍ관리할 수 있을 뿐만 아니라 컴퓨터 그래픽과 멀티미디어 기능을 이용한 다양한 표현 기능을 제공해 줄 수 있는 효과적인 시스템의 개발이 필요하다. 이러한 관점에서, 본 연구는 우리나라 도서의 효율적인 관리 및 분석과 개발에 필요한 응용시스템의 모델을 제안하는데 주된 목적을 두었다. 즉, 본 연구는 종래의 정보시스템과는 달리 공간정보와 속성정보를 동시에 관리함으로써 업무의 능률을 향상시킬 수 있고, 도서의 관리ㆍ개발에 대한 각종 의사결정 및 정책결정을 객관적으로 유도할 수 있도록, 지형공간정보체계를 이용한 도서정보관리시스템 모델을 개발한 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권1호
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• pp.155-166
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• 2008

마산만의 해양 수질과 영양염에 대한 정량적인 이변량 공간패턴 분석을 수행하기 위하여 비공간 상관성 측정 방법으로 Pearson's r, 공간적 연관성 측정 방법으로 Moran's I 및 이 두 지수를 통합한 L 지수를 각각 적용하였다. L 지수에 내포된 비공간 상관성과 공간 연관성의 특성을 파악하기 위해 Pearson's r와 Moran's I 지수를 각각 3가지 유형으로 구분한 후, 이들을 조합하여 9가지 유형으로 정의하였다. 또한 L 지수의 사분위수를 이용하여 9가지 유형에 대해 중복되지 않는 L 지수의 범위를 도출한 결과 9가지 유형이 5개의 그룹으로 분류되었다. 이러한 L 지수를 마산만 해양환경패턴에 적용한 결과에 의하면 이변량의 해양수질과 영양염이 2월과 7월에는 공간적인 연관성과는 무관하게 비공간적으로 상관성이 없는 패턴을 보였지만, 5월과 11월에는 정적 또는 부적 상관성이 있으면서 공간적으로는 군집된 패턴을 보였다. L 지수로 이변량의 비공간 상관성과 공간적 연관성을 해석하기 위한 지침을 제시한 본 연구의 결과는 향후 정량적인 지수를 이용한 해양환경패턴 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.909-919
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• 2023

Benthic marine invertebrates, the invertebrates living on the bottom of the ocean, are an essential component of the marine ecosystem, but excessive reproduction of invertebrate grazers or pirate creatures can cause damage to the coastal fishery ecosystem. In this study, we compared and evaluated You Only Look Once Version 7 (YOLOv7), the most widely used deep learning model for real-time object detection, and detection tansformer (DETR), a transformer-based model, using underwater images for benthic marine invertebratesin the coasts of South Korea. YOLOv7 showed a mean average precision at 0.5 (mAP@0.5) of 0.899, and DETR showed an mAP@0.5 of 0.862, which implies that YOLOv7 is more appropriate for object detection of various sizes. This is because YOLOv7 generates the bounding boxes at multiple scales that can help detect small objects. Both models had a processing speed of more than 30 frames persecond (FPS),so it is expected that real-time object detection from the images provided by divers and underwater drones will be possible. The proposed method can be used to prevent and restore damage to coastal fisheries ecosystems, such as rescuing invertebrate grazers and creating sea forests to prevent ocean desertification.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권4호
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• pp.153-167
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• 2007

독도에 대한 연구는 여러 분야에서 수행되고 있으나, 독도의 해양연구 자료에 대한 체계적인 관리와 지속적인 축적이 미흡한 실정이다. 특히 독도 및 독도주변해역의 해양환경 및 해양생태계 등 해양과학 자료의 체계적인 데이터베이스가 구축되지 못하였다. 따라서 독도 해양조사자료의 체계적인 관리와 효율적인 활용을 위한 공간기반의 GIS 데이터베이스 구축이 요구되며, 이를 수행하기 위한 설계 단계에서 GIS 기반의 해양데이터 모델 수립이 필요하였다. 본 연구에서는 기존의 해양관측자료를 수집하여 데이터 종류와 특성에 따라 GIS 기반의 프레임워크 자료(framework data), 연구조사자료(research data) 및 주제도 자료(thematic data) 등 세 개의 그룹으로 분류하였다. 또한 각 연구조사자료의 속성은 GIS 프레임워크 자료와 연계되도록 설계하였다. 이와 같은 통합적인 GIS 데이터 모델 수립의 연구 결과는 향후 독도 뿐 아니라, 다른 해역에서 관측된 해양연구자료의 관리시스템 개발에도 적용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권7호
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• pp.528-537
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• 2014

조선 산업과 IT의 융합으로 인해 선박에서의 데이터 사용량이 계속적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라, 많은 양의 데이터를 처리하기 위한 여러 무선통신 기술들이 논의되고 있다. 특히 다중 안테나 시스템은 높은 수율을 제공할 것으로 기대되는 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 공간 다중화 해양 통신 시스템에서 채널 특성과 기지국의 빔 전송 각도를 고려하여 기지국이 서비스 할 선박을 선택하는 알고리듬을 제안한다. 무선 채널의 클러스터링 특성을 이용하여 선박이 수신 받는 신호를 최대화하는 방식으로 시스템의 수율을 증가시켰다. 또한 빔 간섭이 큰 선박을 제외하고 선택하는 방식으로 선박 선택에 걸리는 시간을 단축시켰다. 제안하는 알고리듬의 성능 분석을 위해 모의실험 한 결과, 제안하는 알고리듬의 수율은 전수조사 알고리듬과 근사하지만 연산의 복잡성은 크게 줄어드는 것을 확인할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.112-125
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• 2021

해양공간계획은 해양을 체계적이고 합리적으로 관리하기 위해 9가지 용도구역으로 지정한다. 그 중 하나가 어업활동의 보호와 육성을 비롯한 수산물의 지속 가능한 생산을 위해 필요한 어업활동 보호구역이다. 본 연구는 V-Pass 자료를 활용하여 어업활동 지도를 제작하고 어업활동 밀집 공간을 도출함으로써 어업활동보호구역 지정에 필요한 요소 중 하나인 어업활동 공간을 정량적으로 파악하고자 한다. 이를 위해 V-Pass 자료를 정적 정보와 동적 정보가 결합된 데이터셋 구축, 어선 속도 계산, 어업활동 지점 추출, 비어업활동 공간 내의 자료 제거와 같은 전처리를 수행하였다. 최종적으로 선별된 V-Pass 점 자료를 이용하여 커널밀도추정으로 어업활동 지도를 제작하고 어업활동이 밀집된 공간을 분석하였다. 또한 어선의 업종과 계절에 따라 어업활동의 공간분포는 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 수행한 대용량 V-Pass 자료의 전처리 기법과 어업활동의 공간밀도 분석 방법은 향후 어업활동에 대한 공간특성평가 연구에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권3호
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• pp.41-46
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• 2003

해양지명은 자연적으로 형성된 해양 해협 만 포 및 수로 등의 이름과 초 퇴 해저협곡 해구 등 해저지형의 이름이다. 해양지명은 육상지명(이하 '지명'이라 함)과 달리 눈으로 볼 수 없는 수면 하에 있는 지형 지물로 선박의 항해 안전과 직결되어 인명과 재산에 직, 간접적으로 연관되는 것이 대부분이다. 우리나라에서 사용하는 해양지명은 표준화 절차나 규정이 없이 관련기관, 연구기관, 관련학계 등에서 연구 조사결과를 발표하며 임의로 명명하여 사용함에 따라 해양지명의 사용에 혼란이 있으며 국제적으로도 인정받기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 해양지명의 전문성과 특수성을 제시하고 우리나라의 해양지명 표준화 방안을 제시하였다.

• 한국어병학회지
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• 제28권2호
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• pp.99-107
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• 2015

Despite its economic importance as an aquaculture species, the molecular and genetic information regarding physiologically important elements in rock bream (Oplegnathus fasciatus) is not completely understood. Rab proteins play a vital role in cellular mechanisms and immunity as one of the key regulators of membrane trafficking. In this investigation, a Rab gene, named as RbRab-5C-like, was identified from Oplegnathus fasciatus. RbRab-5C-like protein exhibited high homology with Rab proteins of other species and possessed signature characteristics of Rab proteins with four conserved cysteine residues. Phylogenetic analysis showed that RbRab-5C-like clustered with other fish counterparts. The RbRab-5C-like genomic sequence possesses six exons and five introns. Transcriptional analysis revealed that RbRab-5C-like was ubiquitously expressed in all examined tissues with the highest expression occurring in the liver. While the structural and homologic characteristics of RbRab-5C-like suggest a strong conservation of this element in different species, its mRNA distribution implies a wide range of biological significance in rock bream.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2569-2575
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• 2015

네트워크 RTK는 네트워크를 형성하는 다수의 기준국의 보정정보를 사용자 위치에 맞게 보간하여 사용함으로써 기준국과 사용자 간 기저선 거리 증가에 따른 공간이격 오차를 최소화 한다. 하지만 대류권 지연은 기상의 함수로 국지적인 기상변화를 원인으로 사용자와 네트워크 내 기준국 간 대류권 지연에 비선형 특성을 발생시킬 수 있으며, 이는 네트워크 RTK 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 태풍이 있던 날의 데이터를 기반으로 대류권 지연 변칙 사례를 모델링하고, 이를 이용하여 기준국 간 기상차이가 기준국에서 생성하는 보정정보에 미치는 영향을 분석한다. 또한, 기준국 간 대류권 지연의 비선형성이 네트워크 RTK 사용자에게 미치는 영향을 분석한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1329-1341
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• 2022

해양환경 및 해양생태계를 파괴하고 해양사고의 원인이 되는 해양쓰레기는 매년 늘어나고 있으나 그 중 해양침적쓰레기는 해저에 위치해 있어 파악과 수거에 어려움이 있다. 이에 효율적인 수거와 분포량 파악을 위해 수중촬영 이미지를 이용하여 폐그물과 폐밧줄을 대상으로 딥러닝 기반의 의미론적 분할을 실험하였다. 분할에는 최신 딥러닝 기법인 high-resolution network (HRNet)을 사용하고 최적화 알고리즘(optimizer) 별 성능 비교를 하였다. 분할 결과 그물에서는 adaptive moment estimation (Adam), Momentum, stochastic gradient descent(SGD) 순으로 F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%) 이며, 밧줄은 F1 score=(80.49%, 80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%)로 그물과 밧줄에서 모두 Adam의 결과가 가장 높게 나타났다. 연구 결과를 통해 optimizer 별 분할 성능 평가와 최신 딥러닝 기법의 해양침적쓰레기 분할에 대한 가능성을 확인하였다. 이에 따라 수중촬영 이미지를 통한 해양침적쓰레기 식별에 최신 딥러닝 기법을 적용시킴으로써 육안을 통한 식별보다 정확하고 효율적인 식별을 통해 해양침적쓰레기의 분포량 산정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.