• 한국항해항만학회지
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• 제28권5호
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• pp.443-448
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• 2004

해양수산부에서는 어업분야의 선진화를 위하여 어로활동의 현황파악 및 문제점을 실시간으로 분석하는 어업성보화의 발전방향을 설정하여 해양자원 관리 및 활용성 제고를 통한 종합적이고 체계적인 정보화 기반을 조성하고 있다. 어업통신의 정보화는 전산화되는 자료가 원격지 여부에 관계없이 자료를 필요로 하는 사용자에게 공유될 수 있는 환경을 구축하는 것으로 전산화-정보통신망-이용자서비스 까지를 종합적으로 고려되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 어선용 VMs(Vessel Monitoring System)를 구현하기 위한 최적의 방안으로 기존의 SSB(Single Side Band) 통신시스템을 이용하여 운용비 부담이 없는 HF(High Frequency)대 SSB 통신에 의한 어선의 어업통신망의 구성 및 무선통신망 프로토콜에 대하여 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.1965-1974
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• 2021

위성 원격탐사 기법은 산림 모니터링에 적극적으로 활용될 수 있으며 우리나라 독자 운영 위성인 다목적실용위성을 활용하였을 때 특히 의미 깊다. 최근 들어 위성 원격탐사 자료에 머신러닝 기법을 적용함으로써 산림 모니터링을 수행하는 연구가 다수 이루어지고 있다. 머신러닝 기법을 통하여 제작된 산림모니터링 정보는 기존 산림 모니터링 방법의 효율성을 향상시키는 데에 활용할 수 있다. 머신러닝 기법의 경우 관심 지역과 활용 데이터의 특징에 따라 분류 정확도가 크게 달라지므로 다양한 모델을 적용함으로써 가장 효과적인 분류 결과를 도출하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 우리나라 삼척 지역에 대해 심층신경망을 적용함으로써 인공림과 자연림의 분류 성능을 확인하였다. 그 결과 픽셀 정확도가 약 0.857, F1 Score가 자연림과 인공림에 대해 각각 약 0.917과 0.433로 확인되었다. F1 score를 보았을 때 인공림의 분류 성능이 절대적으로는 낮은 수준을 나타냈다. 하지만 기존의 인공림과 자연림 분류 성능에 대해 F1 score를 기준으로 약 0.06, 그리고 0.10 향상된 성능을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 볼 때에 합성곱신경망 기반의 추가적인 모델을 적용함으로써 보다 적절한 모델을 분석할 필요가 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.76-83
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• 2018

정부는 2016년 유실어구에 의한 피해를 최소화하기 위해 전자어구실명제 실행계획을 발표하였다. 어구의 과다사용 및 폐어구 저감을 위해 어구의 종류 및 위치, 사용자의 실명을 포함한 정보를 IoT 기반의 통신을 이용하여 어선 및 관제센터에 효율적으로 전송할 수 있는 기술이 필요하다. 이를 위해서는 육상의 기지국에서 식별가능한 다수 부이의 위치정보를 확인할 수 있어야한다. 본 논문에서는 이러한 해상 IoT 통신 시스템을 서비스하기 위해서 육상기지국과 해상에 존재하는 타겟들과의 링크버짓을 계산하여 서비스가 가능한 거리를 산출한다. 어구 모니터링 시스템 구축을 위한 해상 IoT 무선망 설계를 위해 1.8 GHz 주파수 대역을 사용하는 NB-IoT와 900 MHz 주파수 대역을 사용하는 LoRa 서비스에 대해 해상에서의 무선 서비스 최적화를 위한 링크 버짓을 계산한다. 또한, 육상기지국- 부이간 링크버짓과 육상기지국-어선간 링크버짓을 산출하여 그 결과를 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.190-193
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• 2015

현재 나와 있는 전자해도 기반의 항로표지 시스템은 ECDIS에 사용하기 위한 데이터 제작 사양만 가지고 있기 때문에 근본적으로 여러 수로데이터 표현에는 한계를 가지고 있으며, 장기간 수정 불가하도록 동결되어 있으므로 생산성이 떨어진다. 또한 격자구조 자료, 시계열 정보 같은 첨단 요구 사항을 만족시킬 수 없는 단점이 있다. 현재 S-57을 기반으로 각기 독립적인 운용체계를 구축하고 있지만 모든 프로토콜의 규격화와 포맷의 통일로 전체 모니터링 시스템이 상호연동이 될 수 있는 방안이 수요자의 가장 큰 요구사항인 것으로 파악 되었다. 또한 시중에 나와 있는 상태정보 안내 및 경보 시스템은 AIS, TRS, WCDMA 통신을 하여 각각 다른 서버에 저장을 한 후에 또 다른 서버를 이용하여 데이터를 모아 처리 하는 방식으로 나와 있다. 개발한 시스템의 성능 테스트를 위하여 현재 사용되고 있는 등명기를 이용하고 생성된 데이터들을 RS-232를 통하여 전송하였고, 상태 모니터링 시스템이 데이터를 수신 되는 것을 확인하였다. 또한 이 데이터를 데이터베이스에 넣어 외부 서버로 전송 했을 때 같은 데이터가 정상적으로 수신 되는 것을 확인 하였다. 본 논문에서는 각 다른 프로토콜을 통합하여 통합시스템을 만들고 S/W인 S-63 전자해도 기반으로 된 항로 표지 시스템인 해양교통시설의 상태정보 안내 및 경보시스템을 구현하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.859-866
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• 2010

예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 화재 위험 상황에 대해서는 96%의 정확도를 가졌고 선체 위험 상황에 대해서는 약 88.7%의 정확도를 나타냈다. 제안된 시스템은 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양 디지털선박 상황 모니터링 시스템을 구현했다.

• 한국수산과학회지
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• 제37권4호
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• pp.337-344
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• 2004

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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권3호
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• pp.277-288
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• 1999

본 소고의 목적은 광범위한 시.공간적인 규모에서 일어나는 해양환경의 변화를 관측하기 위한 원격탐사기술의 활용을 전망하는 것이다. 현재 적용되고 있는 해양원격탐사의 기술과 발전 방향을 고찰하여 바람직한 해양원격탐사의 활용방안을 제시하였다. 해양원격탐사의 효율적인 활용을 위해서는 현안문제 해결과 수요자 위주의 관점에서 종합적 계획을 세워 추진하는 것이 바람직하다. 해양환경변화는 그 변화과정이 가지는 시간적 또는 공간적 규모에 맞추어 관측이 되어야 한다. 해양과 연안해역의 다양한 환경변화를 적절히 관측하고, 모니터링 하기 위해서는 이용 가능한 센서의 활용을 확대하여야 한다. 또한, 조사목적에 적합한 관측주기와 관측범위를 다양화하기 위하여 탑재대 (platform)의 종류도 다양화되어야 할 것이다. 현장관측치에 의한 보정과 검증과정은 해양원격탐사 자료의 바른 해석을 위해 반드시 요구되는 단계로 부이 시스템이나 기회성 선박을 적극 활용하는 종합관측망의 일부로 개발되어야 한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권5호
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• pp.645-661
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• 2012

Recently, pirates are infesting on the sea and they have been hijacking the several vessels for example Samho Dream and Samho Jewelry of Korea. One of the items to reduce the risk is to adopt the invader detection system. If the pirates break in to the ship, the detection system can monitor the pirates and then call the security alarm. The crew can gain time to hide to the safe room and the report can be automatically sent to the control room to cope with the situation. For the invader detection, an unmanned observation system was proposed using the image detection algorithm that extracts the invader image from the recording image. To detect the motion area, the difference value was calculated between the current image and the prior image of the invader, and the 'AND' operator was used in calculated image and edge line. The image noise was reduced based on the morphology operation and then the image was transformed into morphological information. Finally, a neural network model was applied to recognize the invader. In the experimental results, it was confirmed that the proposed approach can improve the performance of the recognition in the invader monitoring system.

• 대기
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• 제33권5호
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• pp.561-570
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• 2023

In order to improve the predictability of marine high-impacts weather such as typhoon and high waves, the marine observation network is an essential because it could be rapidly changed by strong air-sea interaction. In this regard, the National Institute of Meteorological Sciences, Korea Meteorological Administration (NIMS/KMA) has promoted the Argo float observation program since 2001 to participate in the International Argo program. In this study, current status and future direction of the NIMS/KMA Argo program are presented through the internal meeting and external expert forum. To date, a total of 264 Argo floats have been deployed into the offshore around the Korean Peninsula and the Northwestern Pacific Ocean. The real-time and delayed modes quality control (QC) system of Argo data was developed, and an official regional data assembling center (call-sign 'KM') was run. In 2002, the Argo homepage was established for the systematic management and dissemination of Argo data for domestic and international users. The future goal of the NIMS/KMA Argo program is to improve response to the marine high-impacts weather through a marine environment monitoring and observing system. The promotion strategy for this is divided into four areas: strengthening policy communication, developing observation strategies, promoting utilization research, and activating international cooperation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-9
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• 2022

Ship detection in synthetic aperture radar (SAR) images is an important application in marine monitoring for the military and civilian domains. Over the past decade, object detection has achieved significant progress with the development of convolutional neural networks (CNNs) and lot of labeled databases. However, due to difficulty in collecting and labeling SAR images, it is still a challenging task to solve SAR ship detection CNNs. To overcome the problem, some methods have employed conventional data augmentation techniques such as flipping, cropping, and affine transformation, but it is insufficient to achieve robust performance to handle a wide variety of types of ships. In this paper, we present a novel and effective approach for deep SAR ship detection, that exploits label-rich Electro-Optical (EO) images. The proposed method consists of two components: a data augmentation network and a ship detection network. First, we train the data augmentation network based on conditional generative adversarial network (cGAN), which aims to generate additional SAR images from EO images. Since it is trained using unpaired EO and SAR images, we impose the cycle-consistency loss to preserve the structural information while translating the characteristics of the images. After training the data augmentation network, we leverage the augmented dataset constituted with real and translated SAR images to train the ship detection network. The experimental results include qualitative evaluation of the translated SAR images and the comparison of detection performance of the networks, trained with non-augmented and augmented dataset, which demonstrates the effectiveness of the proposed framework.