Lee, Kibae;Bae, Jinho;Lee, Chong Hyun;Kim, Juho;Lee, Jaeil;Cho, Jung Hong
Journal of Advanced Research in Ocean Engineering
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제2권4호
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pp.202-208
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2016
In this paper, we propose novel seabed sediment classification algorithm using feature obtained by continuous wavelet transform (CWT). Contrast to previous researches using direct reflection coefficient of seabed which is function of frequency and is highly influenced by sediment types, we develop an algorithm using both direct reflection signal and backscattering signal. In order to obtain feature vector, we employ CWT of the signal and obtain histograms extracted from local binary patterns of the scalogram. The proposed algorithm also adopts principal component analysis (PCA) to reduce dimension of the feature vector so that it requires low computational cost to classify seabed sediment. For training and classification, we adopts K-means clustering algorithm which can be done with low computational cost and does not require prior information of the sediment. To verify the proposed algorithm, we obtain field data measured at near Jeju island and show that the proposed classification algorithm has reliable discrimination performance by comparing the classification results with actual physical properties of the sediments.
Acoustics are increasingly regarded as a remote-sensing tool that provides the basis for classifying and mapping ocean resources including seabed classification. It has long been understood that details about the character of the seabed (roughness, sediment type, grain-size distribution, porosity, and material density) are embedded in the acoustical echoes from the seabed. This study developed a sophisticated yet easy-to-use technique to discriminate seabed characteristics using a split beam echosounder. Acoustic survey was conducted in Tongyeong waters, South Korea in June 2018, and the verification of acoustic seabed classification was made by the Van Veen grab sampler. The acoustic scattering signals extracted the seabed hardness and roughness components as well as various seabed features. The seabed features were selected using the principal component analysis, and the seabed classification was performed by the K-means clustering. As a result, three seabed types such as sand, mud, and shell were discriminated. This preliminary study presented feasible application of a sounder to classify the seabed substrates. It can be further developed for characterizing marine habitats on a variety of spatial scales and studying the ecological characteristic of fishes near the habitats.
본 논문에서는 해저 퇴적물 분류를 위한 특징 추출 기법을 제안하고 검증한다. 기존 연구에서는 주파수의 영향이 없는 반사계수를 이용하여 퇴적물을 분류해 왔다. 그러나 해저 퇴적물의 음향 감쇠계수는 주파수의 함수이며 퇴적 성분에 따라 서로 다른 특성을 나타낸다. 따라서 주파수에 따른 감쇠계수 변화량을 이용하여 특징벡터를 생성하였다. 감쇠계수 변화량은 Chirp 신호에 의해 생성된 두 번째 층 반사신호를 이용하여 추정한다. Chirp 신호의 다중대역 특징이 다차원 벡터를 형성하기 때문에 기존의 방법에 비해 우수한 특성을 갖는다. 반사계수에 의한 분류 성능과 비교하기 위해 선형 판별 분석법 (LDA, Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 차원을 축소하였다. Biot 모델을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고 Fisher score와 MLD(Maximum Likelihood Decision)를 기반의 분류 정확도를 이용해 제안된 특징을 평가하였다. 그 결과, 제안된 특징은 반사계수에 비해 높은 변별력을 보이며, 측정 및 깊이 추정오차에도 강인한 특성을 보였다.
To classify seafloor sediments using a probabilistic neural network (PNN), the frequency-dependent characteristics of broadband acoustic scattering, which make it possible to qualitatively categorize seabed type, were collected from three different geographical areas in Korea. The echo data samples from three types of seafloor sediment were measured using a chirp sonar system operating over a frequency range of 20-220 kHz. The spectrum amplitudes for frequency responses of 35-75 kHz were fed into the PNN as input feature parameters. The PNN algorithm could successfully identify three seabed types: mud, mud/shell and concrete sediments. The percentage probabilities of the three seabed types being correctly classified were 86% for mud, 66% for mud/shell and 72% for concrete sediment.
해양의 표층퇴적물을 분류하는 일반적인 방법은 ground frothing에 의한 것으로 시료채취 정점에 국한된 자료라는 한계성을 가지고 있다. 최근에는 원격분류방법의 개발로 인하여 이러한 한계성을 극복한 연속적인 자료를 얻을 수 있도록 가능하게 되었다 본 연구에서는 해저면의 원격분류결과를 실시간 수치화된 자료로 얻을 수 있는 음향장비인 QTC View라는 기기를 이용해 부산 수영만의 표층 퇴적물을 원격분류 하였다. QTC View는 50kHz의 음향측심기와 연결하였고 측정장비의 설정환경은 조사동안 일정하게 유지하였다. Ground trothing에 의한 시료 분석결과 수영만은 slightly gravelly sand, slightly gravelly sandy mud. gravelly muddy sand, clayey sand, sandy mud, slightly gravelly muddy sand 그리고 rocky bottom의 총 7개의 퇴적물형으로 분류되었다. QTC View를 이용한 1차 원격분류결과 이들 7개 중 slightly gravelly sand, gravelly muddy sand, sandy mud 및 rocky bottom 등 4개의 퇴적물형이 구분되었으며 이는 2차 원격분류결과에서도 유사하게 분포하는 것으로 확인되었다. Ground frothing에 의한 분류자료와 원격분류 자료를 비교한 결과 퇴적물형을 구분할 때 소량성분에 의해 서로 다르게 구분된 경우는 다소 차이가 있으나 연구지역 전반에 걸친 퇴적물의 분포양상은 잘 일치하는 것으로 나타났다. 따라서 QTC View는 해저퇴적물을 원격분류하는데 유효하게 이용될 수 있을 것으로 본다.
다중빔 음향 탐사 시스템의 후방산란 자료를 대상으로 한 해저면 분류의 가능성을 평가하기 위하여, KONGSBERG SIMRAD EM3000(300kHz) 후방산란 신호를 분석하고 처리하는 소프트웨어를 구현하였다. 강원도 속초항 부근에서 취득한 음압 자료를 이용하여 모자익 영상을 제작하였다. 원격 분류 결과의 검증을 위해 영상 내에서 이질적인 음압 강도로 나타나는 지역에 대하여 잠수사에 의한 직접적인 표층 퇴적물 채취와 비디오 광학 영상을 취득한 후, 후방산란 음압과의 비교를 실시하였다. 연구 대상 지역의 수심은 5m에서 22.7m까지였으며, 모자이크 영상 내의 후방산란 강도 분포는 -15dB에서 -36dB까지 나타났다. 그리고 표층퇴적물 입도 분석 결과, 평균 입도 크기는 최대 $2.86{\phi}$에서 최대 $0.88{\phi}$까지 나타났다. 시료의 입도 분석 자료와 영상의 강도 변화 사이의 상관성을 비교해 본 결과, R값은 0.56으로 나왔다. 입도 분석 자료와 후방산란 음압 자료와의 상관성을 기반으로 구현한 해저면 자동분류 시스템의 인식정도를 정량화하기 위하여, GIS시스템으로 각 대상 자료를 통합하고, 면적비교 기능을 사용하여 평가를 수행하였다. 암반 지역을 사질지역으로, 사질 지역을 암반지역으로 교차 인식하는 오인식율은 약 8.95%로, 평균 입도가 낮은 지역의 인식 면적 차이는 사용자 분류를 기준으로 약 2.06%로 나타났다. 이러한 결과는 평균 입도 변화가 해저면 후방산란에 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 지시하고 있다. 따라서 이러한 후방산란 음압을 평가하여 평균 입도 변화를 추적하는 알고리즘을 구현할 수 있었으며, 최종 모자이크 영상을 두 개의 퇴적체로 자동 분류하는 시스템을 구현하게 되었다.
광대역 주파수변조(wide-band FM) 선호를 음원으로 사용하는 Chirp sonar 시스템을 이용하여 획득한 음향반사 자료의 통계학적 처리를 통하여 해저면을 분류하였다. 음향학적 분류변수로서 Chirp 자료의 K-L(Karhunen-Lo$\grave{e}$ve) 변환을 이용하여 계산된 유사도 지수(similarity index)를 고안하였다. 유사도 지수는 근접한 트레이스 자료들에 포함된 공통된 반사신호성분의 양을 지시하므로 해저면 퇴적물의 성분에 따른 음향학적 거침도를 반영한다고 할 수 있다. 유사도 지수는 0에서 1사이의 값을 가지며, 각기 다른 퇴적상을 나타내는 지점에서 획득된 Chirp 자료를 처리한 결과, 퇴적물의 성분이 균질할수록, 입자의 크기가 작을수록, 그리고 연한 퇴적층일수록 증가하는 것을 관측할 수 있었다. 실제의 응용 예로서 제주도 성산포 해역을 이 방법으로 분류하였으며, 그 결과를 검증하기 위해 동일해역에서 획득된 side-scan sonar 자료 및 퇴적물로부터 해석된 해저면의 퇴적상과 비교하였다. 그 결과 음향자료의 유사도 지수에 의해 분류된 해저면은 실제의 퇴적상을 매우 잘 반영할 뿐만 아니라 퇴적물 성분의 특성에 따른 음향반응을 더욱 세밀히 나타내었다. 그러므로 이러한 방법은 음향자료로부터 직접 해저면을 분류하는 지질음향 모델링으로서 매우 효과적이다.
해저면 분류를 위한 음향실험을 2003년 5월 19일부터 23일까지 5일간 남해에서 실시하였다. 실험 해역은 해저 구성물질이 각기 다른 6개의 정점을 선정하였으며 5개의 주파수 (30, 50, 80, 100, 120 kHz)를 이용하여 해저면 반사 신호를 측정하였다. 지음향 인자의 측정은 피스톤 코어를 이용하여 해저 퇴적물 샘플을 채취 후 입도분석을 하였다. 측정된 결과는 퍼지 이론을 이용하여 정점별 해저 퇴적물을 분류하였다. 반사손실 모델로 구성된 입력 소속 함수를 이용하여 측정결과를 평가 후, 그 결과를 Wentworth 입자 크기를 이용하여 출력 가능하도록 구성하였다. 퍼지 이론을 이용한 해저면 분류 기법과 잘 일치하였으며, 퍼지 이론을 통한 해저면 분류 기법의 가능성을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제41권3호
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pp.269-275
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2017
해저 아래에 난파선이 잔존하고 있다면, 해류와 조류의 유수의 작용뿐만 아니라 해저를 구성하는 퇴적물의 물성 및 퇴적환경에 영향을 받는다. 특히 우리나라 대부분의 난파선은 갯벌에 묻혀 있는 상태로 발견되었는데, 이는 퇴적물에 많은 영향을 받는다는 것을 알 수 있다. 본 연구에서는 그랩 채취기와 진동식 시추기를 이용해 퇴적물 시료를 채취하여 태안 마도3호선의 주변지역의 퇴적물의 다양한 물성을 파악했으며, 이를 통해 태안 마도 지역의 퇴적물 물성이 태안 마도3호선이 잔존하는데 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 주상시료의 퇴적물 분석 결과 깊이에 따른 밀도와 초음파 속도변화, 전단강도는 대체로 깊어질수록 측정값이 커지는 경향을 나타냈으며, 함수비와 공극률은 깊어질수록 값이 낮아지는 경향을 보였다. 입도분석의 경우 Folk's 분류법으로 결과를 도시하였다. 태안 마도3호선 지역의 깊이 3.5 m 주상시료의 입도는 주로 점토와 모래질 점토로 구성되어있으며, 표층 퇴적물의 입도는 점토질 모래로 구성되어 있었다. 퇴적률분석 결과 퇴적률은 2.84 cm/year로 나타났으며, 깊이 150 cm 조개시료의 탄소연대측정 결과 신석기 시대로 나타났다. 이러한 퇴적물 분석을 통해 태안 마도3호선의 잔존과 퇴적물 물성의 연계성에 대해 연구했다.
Deep-sea surface sediments, acquired from 1997 to 2002 in the Clarion-Clipperton fracture zone of the northeast equatorial Pacific, were analyzed for index and geotechnical properties to provide background information for the design of manganese nodule minor. The sediments were classified into 16 types based on the measured properties and evaluated in terms of miner maneuverabillity and potential environmental impacts arising from mining activities. It was found that the middle part of the study area covered with coarse siliceous sediments is more favorable to the commercial production than the northern part of pelagic red clay. In particular, Area B2 in the middle part is considered the best mining site since it shows the highest abundance as well as it consists mostly of normally to over consolidated (types B, C, D) coarse siliceous sediments that are appropriate for effective minor movement and accompany weak environmental impacts. Taking account of all the analyzed core logs, the average shear-strength values are proposed as a practical guideline fur movements of a manganese nodule miner: 6.0 kPa at 10cm and 7.0kPa at 40cm below the seabed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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