To investigate the characteristic and the cause of the yellow water zones in the estuary of keum River, physico-chemical measurement and analyses were made on seawater samples collected from 18 stations in May, July, august, October in 1992, and February in 1993 respectively. The yellow water zones were recorded as grade 9 on the forel water color meter and appeared consistently at the stations 1, 2, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 13, 14, 15 and 17 through out the year. The organically polluted matter gradually increased in the study area. The nutrient concentrations of inner waters of water zones were higher than that of the surrounding waters and were over red tide criteria levels. But abnormal aggregation of phytoplanktons could not occur because of lack of light and high current velocity. In Conclusion, this yellowish colored water zone was caused not by abnormal aggregation of phytoplanktons but by inorganic matters such as sand or soil particles, $85\%$ of which consisted of suspended solids.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.4
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pp.179-184
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2021
Along with the development of the fourth industry, the public sector has increasingly paid more attention to search using drones and real-time monitoring, for various goals. The drones are used and researched to complete a variety of searching and monitoring missions, including search for missing persons, security, coastal patrol and monitoring, speed enforcement, highway and urban traffic monitoring, fire and wildfire monitoring, monitoring of illegal fishing in reservoirs and protest rally monitoring. Police stations, fire departments and military authorities, however, concentrate on the hardware part, so there are little research on efficient communication systems for the real-time monitoring of data collected from high-performance resolution and infrared thermal imagining cameras, and analysis programs suitable for special missions. In order to increase the efficiency of drones with the searching mission, this paper, therefore, attempts to propose an image analysis technique to increase the precision of search by producing image data suitable for searching missions, based on images obtained from drones and provide the foundation for improving relevant policies and establishing proper platforms, based on actual field cases and experiments.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.15
no.4
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pp.375-383
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2009
The purpose of this study is to examine the U.S. Coast Guard's origins and powers with respect to the warrantless searches of vessels at sea. In principle, searches and seizures of vessels at sea require a warrant. However, a ship at sea may easily slip away and destroy evidence while authorities attempt to get a warrant. Thus, warrantless searches and safety inspection need to be validated because of the exigent circumstances at the sea. There are also two kinds of exceptions that justify warrantless searches at sea namely, border searhes and administrative searches. These theories in the U.S. will be useful for legislation and law enforcement related to the Korea Coast Guard's mission.
Jo, Min-Chul;Kim, Hwa-Young;Lim, Sung-Yong;Kang, Hee-Jin
Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
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s.37
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pp.77-87
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2014
많은 선박 사고에서 해상 조난자를 수색 및 구조하는데 매우 많은 시간이 소요되며, 수중에서 체온저하 등으로 적정 시간 내에 구출되지 못한 조난자의 경우 사망 위험이 매우 높은 실정이다. 이러한 위험을 줄이기 위한 기존 기술로는 발광막대, SOS 부이, SART, EPIRB 등이 있으나, 급박한 상황에서 개인이 활용하는 데에는 한계가 있다. 이에 따라, 이러한 문제를 해결하고 효율적인 수색 및 구조 활동을 위한 새로운 방법을 연구하게 되었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.139-141
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2014
IT산업의 발전에 따른 IT기기의 사용이 우리의 일상에서 없어서는 안되는 존재로 자리잡음으로써 우리의 생활의 편리함과 풍요로움을 가져다준 동시에 수많은 범죄에 악용되면서 위험에 노출되어져 있기도 하다. 이러한 범죄가 증가함에 따라 기존에 우리가 접하던 유형물 형태의 증거에서 무형의 디지털 증거가 급격히 늘어났고 형사소송법의 영역에서 매우 중요한 자리를 차지하게 되었으나 아직까지 미비한 부분들이 많고 구체적인 확립이 되지 않은 실정이기에 디지털 증거의 압수 수색에 대한 문제점을 간략히 알아보고 그에 대한 개선방안을 알아보려 한다.
이번호에는 맨 손으로 양계를 시작하여 상당한 규모의 양계장을 건설하였고 더구나 양계에는 거의 문외한이던 분이 월간 잡지에 나오는 기사에 의해서 연구 노력한 결과 아직은 그 결과를 알 수 없지만 현재까지는 성공적으로 새로운 양계법(청공양계)를 실시하고 있는 수색양계장을 찾기로 하였다.
It takes a lot of time and manpower to search for the missing. As part of the solution, a missing person search AI system was implemented using a YOLO-based model. In order to train object detection models, the model was learned by collecting recognition images (road fixation) of drone mobile objects from AI-Hub. Additional mountainous terrain datasets were also collected to evaluate performance in training datasets and other environments. In order to optimize the missing person search AI system, performance evaluation based on model size and hyperparameters and additional performance evaluation for concerns about overfitting were conducted. As a result of performance evaluation, it was confirmed that the YOLOv5-L model showed excellent performance, and the performance of the model was further improved by applying data augmentation techniques. Since then, the web service has been applied with the YOLOv5-L model that applies data augmentation techniques to increase the efficiency of searching for missing people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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