본 연구는 GIS를 기반으로 한 미더덕 SFG를 이용하여 미더덕 양식장의 적지를 선정하는데 있다. 미더덕 양식은 2001년 15,084M/T의 생산량을 기록하였으나 2005년 1,412M/T로 생산량이 급격히 감소하였다. 이후 연간생산량은 조금씩 증가하여 2012년 2,484M/T를 나타냈으나 여전히 초기 생산물량에 미치지 못하고 있는 실정이다. SFG는 환경과 생물간의 상호연관성을 나타내고 양식생물의 성장도를 나타낸다. SFG 개념을 이용하여 GIS 기반의 적지선정이 가능하며, 양식장의 지속적인 생산성확보를 위한 어장관리시스템 구축에 활용할 수가 있다. 진동만 미더덕 양식장에 대한 GIS 기반의 미더덕 SFG를 이용한 적지 선정을 하여본 결과 해역 전체의 SFG는 0.054~0.57J/day의 범위를 보였으며, 대상해역과 중첩시킨 미더덕 양식장의 SFG 역시 0.054~0.57J/day로 분포하고 있다. 또한 미더덕 양식장의 SFG와 실제 생산량의 상관성 r=0.786, p<0.05 로 높은 상관성을 보이고 있다. GIS 기반 양식장의 서식지적합도 산정을 통한 어장관리시스템 구축은 양식장의 적지선정과 양식장의 지속가능한 생산량을 확보할 수 있으며, 환경의 변동과 양식생물성장의 인과관계를 객관화 할 수 있는 체계를 도입함으로서, 지속적인 어장관리를 위한 의사결정방안을 도출 할 수 있다.
연안 해양환경의 급격한 변동에 의하여 매년 발생하고 있는 양식생물의 대량폐사의 원인을 규명하고 피해를 저감하기 위하여 양식장 플랫폼을 활용한 실시간 해양환경 정보제공시스템의 개발연구를 수행하였다. 일반적으로 실시간 관측시스템에 활용되고 있는 외양의 계류부이에 비해 관측정보가 직접 필요한 양식장에서 관측하여 제공함으로써 생산한 정보의 활용도가 높았으며, 양식장은 접근이 용이하고 상주인원이 있어 관측 장비의 유지보수가 유리한 점이 개발한 시스템의 특징이었다. 연속적 정보 수집을 위하여 관측치의 이상발생에 대한 긴급정비와 주기적인 예방정비 및 관측현황 모니터링을 시스템화하였으며, 과거 자료를 이용하여 통계적인 방법으로 구한 신뢰구간을 적용하여 관측 자료의 신뢰도 제고와 관측 중단을 최소화하도록 하였다. 또한 정보를 최종 이용자에게 효과적인 방법으로 전달하기 위하여 시스템의 개발내용에 홈페이지와 전자우편, 양식장의 현장에서 정보를 직접 확인할 수 있는 소형전광판과 어시장의 대형전광판을 통한 정보 제공체계를 구축하였다. 이를 통하여 어업인의 과학적인 어업활동을 지원하였고, 양식장 적지선정과 관련된 어장환경연구를 수행하였다. 양식생물의 대량폐사와 같은 경제적인 피해를 저감하며, 장기적으로 연안 해양환경의 변화와 이와 관련된 해양연구에 본 연구를 통한 기술개발의 결과를 활용할 수 있다.
해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
최근 여러 나라들이 해양산업 개발에 관심을 가지면서 다양한 기술들이 개발되고 발전하고 있다. 이중 해양 환경에서 사용하는 무선 통신은 그 연구의 역사가 오래되었으며, 지금도 발전하고 있는 분야이다. 해양에서 무선을 이용한 환경 관측은 다양한 전파 매체를 통해 데이터 전송을 한다. 기술의 발달함에 따라 데이터 전송에서 문제점인 전원의 제한, 거리의 제한, 해수에 의한 부식, 수밀 등의 부분의 해양관측의 제약 요소 등에 관해서도 많은 발전을 거듭하였다. 이와 함께 점점 더 다양화되는 요구 데이터들과 실시간 관측 및 데이터 전송 면에서는 육상과 같이 다양한 통신방식과의 연계가 미흡한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 연안환경, 어장 환경 등에서 활용 가능한 RF 통신을 이용한 Ad-Hoc Network를 구축하고 영상매체를 통한 실시간 관측과 센서를 이용한 환경 변화에 대한 데이터 수집을 통하여 효율적으로 관리할 수 있는 무선 관리 시스템을 구축하고자 한다.
본 논문은 수산자원보호구역의 효과적이고 합리적인 관리방향에 대한 정책수립 지원라 체계적인 어장환경실태조사 시스템 구축을 위한 사전 진단적 연구접근으로서 수산자원보호구역에서 계절별로 장기적으로 모니터링된 국가해양환경측정망 등의 자료를 이용해서 어장환경의 실태와 변화를 분석하고 평가하였다. 어장환경은 오염이 진행되었거나 진행 중인 것으로 진단되었는데, 각 영역별로 수질과 저질 오염특성이 다소 다르게 나타나서 오염원과 이용실태 및 지형적 특성 등 제반 환경요소를 고려한 맞춤형 수질관리방안 수립이 요구되었다. 또한, 보호구역의 지정면적은 점차적으로 변화되어 왔는데, 2003년도와 처음 시정시의 면적을 비교해 볼 때, 총 면적변화는 $-22.9{\sim}2.4%$ 범위로 완도 도암만은 약 2.4% 정도 미미한 증가를 보였지만, 전체 구역은 평균 약 6.4%가 감소하였고, 한산만이 가장 큰 비율로 감소하였다. 전체 면적 중 육역이 약 6.1%, 해역이 약 6.6%가 감소되었지만, 2008년 시 군별로 고시된 상황을 종합적으로 고려하면 지정면적의 감소는 대부분 육역인 것으로 사료 되었다. 보호구역의 환경을 양호하게 유지하고 효과적인 관리정책을 수립하기 위해서는 실효적인 수질관리방안 뿐만 아니라 개발 및 이용실태 파악을 위한 조사와 데이터(정보)관리가 체계적으로 이루어지고 해역별로 종합 관리할 필요가 있을 것이다. 아울러 각종 관련 법률을 정비 보완해서 조사, 평가, 협의 등 관리방향과 관련된 요소를 일관성있고 체계적으로 정립할 필요가 있다고 판단된다.
최근, 효율적인 위성자료처리시스템의 개발을 위해 고성능 컴퓨팅, 클라우스 서비스, 데브옵스 방법론 등의 정보기술(information technology; IT)을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 해양의 장단기 변화를 관측하여 해양재해 재난 예측 및 어장환경 관리를 지원하기 위해 정지궤도해양관측위성-II(Geostationary Ocean Color Imager II; GOCI-II)이 2019년 3월 발사될 예정이며, 자료 수신/처리/저장/배포를 위한 지상시스템(GOCI-II Ground Segment; G2GS)이 해양위성센터에서 설계되고 있다. G2GS는 자료수신(data acquisition subsystem; DAS), 자료보정(data correction subsystem; DCS), 정밀보정(precision correction subsystem; PCS), 자료처리(ocean data processing subsystem; ODPS), 자료관리(data management subsystem; DMS), 운영및품질관리(operation & quality management subsystem ; OQMS) 등 6개의 서브시스템으로 구성되어 있다. G2GS를 이용하여 GOCI-II로부터 생산된 해양 분석 자료를 유관기관 및 일반 사용자에게 실시간으로 제공할 수 있을 것이라 기대하고 있다.
인공어초는 인공적으로 해저에 구조물을 설치하여 수산자원의 서식장, 산란장 및 치어 성육장을 제공하여 줌으로써 황폐화된 어장의 생산성을 제고하고 자원을 증강시키는 사업으로서 국내외에서 그 가치를 높이 평가받고 있다. 그러나, 인공어초를 시설하고 일정기간이 경과한 후, 인공어초 사업의 타당성을 분석하기 위해 지속적으로 관찰이 필요하지만 막대한 예산 및 전문 인력이 부족하여 객관적이고 공정한 사후 관리를 수행하는 것이 불가능한 실정이다. 따라서, IT 정보기기 융합 인공어초의 개발을 통하여 바다목장 내에 시설된 인공어초를 지속적으로 모니터링하고 수집된 해양 환경 정보를 기반으로 인공어초 효과를 객관적으로 분석할 수 있는 방안을 제공할 필요성이 있다. 본 논문에서는 IT 정보기기가 융합된 인공어초를 설계 및 구현하고, 이에 연동되는 어초종합정보시스템을 구축하여 바다목장에 대한 관리 시스템을 체계화하는 사례를 보여준다.
이 연구에서는 국내 연안어장을 대상으로 조식동물 및 서식지에 대한 수중영상 기반의 인공지능 학습자료를 구축하고, state-of-the-art (SOTA) 모델인 High Resolution Network-Object Contextual Representation(HRNet-OCR)과 Shifted Windows-L (Swin-L)을 이용하여, 조식동물 서식지 수중영상의 의미론적 분할을 수행함으로써 화소 또는 화소군 간의 공간적 맥락(상관성)을 반영하는 보다 실제적인 탐지 결과를 제시하였다. 조식동물 서식지인 감태, 모자반의 수중영상 레이블 중 1,390장을 셔플링(shuffling)하여 시험평가를 수행한 결과, 한국수산자원공단의 DeepLabV3+ 사례에 비해 약 29% 향상된 정확도를 도출하였다. 모든 클래스에 대해 Swin-L이 HRNet-OCR보다 판별율이 더 좋게 나타났으며, 특히 데이터가 적은 감태의 경우, Swin-L이 해당 클래스에 대한 특징을 더 풍부하게 반영할 수 있는 것으로 나타났다. 영상분할 결과 대상물과 배경이 정교하게 분리되는 것을 확인되었는데, 이는 Transformer 계열 백본을 활용하면서 특징 추출능력이 더욱 향상된 것으로 보인다. 향후 10,000장의 레이블 데이터베이스가 완성되면 추가적인 정확도 향상이 가능할 것으로 기대된다.
연안 환경모니터링 사업이 확대되면서 방대하게 축적되어 있는 연안 환경모니터링 자료의 통계적 분석을 위해서는 모니터링 자료에서 빈번하게 발생하는 이상 자료의 감지 처리가 우선적으로 필요하다. 본 연구에서는 연안 환경모니터링 자료의 어림성분과 나머지(또는 잔차)성분을 이용한 이상자료 진단기법을 제안하였다. 주기함수를 이용한 조화분석 방법과 국지 회귀함수추정 방법을 이용하여 각각 어림성분과 나머지성분을 추출한 후, 추출된 나머지성분 자료에 범용적인 Grubbs 검정기법 및 수정표본점수기법을 적용하여 이상자료를 진단 제거한 후 이상자료가 제거된 자료로 재구성하는 방법이다. 제안된 이 기법을 국립수산과학원 실시간어장정보시스템 제공하는 연안 수온 연속 모니터링 자료에 적용한 결과 이상자료가 성공적으로 제거되는 양상을 보이는 것으로 파악되었다.
가스절연개폐장치(Gas Insulated Switchgear:GIS)는 SF6가스를 절연 매체로 하는 대용량 전력 차단기기이다. GIS는 단순한 구조로 고장이 적고 신뢰성이 높은 편이지만 내부를 볼 수 없어 고장 확인이 어렵고 고장이 발생하면 파급 효과가 크고 복구가 어렵다. 따라서 GIS 내부의 이상 징후를 초기에 찾아낼 수 있도록 GIS 예방진단시스템이 도입되었다. GIS 예방진단시스템은 센서에서 수집, 분석한 정보로 이상 징후를 판 단하기 때문에 데이터의 신뢰성과 적시성이 중요하다. 하지만 기존 시스템은 중앙 집중 데이터 수집 방식으로 효율이 낮고 신뢰성과 적시성의 보장이 어렵다. 이러한 신뢰성과 적시성을 보장하기 위하여 GIS 예방진단시스템은 실시간성을 보장하는 미들웨어를 탑재해야 한다. 따라서 본 논문에서는 GIS 예방진단시스템의 신뢰성 향상을 위하여 실시간 분산 컴퓨팅의 적시성 보장을 위해 제안된 TMO를 적용한 미들웨어를 사용한 다. 그리고 TMO를 적용한 데이터 수집 및 감시, 제어 방법을 적용한 새로운 GIS 예방진단 시스템을 제안한다. 논문에서 제안하는 시스템은 TMO의 실시간 기능을 활용하여 데이터의 분산 처리가 가능한 통신제어장치를 개발하여 사용한다. 통신제어장치는 TMO를 통해 실시간 데이 터 수집 및 처리 과정의 적시성을 보장하고 데이터의 신뢰성을 높여 시스템의 성능 향상에 기여한다. 또한, 기존의 서버의 데이터 수집 및 처 리 과정을 통신제어장치가 부담하여 서버의 부하를 줄이고 향후 분산 환경을 지원할 수 있도록 설계하였다. 따라서 제안하는 시스템은 통신제 어장치의 적시성 보장을 통해 GIS 예방진단시스템의 신뢰성과 성능을 향상시키고 GIS의 안정적인 운영을 보장할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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