• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.211-212
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• 2022

지구온난화에 따른 우리나라 주변 환경의 변화와 최근 중국 불법어선의 연근해 어업자원의 고갈 등으로 인해 우리나라 연근해 어족자원을 보호할 필요성이 증대되고 있으며, 지속 가능한 어업을 위해서는 어획물의 종류와 양을 정확히 파악하고 불법 어업에 대한 철저한 감시 및 관리가 필요하다. 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 및 어장 환경 정보와 선박에 대한 정보를 통해 해양관측과 위성 원격탐사를 동시에 이용함으로써 근해와 원양 생물자원 실태를 관측하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 야간 불빛 위성 Suomi-NPP (Suomi National Polar-orbiting Partnership) 및 후속위성인 NOAA-20의 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) DNB (Day & Night Band) 영상을 이용하여 야간 불빛을 활용하고자 한다. 이 불빛 위성 자료를 이용하여 야간에 조업하는 어선 선단의 공간 분포를 분석할 수 있다. 또한 이 불빛 위성 자료와 AIS 자료를 상호 비교하여, 불빛 위성 자료를 통해 실제 선박의 위치 정보를 검색하는 것이 가능함을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.319-320
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• 2022

해무는 해면에 인접한 층에서 수증기가 응결하여 대기 중에 부유하는 현상으로 기상학적으로 수평 가시거리가 1km이하 일때로 정의되며 해무로 인해 항공기 이착륙 지연, 교통사고, 운항 통제, 인명 피해 등 사회적, 경제적 피해를 유발하고 있다. 본 연구에서는 기존의 해무 발생, 탐지, 예측과 관련한 연구를 비교 분석하여 향후 연구개발의 방향을 제시하고자 한다. 해무 발생, 예측과 관련하여 연구개발이 진행되어 왔으나 해무의 특성상 규칙성이 약하고 고정적인 측정법이나 이를 다루기 위한 네트워크가 부족하여 예측하기가 어렵다. 특히, 국내에서는 국립해양조사원과 기상청에서 해무 탐지 및 예측에 관한 연구개발 및 서비스가 진행되고 있으나 현업화가 이루어지지 않거나 특정지점에 대한 정보만 제공되고 있는 한계가 있다. 따라서, CCTV영상, 인공위성 영상, 시정계, 기상자료, 수치모형을 통해 수집된 정보를 통합하여 예측할 수 있는 인공지능기반의 해무 탐지 및 예측 기술개발이 진행되어야 할 것이다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.22 no.2
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• pp.50-64
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• 2019

According to the Maritime Safety Act, there are all 34 routes including 5 traffic safety zones, 3 traffic separation schemes, 26 routes designated by regional maritime affairs departments in the Republic of Korea. In the SOLAS convention, the route information should be is effectively used for the safe navigation. However, the route information is complicatedly composed of the location of the route, the navigation rule by each route, the restriction of the navigation, and the anchorages. Moreover, the present method of providing information using the navigational chart and other publications is not effective for users to grasp the navigational information. Therefore, it was conducted to study the design of the S-100 based routing information data model developed by the International Hydrographic Organization to find ways to more effectively provide route information. To do this, the analysis of route requirement, selection of items, encoding test and users' review were carried out. Through expert user review, it was evaluated that the study on the design of the route information data model can be utilized as a good basic data for the route information integration service. Future research on the development of route information data models is expected to provide integrated route information services.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_1
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• pp.1329-1341
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• 2022

Destroying the marine environment and marine ecosystem and causing marine accidents, marine debris is generated every year, and among them, submerged marine debris is difficult to identify and collect because it is on the seabed. Therefore, deep-learning-based semantic segmentation was experimented on waste fish nets and waste ropes using underwater images to identify efficient collection and distribution. For segmentation, a high-resolution network (HRNet), a state-of-the-art deep learning technique, was used, and the performance of each optimizer was compared. In the segmentation result fish net, F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%), For the rope F1 score=(80.49%, 80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%) in the order of adaptive moment estimation (Adam), Momentum, and stochastic gradient descent (SGD). Adam's results were the highest in both fish net and rope. Through the research results, the evaluation of segmentation performance for each optimizer and the possibility of segmentation of marine debris in the latest deep learning technique were confirmed. Accordingly, it is judged that by applying the latest deep learning technique to the identification of submerged marine debris through underwater images, it will be helpful in estimating the distribution of marine sedimentation debris through more accurate and efficient identification than identification through the naked eye.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.41-42
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• 2019

해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.38 no.6_2
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• pp.1623-1631
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• 2022

Since oil spills can be a significant threat to the marine ecosystem, it is necessary to obtain information on the current contamination status quickly to minimize the damage. Satellite-based detection of marine oil spills has the advantage of spatiotemporal coverage because it can monitor a wide area compared to aircraft. Due to the recent development of computer vision and deep learning, marine oil spill detection can also be facilitated by deep learning. Unlike the existing studies based on Synthetic Aperture Radar (SAR) images, we conducted a deep learning modeling using PlanetScope optical satellite images. The blind test of the DeepLabV3+ model for oil spill detection showed the performance statistics with an accuracy of 0.885, a precision of 0.888, a recall of 0.886, an F1-score of 0.883, and a Mean Intersection over Union (mIOU) of 0.793.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.143-144
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• 2023

해양수산부가 구축한 초고속 해상무선통신망(LTE-Maritime)은 연안으로부터 최대 100km 해역을 항해하는 선박들에게 지능형 해상교통정보서비스(e-Nav)를 제공하기 위한 기반 통신 인프라다. 선박에서 e-Nav 서비스를 제공받기 위해 LTE-M. 무선설비는 선내 고정 설치되어 유선으로 연결된 표시장치와 연동이 필요하다. 이는 공간이 협소하고 밀폐된 소형선박에 설치의 어려움뿐 아니라 선내 센서를 비롯한 다양한 IoT 기기 등과의 연결성에 제약을 줄 수 있다. 또한 선박이 육상의 LTE-M. 기지국과 멀리 떨어질 경우, 다운링크에 비해 업링크 통신품질이 상대적으로 취약해져 긴급 조난 신호를 비롯한 위험상황의 전달에 문제가 발생될 수 있다. 본 연구에서는 LTE-M. 망의 무선설비 다각화 사업으로 추진·개발된 소형선용 WiFi 및 업링크 향상용 무선설비의 실해역 성능 시험 방안을 고찰하여, 선내 WiFi 무선 품질을 평가하기 위한 성능 지표를 비롯해 업링크 통신속도 개선 등을 확인하기 위한 상호운용성 성능 시험 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.144-145
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• 2023

육상, 철도, 항공 등 타 교통분야에서 지속적으로 사고와 인명피해가 줄어든 반면, 해양분야는 해양사고가 증가하며 실효적 해양교통안전관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 최근 3년간 국내 해상에서 발생한 충돌사고 중 어선을 포함한 충돌사고가 전체의 약 84%를 차지하며, 해상교통의 주요 변수인 어선을 포함한 국가의 해상교통량 파악은 반드시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현 정부 국정과제인 '디지털 해상 교통망 구축'과 더불어 해양교통안전관리체계 마련의 일환으로 국내 전체 선박위치발신장치(AIS, V-PASS) 데이터를 활용하여 해상교통량을 분석하고 예측 모델을 개발한다. 이를 위해 선박 밀집도를 통한 그리드별 공간가산분석과 항적 데이터 전처리 및 선형화, 선박 길이에 따른 점용면적 산정을 통한 단위 그리드별 해상교통량을 분석한다. 또한, 과거 교통량 데이터는 딥러닝 기반의 시계열 특성을 지닌 RNN과 LSTM 모델을 활용하여 교통량 예측 모형을 개발한다. 본 연구의 결과는 해상교통량과 해양사고의 연관성 분석 및 속력제한구역 등 해상정책 수립의 정량적 근거를 제공하며, 국민에게 해상교통정보 제공을 통해 교통복지 증진에 기여할 수 있다.

• Strategy21
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• s.46
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• pp.277-303
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• 2020

2000년 이후 중국 해군은 빠르게 성장하고 있고 이러한 해군의 성장과 더불어 중국은 남중국해 내 도서를 군사기지화 하고 대함 미사일을 개발하고 있다. 이는 제1도련선 내 중국의 해양통제를 위한 노력으로써 인도-태평양 지역 내 미 해군 전력 및 기지에 심각한 위협으로 작용하여 미국의 해양 지배력을 약화시키는데 기여하고 있다. 이를 극복하기 위해서 미국은 인도-태평양 지역내 동맹국과 파트너국들과 함께 시간, 공간, 전력(화력, 군수) 측면에서 작전개념을 발전시켜야 한다. 우선 시간적인 측면에서 중국의 위협에 신속하게 대응하기 위해서 인도-태평양 지역내 국가들의 공중전력(UAVs)과 해상전력(Aegis ships)을 활용하여 대중 정보공유 체계를 강화시켜야 한다. 다음으로 공간적인 측면에서 중국의 위협으로터 인도-태평양 지역 내 미해군의 전력 및 기지를 보호하기 위해서 미 해군 전력을 일본과 호주로 분산 배치시키고 동맹국과 파트너국들의 이지스함, 잠수함 및 무인 수중전력을 적극 활용해야 한다. 전력 측면에서는 해상 기반 화력과 지상 기반 화력을 통합하여 화력의 치명성을 강화해야 하고 인도와의 협력 및 인도-태평양 지역내 함정 손상통제 시설의 확충을 통해서 해상 군수지원 능력을 발전시켜야 한다. 이러한 미 해군의 작전개념 발전 방향이 주는 한국 해군에의 함의는 다음과 같다. 첫째, 미·중간 남중국해 분쟁 발생시 중국의 미사일 위협으로부터 한국 내 위치하고 있는 한·미 해군 전력 보호를 위해 미사일 방어체계(이지스함, 사드 등)를 발전시켜야 한다. 둘째, 대중 감시·정찰 및 미 항공모함단 방호 전력으로 활용 가능한 한국형 원자력 잠수함을 개발해야 한다. 셋째, 미국 뿐만 아니라 인도-태평양 지역내 파트너 국가들을 포함하는 연합훈련을 확대·발전시킴으로써 남중국해내 중국의 해양통제 노력에 대응해야 한다. 넷째, 인명손실을 최소화하고 효율적으로 해군력을 현시할 수 있는 무인 수중·수상체계를 지속적으로 발전시켜 나가야 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.335-340
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• 2008

급속한 지식정보화 시대의 도래로 인해 GIS(Geographic Information System)는 토지관리, 환경, 국토계획, 해양, 재해 등과 관련된 정보를 통합하고 교류하는데 있어 핵심기술로 인식되어가고 있으며 GIS의 이용이 생활 속에서 일반화되어 가고 있다. 이에 따라 GIS의 기초데이터인 수치지도는 국가지리정보체계(NGIS)사업의 일환인 공간정보 기반인프라 기술개발을 통하여 지속적으로 발전해 나가는 단계에 있으며 현실세계의 모형에 가장 적합하고 최신성의 확보가 용이한 차세대 수치지도의 제작이 요구되고 있다. 본 연구에서는 차세대 수치지도의 개념과 구축 방안을 정립하기 위하여 국내 외의 수치지도 제작 및 활용 사례 조사를 통하여 현재 수치지도의 문제점을 분석하고, 차세대 수치지도가 갖추어야 할 특성을 정의하였다.