• 제목/요약/키워드: 해양데이터모델

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순환신경망을 이용한 뜰개의 관측 데이터 보정 (Correction of Drifter Data Using Recurrent Neural Networks)

  • 김경도;김용혁
    • 한국융합학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.15-21
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    • 2018
  • 해양 뜰개는 해수면을 떠다니며 해양 기상 등을 관측하는 장비로, 뜰개를 통해 관측한 데이터는 해양 기상 예측, 유류유출 예측 등의 상황에서 활용된다. 관측 데이터는 관측 시에 오측(error data) 또는 결측(missing data)이 발생할 수 있으며, 오측 또는 결측된 데이터가 포함 될 경우, 데이터를 사용하는 모델들의 정확도가 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 데이터 보정을 위한 방법으로 순환신경망을 이용한 데이터 보정 모델을 제안한다. 2015년 7개, 2016년 8개의 뜰개를 통해 수집한 해양 데이터를 이용한 보정 실험 결과와 보정 결과를 검증하기 위한 뜰개 이동 예측 실험을 설명하며, 실험 결과, 데이터 보정을 통해 13.9%의 데이터가 보정되었으며, 이동 예측 모델의 성능이 1.4% 향상되는 것을 보였다.

독도 해양자료의 통합적인 관리를 위한 GIS 데이터 모델 수립 (Building GIS Data Model for Integrated Management of The Marine Data of Dokdo)

  • 김현욱;최현우;오정희;박찬홍
    • 한국지리정보학회지
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    • 제10권4호
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    • pp.153-167
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    • 2007
  • 독도에 대한 연구는 여러 분야에서 수행되고 있으나, 독도의 해양연구 자료에 대한 체계적인 관리와 지속적인 축적이 미흡한 실정이다. 특히 독도 및 독도주변해역의 해양환경 및 해양생태계 등 해양과학 자료의 체계적인 데이터베이스가 구축되지 못하였다. 따라서 독도 해양조사자료의 체계적인 관리와 효율적인 활용을 위한 공간기반의 GIS 데이터베이스 구축이 요구되며, 이를 수행하기 위한 설계 단계에서 GIS 기반의 해양데이터 모델 수립이 필요하였다. 본 연구에서는 기존의 해양관측자료를 수집하여 데이터 종류와 특성에 따라 GIS 기반의 프레임워크 자료(framework data), 연구조사자료(research data) 및 주제도 자료(thematic data) 등 세 개의 그룹으로 분류하였다. 또한 각 연구조사자료의 속성은 GIS 프레임워크 자료와 연계되도록 설계하였다. 이와 같은 통합적인 GIS 데이터 모델 수립의 연구 결과는 향후 독도 뿐 아니라, 다른 해역에서 관측된 해양연구자료의 관리시스템 개발에도 적용될 수 있을 것이다.

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해양자료 객체 DB 모델링 연구 (Study on Object Modelling for Oceanic Data)

  • 박종민;서상현
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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    • pp.454-457
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    • 1999
  • 해양분야의 정보들은 대부분 지리정보와 관련되어 있으며 또한 응용 분야 및 시스템에 따라 표현 방식이 상이하여 시스템 차원의 개발 비용이 증가하고 있다 이러한 문제를 해결하기 위한 근본적인 방법은 해양정보에 대한 단일 개념의 데이터 모델을 기반으로 한 자료 이용체계를 확립하는 것이다. 본 논문에서는 해양정보의 GIS 기반 객체 데이터 모델 정의를 위한 가이드라인을 설정하고 이에 따른 객체 데이터 모델을 설계한다. 이러한 GIS 기반 객체 데이터모델을 설계하여 데이터베이스 시스템을 구축함으로서 데이터 통합, 관리 및 응용시스템 개발 전반에 관한 효율성 증진을 예상할 수 있을 것이다.

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해양플랜트 기자재 정보의 온톨로지 모델링 (Onlotogy Modelling of Material Information for Offshore Plant)

  • 박호병;김형진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.550-553
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    • 2007
  • 본 논문에서는 제품 정보를 교환 및 공유하기 위한 국제 표준인 ISO 15926에 근거한 해양 플랜트 기자재의 제품 정보의 온톨로지 모델링을 소개한다. 모델링 방법은 코어 데이터 모델과, 참조 데이터 라이브러리, 템플릿과 객체 정보 모델을 이용한다. 코어 데이터 모델은 보편적인 개념을 정의하고, 참조데이터 라이브러리는 코어 데이터 모델을 확장한 공통 용어 사전이다. 의미를 표현하는 가장 작은 조각으로 템플릿을 사용하고, 객체 정보 모델을 통하여 객체들 사이의 관계를 정의한다. 모델링은 OWL을 이용하여 제품 데이터의 온톨로지를 생성하여 이기종 소프트웨어 간의 제품 정보를 교환하고 공유하도록 한다.

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수심측량자료를 사용한 해양수치모델 전용 수심 데이터 제작: BADA Ver.1 (Development of Bathymetric Data for Ocean Numerical Model Using Sea-Floor Topography Data: BADA Ver.1)

  • 유상철;문종윤;박웅;서광호;권석재;허룡
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제31권3호
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    • pp.146-157
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    • 2019
  • 최근 해양예보/재해 등의 주요 분야에서 해양수치모델의 수행 및 연구결과에 대한 활용도가 증가함에 따라 정확도 높은 수심자료의 중요성이 크게 부각되고 있다. 해양수치모델에 주로 활용되는 국내 수심자료는 Choi et al.(2002), Seo(2008)의 자료가 있지만, 제작년도가 오래되고 해도를 기반으로 작성했다는 제한사항이 있다. 해도는 항해를 목적으로 제작되어 수심 측량자료 중 최천소 자료를 사용하므로 실제 해저지형을 재현하는데 한계가 있다. 국립해양조사원은 매년 지속적인 수심측량을 통하여 해도를 생산하고 있지만, 수치모델을 목적으로 한 수심자료는 생산하지 않았다. 본 연구에서는 원시 수심측량자료를 이용하여 수치모델을 위한 해양수치모델 전용 수심 데이터셋(BADA Ver.1)을 구축하고, 공개된 해양 수심자료와 비교하였다.

차세대 전자해도 표준의 배포방안 및 응용방안 (The Distribution and Application Method of Next-Generation Electronic Navigational Chart's Standards)

  • 김성곤
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.115-116
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    • 2017
  • 본 논문에서는 이와같은 S-100 범용수로데이터모델(Universal Hydrographic Data Model)로 대별되는 차세대 전자해도가 e-Navigation 서비스 전략 지원은 물론이며 다양한 해양 정보, 서비스에서 발생되는 다양한 요구사항을 수용 할 수 있기 위한 차세대 전자해도 목적 다양성을 지원을 위한 표준화 전략을 제시하고 있다. IMO는 공통 해양 데이터 구조(Common Maritime Data Structure)로 IHO의 차세대 전자해도 표준인 S-100을 활용하고 있는데 이는 e-Navigation 실현을 위한 핵심 요소로 공통 데이터 모델이 필요함을 뜻하는 것으로써 e-Navigation은 해양안전뿐만 아니라, 해양 정보 및 서비스 관점에서도 새로운 ICT 융합 패러다임의 도입이 필요함을 적시하고 있다. 본 논문에서는 IMO는 공통 해양 데이터 구조로 활용되고 있는 S-100 표준의 내용 및 활용 방법을 이해하기 위해 모델 기반 데이터 표현 및 참조 모델에 대해 살펴보고 S-100 표준의 프로파일 기준 표준으로써 활용되었던 ISO/TC211 표준의 구성 및 역할을 살펴봄으로써 목적 다양성을 지원하는 차세대 전자해도 표준화를 위해 요구되는 표준화 항목이 무엇이며 상호간에 어떻게 연관되어 활용되는지 살펴본다.

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S-100 기반의 격자형 해양기상정보 데이터 모델 설계에 관한 연구 (A Study on the HDF5 Data Model Design for Gridded Marine Weather Information Based on S-100)

  • 강동훈;엄대용
    • 한국항해항만학회지
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    • 제46권3호
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    • pp.158-167
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    • 2022
  • 국제해사기구의 e-Navigation 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 더욱 편리하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. e-Navigation 전략 이행을 위해 다양한 해양 정보 서비스에서 발생 가능한 요구사항을 수용할 수 있는 공통 데이터 모델이 필요하게 되었고, 최종적으로 국제수로기구의 S-100 표준이 선정되었다. 이 중 해양기상정보를 차세대 전자해도정보시스템에서 표출하기 위한 S-41X 제품표준은 현재 개발이 미 완료된 시점이다. 본 논문은 S-41X 제품표준 중 격자 데이터 기반의 S-413 제품에 대한 데이터 모델을 설계하였다. 또한 격자 데이터 형식을 지원하는 타 S-100 데이터 제품을 참고하여 국내 원시자료인 기상청 수치예보모델 결과를 활용한 제품 인코딩 테스트 단계의 연구를 수행하였다.

선박의 종류별 선원의 행동오류 추정과 예측에 관한 기초 연구

  • 임정빈;이춘기;정재용;박득진;강유미;박초희
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.19-21
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    • 2018
  • 선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.

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유향/유속 데이터 중심의 이상 검출 신경망 모델 (A Study on Anomaly Detection Neural Network Model Based On Flow Direction/Velocity Data)

  • 현성길;유동영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.555-557
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    • 2023
  • 해양의 영향을 많이 받는 우리나라의 지리적 특성상 해양 상황은 산업 및 생업과 밀접한 관계가 있다. OPEN API 를 이용하여 유향/유속, 조위등 해양 환경관련 실시간 시계열 데이터를 수집한 후 2 차원 공간에 표시하여 순환 신경망 모델을 이용하여 학습한다. 학습된 모델을 실제 데이터에 적용하여 파랑을 예측한다. 시계열의 성격이 있고 공간상에 표시할 수 있는 데이터라면 본 논문에서 제시한 체계를 통해 예측할 수 있을 것이라 예상한다.

스마트 해양안전 및 기업지원을 위한 오픈플랫폼에 관한 연구 (A Study on Open Platform for Smart Maritime Safety and Industries)

  • 박세길;양영훈
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.214-214
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    • 2023
  • 최근 인공지능과 데이터 과학이 거의 모든 산업분야에서 많은 변화를 불러오고 있으며, 이를 지원하는 많은 라이브러리와 도구들이 이에 도움을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 실제 인공지능과 데이터 과학 기술을 실제 산업 분야에 적용하려면 많은 어려움이 있는 것이 사실이고 이는 해양 분야에서 더욱 두드러진다. 이에 해양안전 및 기업지원을 목표로 개발 중인 오픈플랫폼은 일반적인 인공지능 및 데이터 과학을 위한 시스템과 달리 여러 가지 해양특화 모듈들로 구성된다. 그리고 이러한 해양특화 기능들이 해양안전 분야의 기업들에 기여할 수 있도록 해양특화 데이터와 인공지능 모델 등을 상호간 공유하고 의견을 나눌 수 있는 공간으로 개발해 나갈 계획이다.

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