• Title/Summary/Keyword: 해양데이터모델

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High Resolution Ocean Color Products Estimation in Fjord of Svalbard, Arctic Sea using Landsat-8 OLI (Landsat-8 OLI를 이용한 북극해 스발바드 피요르드의 고해상도 Ocean Color Product 산출)

  • Kim, Sang-Il;Kim, Hyun-Cheol;Hyun, Chang-Uk
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.30 no.6
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    • pp.809-816
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    • 2014
  • Ocean Color products have been used to understand marine ecosystem. In high latitude region, ice melting optically influences the ocean color products. In this study, we assessed optical properties in fjord around Svalbard Arctic sea, and estimated distribution of chlorophyll-a and suspended sediment by using high resolution satellite data, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI). To estimate chlorophyll-a and suspended sediment concentrations, various regression models were tested with different band ratio. The regression models were not shown high correlation because of temporal difference between satellite data and in-situ data. However, model-derived distribution of ocean color products from OLI showed a possibility that fjord and coastal areas around Arctic Sea can be monitored with high resolution satellite data. To understand climate change pattern around Arctic Sea, we need to understand ice meting influences on marine ecosystem change. Results of this study will be used to high resolution monitoring of ice melting and its influences on the marine ecosystem change at high latitude. KOPRI (Korea Polar Research Institute) has been operated the Dasan station on Svalbard since 2002, and study was conducted using Arctic station.

Statistical Method and Deep Learning Model for Sea Surface Temperature Prediction (수온 데이터 예측 연구를 위한 통계적 방법과 딥러닝 모델 적용 연구)

  • Moon-Won Cho;Heung-Bae Choi;Myeong-Soo Han;Eun-Song Jung;Tae-Soon Kang
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.29 no.6
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    • pp.543-551
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    • 2023
  • As climate change continues to prompt an increasing demand for advancements in disaster and safety management technologies to address abnormal high water temperatures, typhoons, floods, and droughts, sea surface temperature has emerged as a pivotal factor for swiftly assessing the impacts of summer harmful algal blooms in the seas surrounding Korean Peninsula and the formation and dissipation of cold water along the East Coast of Korea. Therefore, this study sought to gauge predictive performance by leveraging statistical methods and deep learning algorithms to harness sea surface temperature data effectively for marine anomaly research. The sea surface temperature data employed in the predictions spans from 2018 to 2022 and originates from the Heuksando Tidal Observatory. Both traditional statistical ARIMA methods and advanced deep learning models, including long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU), were employed. Furthermore, prediction performance was evaluated using the attention LSTM technique. The technique integrated an attention mechanism into the sequence-to-sequence (s2s), further augmenting the performance of LSTM. The results showed that the attention LSTM model outperformed the other models, signifying its superior predictive performance. Additionally, fine-tuning hyperparameters can improve sea surface temperature performance.

A Review of Seismic Full Waveform Inversion Based on Deep Learning (딥러닝 기반 탄성파 전파형 역산 연구 개관)

  • Sukjoon, Pyun;Yunhui, Park
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.25 no.4
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    • pp.227-241
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    • 2022
  • Full waveform inversion (FWI) in the field of seismic data processing is an inversion technique that is used to estimate the velocity model of the subsurface for oil and gas exploration. Recently, deep learning (DL) technology has been increasingly used for seismic data processing, and its combination with FWI has attracted remarkable research efforts. For example, DL-based data processing techniques have been utilized for preprocessing input data for FWI, enabling the direct implementation of FWI through DL technology. DL-based FWI can be divided into the following methods: pure data-based, physics-based neural network, encoder-decoder, reparameterized FWI, and physics-informed neural network. In this review, we describe the theory and characteristics of the methods by systematizing them in the order of advancements. In the early days of DL-based FWI, the DL model predicted the velocity model by preparing a large training data set to adopt faithfully the basic principles of data science and apply a pure data-based prediction model. The current research trend is to supplement the shortcomings of the pure data-based approach using the loss function consisting of seismic data or physical information from the wave equation itself in deep neural networks. Based on these developments, DL-based FWI has evolved to not require a large amount of learning data, alleviating the cycle-skipping problem, which is an intrinsic limitation of FWI, and reducing computation times dramatically. The value of DL-based FWI is expected to increase continually in the processing of seismic data.

Establishing a Integrated Water Quality Management System for Coastal Area (연안역 수질정보통합관리시스템 구축에 관한 연구)

  • 황의호;김계현;전대수
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.307-312
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    • 2003
  • 해양과 인접해 있는 연안역은 오염물질이 집중적으로 배출되는 곳으로 수질 및 환경오염이 문제시되고 있는 지역이다. 계속적인 연안역 수질악화를 막기 위해서는 광범위한 지역으로부터 배출되는 대량의 오염원 데이터와 환경정보를 효율적으로 관리할 수 있는 GIS기반의 수질정보통합관리시스템이 필수적이다. 이에 따라 본 연구에서는 연안역의 점ㆍ비점오염원 자료, 수질측정자료, 생태자료 등을 구축하고, 구축된 오염원 데이터를 바탕으로 원단위를 이용한 오염부하산정시스템을 구축함으로써 연안역 수질정보를 통합관리 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 오염부하량 산정은 가지야마 수식모델을 이용하여 유출량을 산정, 원단위를 이용한 발생 및 배출부하 산정, 유달율을 고려한 유달부하량 및 유입농도 산정을 포함한다. 오염부하량 산정시스템은 사용자의 오염원 DB의 갱신에 따라 오염부하산정에 즉시 반영되도록 설계하였다. 나아가 효율적인 결과분석 체계 지원을 위하여 GIS를 이용한 오염부하량을 색의 농도차를 이용 도식하여 전체유역에 대한 임의지점에 발생하는 오염원 규모 및 유출 특성을 한눈에 조회가 가능하도록 함으로써 편리성을 제공할 수 있도록 하였다. 이러한 연안역 수질정보통합관리시스템은 수질관리에 있어 오염원자료의 유출과정의 해석을 통해 유역내 효율적인 오염원자료의 관리방안을 수립할 수 있도록 지원이 가능하며, 연안역으로 유입되는 오염량의 예측을 통하여 친환경 대안 제시를 위한 수질관리방안의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

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Development of an Automatic Monitoring System for Ultrasound Signals Using Artificial Intelligence and Convolutional Neural Networks (인공지능을 활용한 초음파 신호와 합성곱 신경망 기반 자동 적조 모니터링 시스템)

  • Daehun Kim;Hyeon-Ju Jeon;O-Joun Lee;Hae Gyun Lim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.662-664
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    • 2023
  • 해양 식물플랑크톤의 성장은 유해적인 적조를 유발할 수 있으며, 이는 여러 국가의 생태계에 피해를 주는 상황이다. 적조를 모니터링하는 것은 식물플랑크톤 미생물의 증가를 예방하고 통제하기 위해 중요하다. 그러나 현재의 적조 모니터링 기술은 날씨, 시간 제약 및 실시간 모니터링에 대한 어려움으로 인해 측정 정확도에 영향을 미치는 한계가 있다. 본 연구는 특히 적조 발생을 감지하기 위한 목적으로 개발된 자동 실시간 모니터링 시스템의 성공적인 개발을 보여준다. 개발한 시스템은 음향 반사파 데이터 처리를 통해 합성곱 신경망(Convolutional neural networks, CNN)을 활용하여 식물플랑크톤 농도를 정확하게 구별할 수 있다. 특히, 이 CNN 모델은 음향 신호의 변환된 주파수 스펙트럼과 Cochlodinium polykrikoides (C. polykrikoides)의 농도 간의 상관 관계를 수립하는 데 뛰어난 효과를 나타냈다. 이 CNN 은 C. polykrikoides 를 감지하는 데 0.90 의 정확도를 보여준다. 이러한 모니터링과 CNN 분류의 활용은 실시간 측정의 중요한 잠재력을 보여주며, 추가적인 절차가 필요 없는 자동 모니터링 시스템을 구축할 수 있을 것으로 예상된다.

A Study on Establishment of Drone-Based Coastal Debris Monitoring Standards Using Meta-Analysis (메타분석을 적용한 드론 기반 해안 쓰레기 모니터링 기준 마련에 관한 연구)

  • Bo-Ram KIM;Hyun-Woo CHOI;Chol-Young LEE;Tae-Hoon KIM
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.27 no.1
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    • pp.99-114
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    • 2024
  • Domestic coastal debris monitoring encounters challenges due to labor-intensive methods and limited survey scope. Consequently, research is utilizing remote sensing techniques to enhance efficiency in data collection. However, standards for domestic remote sensing based monitoring methods remain insufficient. In this study, we conducted a meta-analysis of 19 coastal debris monitoring studies utilizing drones and other remote sensing devices. We analyzed data collection methods, collected data information, monitoring target details, monitoring status, detection targets, and utilization models. Based on our meta-analysis results, we proposed monitoring criteria, recommended items, and performance standards for monitoring coastal debris using drones. Our findings define necessary conditions and standards for establishing operational guidelines for coastal debris monitoring using drones. Furthermore, we anticipate that incorporating foreign case analyses and field application results will enable the development of national-level guidelines for coastal debris monitoring utilizing remote sensing devices.

Business Model of Data Service in Broadcasting and Communication Convergence (유비쿼터스시대 방송과 통신의 컨버전스 데이터 서비스 비즈니스 모델)

  • Jung, Chang-Duk;Lee, Ji-Eun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.245-249
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    • 2006
  • 디지털 컨버전스와 유비쿼터스 시대의 시작은 디지털 미디어 기술의 발전과 방송 통신 사업의 컨버전스를 가속화 시켰으며, 그 결과로DMB, WCDHA, Wibro, IP-TV, HSDPA 등의 새로운 형태의 차세대 제품과 서비스들이 뉴미디어 매체의 핵심으로 등장하고 있다. 국내에서 방송 통신의 컨버전스의 빠른 진행은 세계 최초로 디지털 멀티미디어 방송(DMB) 서비스 시작을 가능하게 하였다. DMB 서비스는 멀티미디어 서비스가 핵심이다. DMB 데이터 서비스인 Broadcasting Website Service(BWS)는 현재 지상파 DMB방송 사업자인 KBS, MBC, SBS, YTNDMB가 본방송 준비 막바지 단계이며, 삼성 전자와 LG전자를 비롯한 단말기 개발사들도 데이터 서비스를 위한 제품 출시에 서두르고 있는 등 DMB 산업의 활성화의 주역이 될 것으로 예상된다. DMB의 데이터 서비스는 뉴스, 날씨, 프로그램 정보 등의 단순 정보보기 수준에 그치지 않고, 리턴 채널을 이용한 양방향 서비스와, SMS, 전화걸기 등 휴대전화 단말의 고유기능과의 연계를 통한 다양한 서비스도 선보일 것이다. 더 나아가 향후 T-Commerce와 개인 광고 등 새로운 비즈니스 모델과 사업영역으로 확산시켜 나갈 수 있을 것이다. 그러나, 아직까지 DMB와 데이터 서비스는 초기단계로서, 표준 기술의 규격 작업, 이론적 논의들, 관련 사업자들의 비즈니스 준비 등에서 검토되어, 실제 사용자들을 대상으로한 연구 분석이 이루어 지지 않았다는 연구의 한계를 가지고 있다. 본격적으로 방송, 통신 컨버전스 데이터 서비스가 시작되면서, 사용자들에 초점을 맞춘 많은 연구가 이루어지길 바라며, 이러한 연구의 분석를 통해 또 다른 새로운 서비스와 비즈니스 기회의 창출을 기대해 본다.여 RD(Rate Distortion) 최적화 기반 모드 결정을 빨리 완료함으로써 고속 프레임간 모드 결정을 가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다., 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에

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Trends of 3GPP MTC Standardization-Focused on RAN1 (3GPP MTC 표준화 동향 -RAN1 중심으로)

  • Oh, D.S.;Kim, I.G.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.27 no.3
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    • pp.143-152
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    • 2012
  • 본고에서는 Machine Type Communications(MTC) 표준화 동향을 소개한다. MTC는 사람이 개입하지 않는 상태에서 기기 및 사물 간에 일어나는 통신이라고 정의하고 있고, 사물의 이동성, 도서, 산간, 해양 등을 포함하는 광범위한 서비스 지역, 네트워크의 운영 및 유지보수의 용이성, 신뢰도 높은 데이터 전송을 위한 보안, 그리고 서비스 품질 보장 등을 고려하여, 이동통신 네트워크를 기반으로 하는 사물통신을 수용하기 위한 것이다. 우선 M2M(Machine to Machine) 개념 및 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서 도출한 응용 분야를 기술하고, 이어서 3GPP MTC 표준화 일정을 살펴보고, 현재까지의 주요 표준 문서의 작성 내용 중 MTC 요구사항의 정의와 구조 모델의 정의, 과부하 제어를 위한 표준화가 주된 내용으로 2011년 9월에 완성된 Release 10 NIMTC(Network Improvements for MTC) 내용을 살펴보고, 마지막으로 현재 3GPP RAN(Radio Access Network)1에서 활발하게 논의되고, 작성하고 있는 저가의 MTC 단말을 지원하기 위한 방안에 대한 기술보고서의 내용에 대해서 살펴보았다.

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어선의 GM 변화에 따른 운동응답특성 실험적 연구

  • 최이찬;김정휘;임남균;윤동협
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2022.06a
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    • pp.419-421
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    • 2022
  • 어선은 어획물로 인한 무게 변화 및 어구 사용에 의한 외력으로 GM이 변화한다. 하지만 실시간으로 변화하는 GM을 추정하는 것은 어려우며, 현재 적용되는 추정식은 어선에 대입하기에 정확성이 떨어진다. 이에 본 논문은 어선의 GM 추정식 개발에 기여하기 위해 어선의 Roll 운동응답을 분석하고, 실험과 시뮬레이션의 GM과 파경사 관계를 밝히고자 한다. 7톤 급의 실제 운항 중인 어선의 모델선 GM을 변화시키면서 파경사별 Roll 운동응답 데이터를 수집한다. GM 변화의 경우 선박 무게중심부에 높이 방향으로 추를 조절할 수 있도록 했으며, 파경사는 동일 주기 4가지 파경사를 선정하였다. GM과 파경사가 커질수록 Roll 응답이 증가하는 경향을 보이며, GM과 파경사가 커짐에 따라 기울기가 비선형성을 보이며 증가하는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해서 어선의 GM과 파경사의 관계를 파악하고, GM추정에 사용할 수 있느 보정 계수를 도출할 수 있다. 추후에 본 연구 내용을 활용하여 운항 중인 어선의 실시간 GM 추정시스템 개발에 기여가 가능할 것으로 생각한다.

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Modified Empirical Formula of Dynamic Amplification Factor for Wind Turbine Installation Vessel (해상풍력발전기 설치선박의 수정 동적증폭계수 추정식)

  • Ma, Kuk-Yeol;Park, Joo-Shin;Lee, Dong-Hun;Seo, Jung-Kwan
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.27 no.6
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    • pp.846-855
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    • 2021
  • Eco-friendly and renewable energy sources are actively being researched in recent times, and of shore wind power generation requires advanced design technologies in terms of increasing the capacities of wind turbines and enlarging wind turbine installation vessels (WTIVs). The WTIV ensures that the hull is situated at a height that is not affected by waves. The most important part of the WTIV is the leg structure, which must respond dynamically according to the wave, current, and wind loads. In particular, the wave load is composed of irregular waves, and it is important to know the exact dynamic response. The dynamic response analysis uses a single degree of freedom (SDOF) method, which is a simplified approach, but it is limited owing to the consideration of random waves. Therefore, in industrial practice, the time-domain analysis of random waves is based on the multi degree of freedom (MDOF) method. Although the MDOF method provides high-precision results, its data convergence is sensitive and difficult to apply owing to design complexity. Therefore, a dynamic amplification factor (DAF) estimation formula is developed in this study to express the dynamic response characteristics of random waves through time-domain analysis based on different variables. It is confirmed that the calculation time can be shortened and accuracy enhanced compared to existing MDOF methods. The developed formula will be used in the initial design of WTIVs and similar structures.