현재 우리나라 해양 분야에서 사용되고 있는 GIS(Geographic Information System) 데이터 처리 제품 및 기술은 외산 응용 소프트웨어에 의존하고 있어, 갱신 비용 문제, 기술적 업데이트 문제, 특성 미반영 문제 등 다양한 장애 요소들이 존재한다. 한편 해양 GIS 데이터 처리를 위해 S-57의 문제점을 보완한 차세대 수로데이터 모델인 S-100 표준이 공통 해양 데이터 표준으로 선정되었다. 본 논문은 우리나라 해양 GIS 기술의 현황 및 문제점 진단과 국제수로기구(IHO : International Hydrographic Organization)의 차세대 수로데이터 모델 S-100 표준을 기반으로 GIS 소프트웨어 개발 방향을 제시하고자 한다. 국내 해양 GIS S/W 기술을 외산기술에 의존하고 있으며 한국형 해양 GIS 특화정보에 맞는 적용 기술이 어려운 상태이다. 따라서, 본 논문은 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술 개발 및 산업생태계 조성방안 연구를 통해서 한국형 GIS S/W개발 방향인 한국에 특화된 해양정보 가공 및 처리·분석도구 개발을 위한 맵핑 원천기술 개발과 해양 GIS 표준 프레임워크 제공을 통한 해양산업 생태계 기반조성 방안을 제시하고자 한다. 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술은 해양영토 관리, 해양자원의 개발 및 이용 등 타 국가 또는 타 분야와 발생 되는 정책적 문제에 대해 과학적인 의사결정에 역할을 할 것으로 기대된다.
국제수로기구(IHO)는 수로데이터의 상호 운용성 확보 및 활용 증진을 위해 ISO 19100 지리공간 정보 표준을 수로분야로 확장하여 S-100(범용수로데이터모델) 표준을 개발하여 현재 2.0 버전에 이르고 있으며, S-101 차세대 전자해도 표준을 포함하여 전자서지 및 동적 수로정보 등의 다양한 표준을 개발 중이다. 한편, 국제해사기구는 e-Navigation 전략 추진을 위해 전략이행계획(SIP)를 개발하고, e-Nav 정보표준인 CMDS를 S-100 표준을 기반으로 개발하기로 결정 하였으며, 국제항로표지협회는 AtoN, IVEF, AIS-ASM, 측위 인프라에 관한 S-20X 표준개발을 진행하고 있다. 우리나라의 해양조사 및 수로도서지 간행을 담당하고 있는 국립해양조사원은 S-100 표준 기술을 확보하고 국가 수로국으로의 역할 수행을 위해 S-100 수로데이터를 구축할 계획으로 있다. 본 연구에서는 S-100/S-10X 표준개발 현황 및 우리나라의 차세대 전자해도 개발 계획을 검토하고, 해사안전, e-Navigation 및 VTS 분야 관점에서 시사점을 정리 하였다.
해양에서의 선박사고 발생 횟수는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 한국해양안전심판원에서는 이러한 사례들의 판결을 관련 인력들이 공유할 수 있도록 재결서를 제작하여 발간하고 있다. 그러나 선박사고는 2019년 기준 2,971건이 발생하여, 재결서만으로 관련 인력들이 다양한 사건들의 판례를 익히기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 문장 표상 기법을 이용한 다중 작업 학습을 이용하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하는 실험을 진행하였다. USE, KorBERT 두 가지의 모델을 2010~2019년 재결서 데이터로 학습하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하였으며 그에 따른 정확도를 비교한 결과, KorBERT 문장 표상을 사용한 분류 모델이 가장 정확도가 높음을 확인했다.
이포지션(eposition)은 유무선 인터넷을 통하여 지구상의 특정 위치를 고유한 위치식별 ID로 정보를 서비스할 수 있는 기술이다. 현재 ePosition 기술을 이용하여, 인터넷 기반의 육상위치정보 서비스를 제공하고 있으나, 해양자료 및 해양위치정보 서비스를 위한 기술은 아직까지 부족한 실정이다. 특히 해양 위치정보 서비스를 위해서는 국제수로기구(IHO)의 디지털 수로데이터 전송표준인 S-57 기반의 전자해도(ENC) 연계기술이 절실히 필요하다. 따라서 본 논문에서는 ePosition 기술의 해양관련 분야 응용을 위한 기반기술을 확보하고, 전자해도에 적용 및 활용하기 위한 상호 연계기술을 개발하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는, 먼저 전자해도(ENC) 데이터 모델과 구조를 분석하고, 전자해도 파일을 ePosition 데이터로 처리 하기 위해서 변환한다. 그리고 ePosition 데이터베이스와 연계할 수 있는 방법을 도출하여, 연계된 데이터를 기반으로 하는 ePosition 서비스의 활용과 그 효용성을 살펴본다.
해양생태계로 유입되는 화학물질의 총합적인 평가 및 관리를 위해서는 동 화합물의 해양환경중의 거동 및 운영, 생태계에의 영향, 관리방안에 따른 화학물질의 변화 예측 및 리스크 평가 등을 행할 필요가 있으며, 이를 위하여는 화학물질에 대한 생태계 모델이 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 여러 화학물질에 적용할 수 있으며, 지역특성, 존재 데이터 상황, 대상 수산물의 특성을 고려하여 여러 상태함수 및 프로세스의 추가와 삭제가 가능한 3차원 생태계 모델(EMT-3D)을 사용하여 해양환경중의 PFCs 관련물질을 대상으로 그 적용성을 검토하였으며, 민감도 분석 및 시나리오 분석을 행하여 영향인자를 판별하고 대안에 따른 영향을 평가하였다.
실제 해양에서 음파는 해수면/해저면의 거친 경계면이나 기포층/어군과 같이 불규칙적으로 분포된 체적에 의해 산란 되며, 잔향음 신호는 이러한 산란 신호의 합으로 형성된다. 실측된 잔향음 신호를 정확하게 모의하기 위해서는 각 산란 메커니즘에 적합한 산란 모델을 음파 전달 손실 모델과 결합시켜야 한다. 본 논문에서는 기존의 산란 모델과 결합이 용이한 음선 이론을 기반으로 잔향음 모델을 개발하였다. 개발된 잔향음 모델은 (1) 해수면에 대한 산란 신호로 실험 기반의 Chapman-Harris 식과 이론 기반의 APL-UW/SSA 모델, (2) 해저면에 대해서는 실험 기반의 Lambert 법칙과 이론 기반의 APL-UW/SSA 모델을 선택적으로 사용하도록 한다. 개발된 잔향음 모델의 타당성을 검증하기 위해서 정상 모드법 기반으로 개발된 Ellis 모델 결과와 2006 잔향음 공동웍크�乍【� 발표된 여러 잔향음 모델 결과와 비교하였다. 모델간의 비교를 통해 검증된 잔향음 모델을 이용하여 한국 근해의 중주파수 대역 잔향음 신호를 모의하고, 이를 실측 데이터와 시간 영역에서 직접 비교하였다. 이러한 비교를 통해 각 해역의 해양 환경의 특성에 따라 상호 다른 잔향음 신호 경향을 고찰 할 수 있으며, 나아가 각 해역 특성을 반영하는 산란 강도 함수를 본 잔향음 모델을 통해 선정할 수 있다.
본 논문은 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 IoT와 Cloud 기반의 연계를 지원하는 해양환경 모니터링을 지원할 수 있도록 오픈소스 기반의 모델링 제안한다. 제안 모델은 Apache Hadoop 기반의 시계열 데이터베이스를 이용한 스케일 아웃(Scale out)이 가능하도록 설계하여 수집되는 데이터가 늘어나더라도 컴퓨터 자원을 늘려서 쉽게 처리할 수 있다. 또한 수집되는 데이터를 시각화함으로써 해양 자료를 분석하는데 이용할 수 있다.
해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 선박운항자의 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 선박운항자 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 발표에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 선박운항자의 충동회피를 위한 행동 분석를 수행했으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 선박운항자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델 개발현황을 소개하고자 한다.
최근 4차 산업혁명의 주요 변화동인 중 하나인 "빅데이터" 기술을 활용하여 다양한 산업에 적용하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 선박이 운항 하면서 발생되는 데이터에는 1해리 당 소모연료량, 엔진출력, 대지속력, 대수속력, Main Engine RPM, FOC, SFOC, DFOC 등의 여러 지표가 있다. 본 논문에서는 Gathering 데이터간의 민감도를 분석 하여 각 변수들간의 영향력을 판단하여 선박 운항 관련 에너지효율에 대한 주요 변수를 분석 하고, 분석 기법 중 수학 모델을 이용한 근사 모델을 생성 하여, 실측 데이터와 예측결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 빅데이터 분석 기술을 활용하여 운항 선박의 에너지효율 관련 변수 간 민감도 확인, 근사모델을 이용한 연비 관련 지표 예측에 활용 할 수 있는 가능성을 확인 하였다.
동물플랑크톤의 종 동종은 해양 생태계의 이해 및 지구온난화를 연구하는데 가장 기본이다. 본 연구에서는 3종의 동물플랑크톤을 종 수준에서 암컷과 수컷을 분류할 수 있는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 첫째 연구자들이 획득하는 현미경 이미지를 기반으로 형태적 특징을 포함하는 학습데이터를 구축한다. 학습데이터의 구축에 있어 대상 종의 형태적 특징 정보를 보존하는 데이터 확대 방법을 적용한다. 둘째 구축된 학습데이터로부터 종 특징들이 학습될 수 있는 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안한 모델은 높은 해상도를 고려하여 학습 이미지 정보 손실을 최소화하였고 완전 연결 층 대신에 전역 평균 폴링 층을 사용하여 학습 매개 변수 개수를 최소화하였다. 제안한 모델의 일반성을 제시하기 위해 새로이 획득한 데이터를 기반으로 성능을 제시하였다. 마지막으로 개발된 모델에서 추출된 특징들의 시각화를 통해, 분류 모델의 중요 특징을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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