• 한국유기농업학회지
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• 제31권4호
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• pp.259-289
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• 2023

This study analyzed farmers' and experts' perceptions of the Agricultural Income Survey (AIS) conducted by the Rural Development Administration and estimated its socioeconomic value. The research surveyed 104 farmers in Gyeongsangbuk-do and Jeollanam-do. To estimate the AIS's socioeconomic value, this study examined public information projects in the field of agriculture and public information, proposing an estimation methodology based on prior research. The socioeconomic value of the AIS was calculated in three stages (information generation, collection and analysis, and utilization) using the replacement cost and contingent valuation methods. In 2020, the estimated socioeconomic value of the AIS ranged from a minimum of KRW 631.2 billion to a maximum of KRW 799.1 billion per year. To improve the socioeconomic value of the AIS, it is important to booster awareness, expand sample sizes for more reliable data, increase manpower and budget, refine survey questions, and enhance analyzing capabilities. And it's crucial to foster cooperation with surveyed farms, promote collaboration among investigative agencies, improve investigator skills, and strengthen management capabilities to facilitate information dissemination.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.644-652
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• 2020

본 연구의 목적은 회계정보시스템 교육과 맥락적 성과의 관계에서 학문적 자기효능감 매개효과를 알아보기 위한 것이다. 이를 위해 282명으로부터 수집된 자료를 SPSS 23.0과 AMOS 23.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 본 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 회계정보시스템 교육이 맥락적 성과에 정(+)의 영향에 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학문적 자기효능감은 맥락적 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 학문적 자기효능감은 회계정보시스템 교육과 맥락적 성과의 관계에서 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 매개효과를 확인하기 위하여 Sobel 검증을 실시하였다. 회계정보시스템 교육은 맥락적 성과에 직접적인 영향을 미치고, 학문적 자기효능감을 통해 간접적인 영향도 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 맥락적 성과를 향상시키기 위한 방법으로 학문적 자기효능감 매개효과를 규명했다는 측면에서 시사점을 갖는다. 향후의 연구에서는 표본 확대와 다양한 변수를 활용할 필요가 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.151-156
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• 2006

Accurate vessel traffic observation is indispensable to carry out vessel traffic management, design of vessel traffic route, planning of port construction, etc. In order to observe the vessel traffic accurately without many efforts such as the use of a ship or car equipped with special radar observation system and the preparation of observation staff, the authors have been developing completely automated remote radar/AIS network system covering the main traffic area in Tokyo Bay. The composite radar image observed at Yokosuka and Kawasaki radar stations with AIS information can be seen on web site of Internet. In addition to the development of radar/AIS observation system, the software to analyze observed vessel traffic flow has been developed. This software has various functions such as automatic tracking of ship's positions, automatic estimation of ship's size, automatic integration of radar image and AIS data, animation of ships' movements, extraction of dangerous ship encounters, etc. The configuration and functions of the developed remote radar/AIS network system are shown first in this paper. Then various functions of the software to analyze vessel traffic are introduced, and some analyzed results on the vessel traffic in Tokyo Bay are described demonstrating the effectiveness of the developed system.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.365-377
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• 2020

국가해양영토에서 불법어업활동을 하는 어선으로부터 해상자원과 영토를 보호하기 위해 지속적인 모니터링과 즉각적인 대응은 필수적인 요소이다. Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상은 넓은 촬영 범위를 가지고 있으며, 기상과 주야 조건에 영향을 받지 않아 광역적인 해상 모니터링에 효과적이다. 그러나 SAR 영상의 데이터 크기와 스펙클 노이즈 등 다양한 특성으로 인해 처리속도와 탐지율이 높은 선박탐지 알고리즘 개발은 쉽지 않다. 본 논문에서는 국내 최초의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5에 적합한 선박탐지 알고리즘을 개발 적용하였다. 효율적인 선박탐지를 위해 선박탐지 알고리즘은 Human Visual Attention System (HVAS), SAR-Split, Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘의 특성을 융합하여 적용했다. 또한, SAR 영상의 관측모드 별 특성을 고려한 SAR-Split 알고리즘 적용을 통해 탐지율을 향상시켰다. SAR 영상으로부터 탐지된 선박은 Automatic Identification System (AIS) 데이터와의 매칭을 통해 탐지율 분석이 수행되었다. 탐지된 선박은 AIS 자료와 전반적으로 잘 매칭되었으며, SAR 영상의 모드 별 특성을 고려하여 적용했을 때 보다 향상된 탐지율을 보였다. 탐지율은 Enhanced Standard (ES) 모드에서 약 80%, Standard (ST) 모드에서 약 64%의 결과를 보였다. 선박 탐지결과에서 발생한 대부분의 오탐지는 선박의 이동으로 발생하는 기포항적, AIS의 위치오차 등으로 발생하였다. 개발된 선박탐지 알고리즘은 대한민국 국가해양영토 광역 감시망 구축에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제54권6호
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• pp.501-514
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• 2017

In the previous research, a study was carried out to estimate the actual performance such as the propeller Revolution Per Minute (RPM) and engine power of a Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) using the full-scale measurement data. After the predicted RPM and engine power were verified by comparing those with the measured values, the suggested method was regarded to be acceptable. However, there was a limitation to apply the method on the prediction of the RPM and engine power of a ship. Since the information of route, speed, and environmental conditions required for estimating the RPM and engine power is generally regarded as the intellectual property of a shipping company, it is difficult to secure the information on a shipyard. In this paper, the RPM and engine power of the 151K LNGC was estimated using the combination of Automatic Identification System (AIS) and European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) database in order to replace the full-scale measurement. The simulation approach, which was suggested in the previous research, was identically applied to the prediction of RPM and engine power. After the results based on the AIS and ECMWF database were compared with those obtained from the full-scale measurement data, the feasibility was briefly reviewed.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권4호
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• pp.277-282
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• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2839-2846
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• 2014

AIS VDL의 과부하 방지와 새로운 해상 데이터 교환 (VDE)을 위해 VHF 대역 채널이 WRC-12에서 할당되었고, ITU-R M. 1842-1을 통해 VDE 시스템의 기술 특성이 권고되었다. ITU-R M. 1842-1에서 다중 접속 방식으로 AIS class B용 CS-TDMA를 권고하고 있으나, 선박의 속도에 따른 전송주기의 적용은 고부하 데이터를 고속으로 전송하려는 VDES에 비효율적일 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽에 직접 영향을 미치는 활성 선박국의 수에 따라 전송 주기를 결정하기 위해 모의시험을 수행하였다. 모의시험에서 수신 패킷의 수, 수신 성공률, 채널 이용률, 수신 충돌률 등의 다양한 성능을 분석하여, 활성 선박국의 수에 따라 전송 주기를 결정하는데 도움을 줄 수 있는 성능 지표를 제시한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권4호
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• pp.445-450
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• 2018

AIS는 상대선박의 식별 및 정보 등의 전송을 담당하는 주요 항해통신설비이지만, 최근 AIS 활용도의 증가로 과부하 문제 등 문제점이 대두되고 있다. 정부는 SMART-Navigation 사업 추진의 일환으로 연안 100 km에 무선 LTE망을 도입하는 계획을 수립 중에 있고 해양사고예방 및 환경보호 등 주요 목표를 달성하기 위해서는 이러한 Platform 위에 이용 가능한 서비스의 지속적인 개발 보급이 필요할 것이다. 본 연구에서는 이러한 서비스 개발의 기반이 될 수 있는 차량용 무선통신기술(WAVE)을 해상에 적용하고자 실선 해상실험을 통해 WAVE 환경성능 평가를 실시하였다. 연구 수행 결과, 도로교통에서는 최대 1 km 내로 서비스가 제한되었지만 해상에서는 약 5마일 정도의 통신범위에서 신뢰성 높은 Data 전송이 가능한 것으로 도출되었다. 이러한 실험 결과에 따라 추가적인 연구를 통해 충돌 회피 및 선박간 해양안전정보 전송 등 해양사고 예방에 WAVE 통신기술이 다양하게 활용 될 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.104-105
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• 2023

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.

• 수산해양기술연구
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• 제54권2호
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• pp.157-163
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• 2018

In the area around Jeju Island, the squid jigging fishery and the hair-tail angling are popular. Therefore, the study on the characteristics of the formation and shift of fishing grounds is very important. We have received and analyzed AIS data of all vessels around Jeju Island from October 16, 2016 to October 16, 2017, and extracted the positions of the fishing vessels with the same operational characteristics as the fishing vessels of their fisheries. The distribution chart of the frequency of fishing vessels appearing in each predefined fishing grid ($1NM{\times}1NM$) was analyzed. So we took a analogy with the monthly shift of fishing grounds. Many fishing vessels appeared in the seas around Jeju Island from November 2016 to January 2017, and the frequency of their appearance was maintained. In November, however, fishing vessels were mostly concentrated in coastal waters. Yet, the density gradually weakened as they moved into January. From February, the frequency itself began to decline, making it the worst in April. The high concentration of fishing vessels in the waters leading from Jeju Island's northwest coast to south coast in November is believed to be related to the yellowtail fishery that are formed annually in the coastal waters off the island of Marado. In May 2017, the appearance frequency of fishing vessels increased and began to show a concentration in coastal waters around Jeju Island. Fishing vessels began to flock in waters northwest of Jeju Island beginning in July and peaked in August, and by September, fishing vessels were moving south along the coast of Jeju Island, weakening the density and spreading out. Between July and August, fishing vessels were concentrated in waters surrounding Jeju Island, which is believed to be related to the operations of fishing vessels for the squid jigging fishery and the hair-tail angling.