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

• 한국임상약학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2020

Objective: The aim of the study was to perform a meta-analysis of randomized clinical trials to compare the clinical efficacy and safety between combination of cyclin-dependent kinase (CDK) 4/6 inhibitors with aromatase inhibitors (AIs) and AIs alone in patients with hormone receptor+/human epidermal growth factor receptor type2-(HR+/HER2-) advanced breast cancer. Methods: Published clinical studies were identified through electronic database searches until February 2019. Literature qualities were assessed by the Scottish Intercollegiate Guidelines Network Checklist. Key endpoints of efficacy were progression-free survival (PFS), objective response rate (ORR), and clinical benefit (CB). Endpoints of safety were adverse events (AEs) (neutropenia, leukopenia, any grade 3/4 AEs, and serious AEs) and on-treatment death. Meta-analysis was performed using the RevMan 5.3 software. Results: The selected five studies were evaluated as "good" in quality assessment. Compared to AIs alone, the combination therapy significantly improved PFS (pooled hazard ratio=0.55; 95% confidence interval (CI) 0.49-0.62), ORR (odds ratio=1.78; 95% CI=1.49-2.13), and CB (odds ratio=1.86; 95% CI=1.51-2.28). The prevalence of AEs was significantly higher in the combination group than in the AIs alone group. On-treatment death was greater in the combination group than in the AIs alone group, although insignificant. Conclusion: The combination therapy of CDK4/6 inhibitors with AIs was more effective for the treatment of HR+/HER2- advanced breast cancer, but less safe than AIs alone. The combination therapy should be effectively managed through patient monitoring, and further studies are needed to reduce AEs in the combination therapy of CDK4/6 inhibitors with AIs.

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

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권3B호
• /
• pp.311-317
• /
• 2009

기존의 망 이상 상태 탐지 시스템들은 주로 정상 상태의 시스템 사용률 등과 같은 통계 값으로 결정된 임계값을 기반으로 탐지하기 때문에 이상 상태임에도 불구하고 정상 상태와 비슷한 시스템 통계 값을 가지면 탐지하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 인간면역체계의 학습, 적응, 기억 능력등의 특성을 이용하는 인공면역체계 기반의 적응적 망 이상 상태 탐지 모델을 제안한다. 이를 위하여 인간면역 시스템의 수지상 세포 (Dendritic Cell)와 T 세포 사이의 상호 작용을 이용한 탐지 모델을 설계하고 각 구성 요소 및 기능을 정의한다. 중앙 집중 제어 노드는 각 라우터 노드로부터 전달받은 정보를 분석하여 대응 방법을 해당 라우터들에게 전달한다. 또한 라우터 노드는 학습을 통해 얻어진 데이터를 기반으로 이상 상태를 탐지할 뿐만 아니라 중앙 집중 제어 노드로부터 전달받은 정보를 이용하여 이상 상태를 처리한다. 최종적으로 제안된 이상 상태탐지 모델의 타당성을 검증하기 위하여 구성 모듈을 설계하고 flooding 공격에 대한 시뮬레이션을 수행한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.198-205
• /
• 2011

선박의 항해사가 안전 항해를 위해 GPS, ARPA, AIS, NAVTEX, VHF 등 다수의 항해장비가 제공하는 화상, 수치, 텍스트 및 음성 정보를 숙지하여야 하나, 항해당직에 임하면서 동시에 이들 정보를 획득하여 안전 항해를 위한 판단자료로 활용하는 것은 대단히 번거롭고 어려운 작업이다. 따라서 이들 멀티미디어 항해안전정보를 이해하고 융합하여 항해사가 처한 상황을 인식하고 항해사의 의사결정에 필요한 정보를 추론하여 언어로서 제공해주는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 멀티미디어 항해안전정보를 이해하고 융합하여 언어로 제공하는데 필요한 의미해석 모델을 Semantic Network를 이용하여 구축하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.2019-2029
• /
• 2009

해양안전 제고를 위해서 국내에서 운영 중인 MCS(Monitoring, Control and Surveillance) 시스템으로는 AIS(Automatic Identification System)와 LRIT(Long-Range Identification and Tracking) 기술에 기반을 둔 VMS(Vessel Monitoring System)와 RFID(Radio Frequency IDentification) 기술을 활용하고 있는 선박프리패스 시스템, 수협중앙회의 어업정보통신이 있다. 본 논문에서는 각 시스템의 기반 기술 현황을 정리하고, 각 시스템들의 역할과 기능을 비교하며, 각 시스템의 진화 방향과 이들을 유기적으로 연동하기 위해 수행되어야 하는 과제들을 정리하였다.

• 한국수산과학회지
• /
• 제57권4호
• /
• pp.479-488
• /
• 2024

In recent years, changes in the fishing ground environment have led to reduced catches by fishermen at traditional fishing spots and increased operational costs related to vessel exploration, fuel, and labor. In this study, we developed a deep learning model to classify the fishing activities of drift gillnet fishing boats using AIS (automatic identification system) trajectory data. The proposed model integrates long short-term memory and 1-dimensional convolutional neural network layers to effectively distinguish between fishing (throwing and hauling) and non-fishing operations. Training on a dataset derived from AIS and validation against a subset of CCTV footage, the model achieved high accuracy, with a classification accuracy of 90% for fishing events. These results show that the model can be used effectively to monitor and manage fishing activities in coastal waters in real time.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1365-1374
• /
• 2010

최근 들어 더 복잡해진 연근해 해상교통은 특히, 연근해 어선들에 더 큰 부담이 되고 있다. 연근해 어선들에게 항해 및 보안정보를 제공하고 해상환경 보호를 위해 항해 관련 서비스 및 정보를 제공할 수 있는 디지털 어업정보통신망 구성에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 기존 Inmarsat 위성통신망을 이용하는 경우 통화료 부담이 크고, 고가의 장비로 영세한 어업인에게는 현실적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 기존 연근해(A1, A2 해역) 어선들에 설치된 MF/HF SSB 통신기기에 I-PHONE, PDA, 넷 북, 노트북, 기존 PC 등에 통신모듈을 연결하여 PSK31 통신을 하는 무선 디지털 어업정보통신망 및 MF/HF대 주파수를 활용한 선박자동식별장치(AIS)를 구현하려는 방안을 제안하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.230-235
• /
• 2004

본 논문에서는 동기식 광전송망인 SDH와 SONET망의 동기화를 위해 적용되는 포인터 해석기의 FPGA 구현을 다룬다. 설계된 포인터 해석기는 포인터 추출 모듈과 포인터 해석 모듈로 구성된다. 포인터 추출 모듈은 6480진 카운터, 시프트레지스터, 포인터 워드 동기화 블록으로 구성되며, 51.84 Mb/s AU-3/STS-1 프레임 데이터에서 프레임 동기신호에 의해 H1, H2 포인터 워드 값을 찾고 이를 8 분주하여 바이트 레벨의 6.48 Mb/s로 동기화 시킨다. 포인터 해석 모듈은 majority vote, 포인터 워드 유ㆍ무효 검사, 포인터 정렬판단, NORM, AIS, LOP 상태 검사 블록들로 구성되며, 포인터 추출 모듈에서 추출한 동기화된 포인터 워드를 포인터 상태 천이 알고리즘에 의하여 주요 포인터 상태인 LOP, AIS, NORM으로 해석하고 포인터 정렬을 판단한다. VHDL로 설계하여 Xilinx Virtex XCV200PQ240 FPGA 칩으로 구현된 포인터 해석기의 시뮬레이션 결과는 프레임 데이터에서의 포인터 워드의 정확한 추출과 추출된 포인터 값에 따른 각종 포인터 상태를 판단함을 보여주었다. 본 논문에서 제시한 포인터 해석기는 광전송시스템의 수신 종단노드에서 155 Mb/s STM-1/STS-3 프레임의 포인터 해석을 위해 적용할 수 있어 SDH와 SONET망 모두에 활용할 수 있는 이점이 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.275-277
• /
• 2018

선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.