Woojin, Jeon;Donghyun, Jin;Noh-hun, Seong;Daeseong, Jung;Suyoung, Sim;Jongho, Woo;Yugyeong, Byeon;Nayeon, Kim;Kyung-Soo, Han
대한원격탐사학회지
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제39권1호
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pp.77-86
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2023
Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.
본 연구에서는 화재가 발생했을 때, 화재감지시스템과 연동된 모바일 어플리케이션의 도움을 받아 재실자들이 안전하게 피난할 수 있는 기존의 김태완 외3명(2018)이 제안한 서비스 시나리오를 토대로 1950년 RAND사가 개발한 다양한 전문가의 경험적 지식을 통한 문제해결을 하는 기법인 델파이 조사(Delphi Method)를 통해 좀 더 현실적인 시나리오를 작성하여 피난심리나 행동에 도움이 될 수 있는 모바일 자극을 접목하여 시나리오를 고도화하는 것이 최종 목적이다. 또한 제작되어지는 시나리오가 일반적인 건물의 구조와 동선까지 고려하여 좀 더 현실적으로 만들기 위해 전문가 시나리오검증과 델파이 기법을 적용하여 기존 시나리오에서 불필요하거나 현실적으로 실현이 어려운 부분을 제외 하였다. 연구 결과 1차 델파이 조사에서 화재경보 시에 보일 수 있는 주요 심리로 꼽혔던 것은 의구심, 안전불감, 경각심이었으며, 2차 델파이 조사의 결과를 분석한 결과 내용타당도(CVR)와 수렴도, 합의도를 모두 만족하는 것은 의구심과 경각심 두 가지 심리가 도출되었다. 최종적으로 이 내용을 적용하여, 모바일 어플리케이션의 도움을 받아 화재 대응 단계에서 피난하는 시나리오를 작성하였다. 본 연구를 통해서 화재발생시 재실자들의 피난률을 높이기 위해 이를 활용하는 방법을 적용할 수 있을 것이다.
도서관 열람실의 좌석 예약 및 민원처리 업무는 그동안 관리자에 의해 대면으로 이루어져 왔으며 효율적인 관리가 어려웠다. 또한 열람실 이용자 간 소음 문제 등과 같이 이용자 불편에 따른 민원 발생 때 조치가 어려운 문제도 있다. 이 연구에서는 도서관 열람실 좌석의 효율적인 관리를 위해 온라인 예약시스템을 개발하여 비대면으로 서비스될 수 있게 하였으며, 도서관 열람실 사용 시 이용자 간 소음 문제, 소지품 분실, 이용자의 수면 중 코골이 등으로 민원이 발생 시 비대면 민원 신청이 가능하게 하였다. 관리자는 비대면의 불편 신고 접수를 통해 도서관 열람실 사용의 원활한 관리와 이용자의 불편을 해소하고 도서관 이용의 만족도를 높일 수 있다. 개발된 서비스 앱은 좌석 예약과 익명의 불편 신고가 가능하며, 관리자는 접수된 불편 신고내용을 확인하여 해당 좌석의 이용자에게 IoT 센서 기반의 LED로 주의 경고를 할 수 있으며, 시정 조치가 완료되면 신고자에게 조치 결과를 피드백할 수 있다.
본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.
모니터링 시스템은 특정 영역에서 발생하는 사건을 신속히 보고하여 적절한 대응을 할 수 있도록 해주는 시스템을 말한다. 로봇화된 산업 생산라인의 공정 모니터링에서부터 산불감지, 침입탐지, 스마트그리드, 환경오염 경보에 이르기 까지 다양한 산업군에서 널리 사용되고 있으며 무선통신의 발달과 저가의 센서를 활용가능하게 되면서 센서네트워크로 대표되는 지능형 또는 스마트 모니터링 시스템으로 발전하게 되었다. 모니터링 시스템의 목적이 다양하고 구축비용, 구성 방식, 구축 후 효과 등 많은 부분이 센서 또는 모니터링 디바이스가 설치된 장소에 영향을 받게 되지만 제한된 방식에 대해서만 배치 기법에 대해 관심을 받아 왔다. 모니터링 시스템의 종류에 따라 활용할 수 있는 다양한 방식의 배치 기법을 소개하고 배치 시의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 성능척도들 또한 소개하여 기존의 모니터링 시스템을 평가하고 개선할 수 있는 지점을 확인가능하게 하며 모니터링 시스템 설계 시에도 활용가능하다. 성능 척도는 배치과정에서의 효율성과 배치된 이후의 모니터링 시스템의 유용성을 평가할 수 있어야 한다. 배치과정에서의 효율성은 배치에 소요된 시간, 에너지 소모량, 비용, 안전성, 센서노드 손상율, 확장성(Scalability) 등이며 배치 이후의 모니터링 시스템의 유용성은 목표지역(ROI) 커버리지(Coverage), 연결성(Connectivity), 균일도(Uniformity), 목표 밀도(target density) 유사성, 단위기간 에너지 소모율 등이다.
근래의 건축물들은 고층화와 지하 심층화되고 있어 화재 발생 시 대형 사고의 가능성이 매우 높으므로 여러 장소에 개별적으로 설치되어 있는 화재수신기의 방재정보를 통합하여 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 각각 떨어진 장소에 설치된 화재수신기에 대해 원격으로 감시 및 제어 가능하며 인터넷과 광케이블로 연결 할 수 있는 네트워크형 화재수신기와 컨트롤데스크를 제작한 다음 각 장치 간에 화재발생 및 이상상태를 감시하고 상황에 따라 모니터링, 경보, 제어 및 유지관리를 수행 할 수 있는 통합관리시스템을 개발하였다. 제안한 시스템을 국가검정기준에 의하여 평가하고, 각 구간의 신호 전달 시간에 대해 실험을 수행하여 성능의 안정성을 확인하였다.
최근 간척사업으로 조성된 간척농경지의 영농에 있어 가장 빈번하게 발생하는 영농사고는 염수에 의한 농작물의 염해피해로 간척지를 농경지로 사용함에 있어 최우선적으로 선행되어야 할 과제는 제염화이다. 현재까지 간척지의 제염화를 위한 활발한 연구 및 기술개발이 진행되고 있으나, 현재의 기술로 단시간 내에 간척지를 제염화하는 것은 사실상 불가능한 실정이며, 간척농경지에 사용되는 관개용수 또한 대부분 간척으로 조성된 담수호나 조수간만의 영향을 받는 하구원의 수원을 염분 농도를 고려하지 않은 상태에서 이용하고 있어 기상조건, 배수갑문 오동작 등으로 인한 염분농도 상승에 의해 피해가 발생되고 있다. 본 논문에서는 WCDMA 모듈을 이용하여 외부 서버로 데이터를 전송을 수신받아 실시간으로 현재 염분 수치가 실시간으로 증가되는 그래프를 구현하였으며, 또한 일정 수치이상으로 올라가면 경보음을 알릴뿐만 아니라, 데이터가 실시간으로 저장되 사용자가 다시 확인할 수 있는 실시간 염분 모니터링 시스템을 구현 하였다.
위성의 상태를 파악하기 위해 기존에는 OOL(Out-Of-Limit) 방식을 많이 사용하여 왔다. OOL은 특정 텔레메트리의 상위, 하위 문턱 값을 지정하여 해당 값을 벗어날 경우 문제가 발생한 것으로 인식 하는 방식이다. 이 방법은 파라미터의 특성을 파악하여 각각의 문턱 값을 정확히 설정해야 하는 전문 지식과 노력이 필요하고 텔레메트리 값이 문턱값 내에서 비정상적으로 변할 경우는 검출할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 위성이 정상 상태일 때 텔레메트리의 통계적 특징 중 러프집합을 이용하여 중요한 것을 선택, 적용하여 퍼지 모델을 구축하고 이상 상태를 구분하는 시스템을 제안한다. 정상 상태의 데이터만 이용하여 모델을 구축하기 때문에 출력값을 비교 하여 사전에 정의되지 않은 비정상 상태의 구분이 가능 하며 다양한 통계 값을 이용하기 때문에 전문 지식 필요 없이 문턱값 내에서 비정상적으로 변하는 텔레메트리를 검출할 수 있다. 제안한 시스템의 동작 확인을 위해 실제 저궤도 관측위성의 배터리 온도 텔레메트리를 적용하여 시험을 수행 하였고 비정규적 운영 상태에 대한 검출이 성공적으로 이루어 졌다.
본 논문에서는 차선 검출 알고리즘에 병렬처리를 적용하여 성능을 개선하였다. 차선 검출은 지능형 보조 시스템으로써 자동차가 차선을 이탈하면 경보음 또는 핸들을 보정해줌으로써 운전자를 돕는 보조 시스템이다. 병렬 처리 알고리즘 중 데이터 레벨 병렬처리는 설계가 간단하지만 병목현상이 발생하는 문제가 있다. 제안하는 고속 데이터 레벨 병렬처리 알고리즘은 병목현상을 줄여 성능이 향상되었다. 실제 블랙박스 도로 영상을 도입하여 알고리즘을 측정한 결과 싱글 코어 경우 약 30 Frames/sec의 성능을 얻었다. 병렬처리를 적용한 결과로써 옥타코어 기준으로 데이터 레벨인 경우 약 100 Frames/sec의 성능을, 고속 데이터 레벨인 경우는 약 150 Frames/sec의 성능을 얻을 수 있다.
The objectives of this study are to develop a hydrological drought outlook system using GloSea5 (Global Seasonal forecasting system 5) which has recently been used by KMA (Korea Meteorological Association) and to evaluate the forecasting capability. For drought analysis, the bilinear interpolation method was applied to spatially downscale the low-resolution outputs of GloSea5 and PR (Predicted Runoff) was produced for different lead times (i.e., 1-, 2-, 3-month) running LSM (Land Surface Model). The behavior of PR anomaly was similar to that of HR (Historical Runoff) and the estimated values were negative up to lead times of 1- and 2-month. For the evaluation of drought outlook, SRI (Standardized Runoff Index) was selected and PR_SRI estimated using PR. ROC score was 0.83, 0.71, 0.60 for 1-, 2- and 3-month lead times, respectively. It also showed the hit rate is high and false alarm rate is low as shorter lead time. The temporal Correlation Coefficient (CC) was 0.82, 0.60, 0.31 and Root Mean Square Error (RMSE) was 0.52, 0.86, 1.20 for 1-, 2-, 3-month lead time, respectively. The accuracy of PR_SRI was high up to 1- and 2-month lead time on local regions except the Gyeonggi and Gangwon province. It can be concluded that GloSea5 has high applicability for hydrological drought outlook.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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