• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.122-122
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• 2018

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 추계학술발표회
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• pp.81-81
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• 2017

• 해양환경안전학회지
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• 제2권1호
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• pp.121-123
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• 1996

Technical developments, particularly in communications, increase the potential for effective maritime search and rescue(SAR). The paper identifies some of the questions those seeking to proveid effective SAR service should ask, and outlines possible answers.

• 한국해양공학회지
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• 제37권4호
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• pp.145-157
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• 2023

Due to a recent increase in maritime activities in South Korea, the frequency of maritime distress is escalating and poses a significant threat to lives and property. The aim of this study was to validate a drift trajectory prediction technique to help mitigate the damages caused by maritime distress incidents. In this study, OpenDrift was verified using satellite drifter data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency. OpenDrift is a Monte-Carlo-based Lagrangian trajectory modeling framework that allows for considering leeway, an important factor in predicting the movement of floating marine objects. The simulation results showed no significant differences in the performance of drift trajectory prediction when considering leeway using four evaluation methods (normalized cumulative Lagrangian separation, root mean squared error, mean absolute error, and Euclidean distance). However, leeway improved the performance in an analysis of location prediction conformance for maritime search and rescue operations. Therefore, the findings of this study suggest that it is important to consider leeway in drift trajectory prediction for effective maritime search and rescue operations. The results could help with future research on drift trajectory prediction of various floating objects, including marine debris, satellite drifters, and sea ice.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권12호
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• pp.213-219
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• 2023

In recent years, popularity of deep learning (DL) is increased due to its ability to extract features from Hyperspectral images. A lack of discrimination power in the features produced by traditional machine learning algorithms has resulted in poor classification results. It's also a study topic to find out how to get excellent classification results with limited samples without getting overfitting issues in hyperspectral images (HSIs). These issues can be addressed by utilising a new learning network structure developed in this study.EfficientNet-B4-Based Convolutional network (EN-B4), which is why it is critical to maintain a constant ratio between the dimensions of network resolution, width, and depth in order to achieve a balance. The weight of the proposed model is optimized by Search and Rescue Operations (SRO), which is inspired by the explorations carried out by humans during search and rescue processes. Tests were conducted on two datasets to verify the efficacy of EN-B4, with Indian Pines (IP) and the University of Pavia (UP) dataset. Experiments show that EN-B4 outperforms other state-of-the-art approaches in terms of classification accuracy.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.41-41
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• 2018

• 한국산림과학회지
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• 제96권1호
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• pp.70-76
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• 2007

본 연구의 목적은 유비쿼터스 센서 네트워크 기반 산악조난구조시스템의 산악지형 적용 가능성을 평가하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 본 연구에서는 계룡산국립공원 동학사 탐방로 코스의 은선폭포에서 관음봉 구간에 10대의 산악조난구조시스템을 설치하여 조난구조 요청 신호의 송 수신율과 유비쿼터스 센서 네트워크의 안전성 파악을 위한 현장조사를 실시하였다. 조사결과 데이터 수신율은 최소 90.0% 이상으로 매우 높게 나타났으며, 유비쿼터스 센서 네트워크의 안전성 검증을 위해 설치된 10대의 조난구조시스템의 2개의 센서 중 1개의 센서를 임의로 오작동 상태로 설정하여 측정한 결과 데이터 수신율이 매우 안정적인 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.676-682
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• 2018

무선 센서 네트워크에서 해양 수색 및 구조를 목적으로 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 해양 환경에서 수색 및 구조작업은 감시하는 측에서 주로 이루어지며, 구조되는 측에서는 수동적으로 기다려야 한다. 이에 반해 자가 구성 이 가능한 무선 센서 네트워크는 해양 수색 및 구조작업에서 능동적으로 구조 신호를 보낼 수 있는 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 많은 수의 노드가 배치된 네트워크에서 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 네트워크에서 노드의 밀도가 높으면 일반적으로 알고리즘 계산양이 급격히 늘어난다. 따라서 제안된 알고리즘은 적정한 실행 시간 내에 최적의 결과를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성 동작을 제안하고 알고리즘의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 노드의 소모 에너지와 알고리즘 실행시간 면에서 성능 평가를 하였으며, 성능 평가 결과에서 기존의 방식에 비해 성능이 우수하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제21권1호
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• pp.34-39
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• 2015

해상수색구조 책임기관인 해양경비안전본부는 해양사고에 대하여 적절히 대응한 것으로 평가되어 왔으나, 최근 발생한 세월호사고 발생 직후 초기단계의 신속 효율적인 대응에 실패함으로 인해 비판을 받게되었다. 이와 관련하여 저자는 향후 발생할 수 있는 해양사고시 인명손실을 최소화하기 위한 방안을 모색하기 위해 우리나라 해역에서 발생하는 해양사고의 특징을 분석하고, 수색구조조정과 인적자원을 중심으로 국가수색구조체계를 검토 분석하였다. 그 결과, 해양경비안전본부는 특히 연안역 해양사고에 신속하게 대응하기 위하여 고속구명정 및 구조헬기를 확충하여야 한다. 그리고 현행 조정체계의 운용상 문제점을 개선하기 위해 IMO 지침에 맞춰 구조조정본부설치를 재조정하여야 하며, 수색구조요원의 전문성 제고를 위한 의무적 교육 및 자격 제도의 도입이 필요하다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.288-292
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• 2016

In this paper, we propose an infrared image based human victim recognition method for a search and rescue robot in dark environments, like general disaster situations. For recognizing a human victim, an infrared camera on a RGB-D camera, Microsoft Kinect, is used. The contrast and brightness of the infrared image are first improved by histogram equalization, and the noise on the image is removed by morphological operation and Gaussian filtering. For recognizing a human victim, the binarization and blob labeling methods are applied to the improved image. Finally, for verifying the effectiveness and feasibility of the proposed method, an experiment for human victim recognition is carried out in a dark environment.