• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.292-302
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• 2020

기계학습 알고리즘은 소나 및 레이더를 포함한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 최근 개발된 GAN(Generative Adversarial Networks)의 변형인 Cycle-Consistency Generative Adversarial Network(CycleGAN)은 쌍을 이루지 않은 이미지-이미지 변환에 대해 검증된 네트워크이다. 본 논문에서는 높은 품질로 수중 선박 엔진음을 변환시킬 수 있는 변형된 CycleGAN을 제안한다. 제안된 네트워크는 수중 음향을 기존영역에서 목표영역으로 변환시키는 생성자 모델과 데이터를 참과 거짓으로 구분하는 개선된 식별자 그리고 변환된 수환 일관성(Cycle Consistency) 손실함수로 구성된다. 제안된 CycleGAN의 정량 및 정성분석은 공개적으로 사용 가능한 수중 데이터 ShipsEar을 사용하여 기존 알고리즘들과 Mel-cepstral분포, 구조적 유사 지수, 최소 거리 비교, 평균 의견 점수를 평가 및 비교함으로써 수행되었고, 분석결과는 제안된 네트워크의 유효성을 입증하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제12권3호
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• pp.181-187
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• 2009

본 연구에서는 인위적인 어장 조성을 위해 해저에 시설된 사각형어초의 현존 상태 및 수량을 평가하고자 Multi-Beam Echo Sounder(MBES)와 Side Scan Sonar(SSS) 등의 조사에서 생산된 자료를 사용하여 단위어초의 부피, 산적 어초의 체적 및 공극률을 계산하고 이를 잠수조사 결과와 비교함으로써 단위어초(사각형 어초)의 현존 시설량 산정공식의 효율성을 검토하였다. 부산연안에 시설되어 있던 총 9곳의 사각형어초로 조성된 단위어초의 평균 유효공용적율 k값은 0.753이었으며 k값과 시설경과년수(year,Yr)와의 상관식은 k=0.0023Yr+0.725로 추정되었으나 그 상관성은 매우 낮은 것으로 나타났다. 따라서 인공어초 설치후 시간이 경과할 수 록 산적되어진 어초의 침하 또는 간극의 축소로 인해 다짐의 정도가 커지는 효과가 발생함에도 불구하고 어초의 시설 경과 연도와 k값과의 상관성은 낮았으며 이에 반해 해역의 저질 조건 및 초기 시설 당시의 설치조건에 따라서 k값이 달라 질수 있음을 알 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제28권5호
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• pp.387-399
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• 2018

광해방지사업은 인간의 과거 광산 활동과 현재의 삶(환경)과 밀접하게 관련되어 있다. 이는 광산지역이 국가적 관리가 필요한 이유 중 하나이다. 광해방지사업의 효율적 시행을 위해서는 폐광산 지하공간에 대한 정밀한 조사 및 분석이 필요하다. 한국광해관리공단은 지하공동을 실측하고 조사하는 실용화 기술을 개발해오고 있다. MIRECO EYE 시스템은 지하공동의 3차원 수치화 및 형상화 조사장비이다. 레이저, 소나 및 영상측정 기술이 융복합되어 있으며, 접근이 불가능하였던 지하공동에 대한 정보를 획득하고, 광산 지역의 침하 위험관리에 사용되고 있으며, 최근에는 도심지 싱크홀 분야 등 다양한 목적으로도 활용되고 있다. 본 연구는 MIRECO EYE 시스템을 통해 획득된 정밀 수치정보 및 형상정보의 분석에 관한 연구이다.

• 한국해양학회지
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• 제29권3호
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• pp.239-247
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• 1994

한반도주위 동지나해, 황해, 대한해협의 대륙붕 사질퇴적물상에 발단하는 표면유 동구조중 거대연흔 (giant ripple)에 대한 연구가 사이드스캔소, 고해상탄성파, 퇴적 상, 해저지형 및 해양물지자료에 기초하여 수행되었으며, 거대연흔의 지역별 분포특성 과 발달기구가 구명되었다. 조사내에는 파장이 100∼500 m, 파고가 2∼10 m 에 달하는 거대연흔이 중립∼세립질 모래가 분포하는 대륙붕지역의 9개 경하에서 형성되었으며, 조사해역내의 거대연흔은 지역적으로 다음과 같은 두 가지의 해저환경하에서 특징적으 로 발달한다. 즉, 대한해협과 같이 지효과에 의하면 저층류가 가속되는 지형협소지역 과 조류와 연안류가 조화를 이루는 대륙붕 사질 평탄지역으로 대표된다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.181-190
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• 2014

수중음향렌즈 시스템은 해저를 탐사하여 고해상도의 영상을 얻어내는 시스템의 하나로 음향렌즈를 이용하여 빔을 형성한다. 음향렌즈를 이용하여 빔을 형성함으로써 복잡도를 낮추고 구동전력을 절감시킨다. 음향렌즈로부터 들어오는 빔을 배열센서로 수신하려면 음향렌즈의 빔패턴을 분석하여 센서간격을 설정하는 문제를 해결해야 한다. 여기서 SIR (Signal to Interference Ratio)을 사용하여 센서간격과 빔패턴과 영상 품질과의 관계를 분석한다. 빔패턴의 모양에 따라 SIR은 변하므로 대체로 센서간격이 넓으면 사이드로브의 영향이 감소하므로 SIR이 개선된다. 사이드로브의 크기가 크면 전반적으로 SIR이 악화된다. Apodization 함수에 따라 빔패턴의 메인로브의 폭과 모양과 사이드로브의 모양과 준위가 바뀐다. 따라서 적절한 apodization 함수를 적용하여 SIR을 개선한다. 본 논문에서 예시된 빔패턴의 경우 센서간격이 13mm에서 SIR이 0-10dB로 안정이 되지만, 그 값이 높지 않다. 따라서 Chebyshev 함수를 적용하여 37mm 이상의 구간에서 80dB의 SIR을 얻는다. 센서간격이 더 작은 경우는 Hann 함수나 triangular 함수가 좋은 성능을 나타냈다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.117-126
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• 2020

해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1643-1652
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• 2022

해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝 객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습 및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85 이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.

• 자원환경지질
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• 제49권5호
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• pp.381-388
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• 2016

본 연구에서는 독도 연안의 정밀 해저 지형도, 해저면 영상도와 고해상도 수중 영상 자료 결과들을 활용하여 통합 이미지화 및 3차원 중첩 주제도 작성을 통해 맵핑 기법에 대한 연구를 하고자 하였다. 통합 이미지화 기법은 해저 지형 자료와 해저면 영상도, 수중 영상 자료 등의 환경 정보를 통합하여 지구물리 자료를 보다 입체적으로 표현 가능한 주제도를 만드는 것이다. 정밀 해저 지형 자료 및 해저면 영상 자료는 독도 서도 남부 연안 주변의 수심 약 50 m 범위에서 획득하였으며, 고해상도 수중 영상은 같은 구역 내에서 주요 서식지 환경이 형성되어 있는 세 구역을 선정하고 촬영하여 획득하였다. 통합 맵핑 기법을 적용한 주제도는 정밀 해저 지형 자료를 기반으로 작성하였으며, 해저면 영상도와 고해상도 수중 영상을 지형 자료와 중첩 통합하고 분석 처리하여 독도 연안의 해저환경 및 서식지 특성을 나타내는 3차원 중첩 주제도를 작성하였다. 해저면 영상도와 고해상도 수중 영상 자료를 지형 자료와 통합한 3차원 중첩 주제도는 해저 지형 특성과 실제 해저면 환경을 연계하여 분석이 가능하므로 해저면 생태계의 환경 및 상황을 파악하는데 유용한 자료이다. 이는 독도 연안 환경과 같이 불규칙하고 다양한 외부 환경 변화 요소에 노출된 해저면 환경의 현재 해저면 환경 특성을 파악하고 모니터링을 위한 자료로의 활용이 가능할 것으로 판단되며, 자료의 활용 가치를 높이기 위해 향후에 지속적인 자료 축적을 수행하고 3차원 중첩 주제도 작성이 수반되어야 할 것이다.