• 제목/요약/키워드: underwater continuous monitoring

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스마트 양식을 위한 딥러닝 기반 어류 검출 및 이동경로 추적 (Deep Learning based Fish Object Detection and Tracking for Smart Aqua Farm)

  • 신영학;최정현;최한석
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.552-560
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    • 2021
  • 현재 국내 수산 양식업은 스마트화를 추진하고 있지만, 여전히 양식 단계의 많은 과정에서 사람의 주관적인 판단으로 진행되고 있다. 수산 양식업 스마트화를 위해서 선행되어야 할 부분은 양식장 내 물고기들의 상태를 효과적으로 파악하는 것이다. 어류 개체 수, 크기, 이동경로, 이동속도 등을 파악하여 실시간 모니터링 할 수 있게 된다면 사료 자동 급이, 질병유무판단 등 다양한 양식자동화를 진행할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 수중 촬영한 어류비디오 데이터를 이용하여 실시간으로 어류의 상태를 파악 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 어류 객체검출을 위해 딥러닝 기반 최신 객체검출 모델들을 적용하여 검출 성능을 비교 평가 하였고, 검출 결과를 이용하여 비디오내의 연속적인 이미지 프레임에서 어류 객체 ID부여, 이동경로 추적 및 이동속도를 측정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 객체 검출 성능 92%(F1-score 기준)를 보였으며, 실제 테스트비디오 상에서 실시간으로 다수의 어류 객체를 효과적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 향후 사료 자동 급이, 어류 질병 예측 등 다양한 스마트양식 기술에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 원격탐사 및 디지털 공간정보 융합 (Convergence of Remote Sensing and Digital Geospatial Information for Monitoring Unmeasured Reservoirs)

  • 이희진;서찬양;조정호;남원호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_4호
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    • pp.1135-1144
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    • 2023
  • 국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

동해 독도 연안 해저지형 변동 모니터링 연구 (Monitoring of Bathymetry Changes in the Coastal Area of Dokdo, East Sea)

  • 김창환;최순영;김원혁;최현옥;박찬홍;김윤배;도종대
    • 자원환경지질
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    • 제56권5호
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    • pp.589-601
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    • 2023
  • 독도 연안 해저지형 변동 경향을 파악하고자 인간의 활동이 많고 파도 및 해류 등의 영향을 많이 받는 동도 선착장을 포함하는 동도와 서도 사이 남부 연안 약 500 m × 500 m 범위에 대하여 2018년에서 2021년까지 멀티빔을 이용한 정밀해저지형 자료 및 해저면 후방산란 영상자료를 획득하였으며 이를 기반으로 해저면 변동 모니터링 분석을 수행하였다. 연구지역의 수심 약 5 m 부터 남서쪽 외해 방향의 최대 수심 약 70 m 범위까지 수심대가 나타난다. 동도 및 서도와 인접한 수심 약 20 m이내 연안 해역의 불규칙이고 복잡한 수중 암반 지대와 수심 약 30 m ~ 40 m 범위에 형성된 일부 돌출 지형을 제외하면, 전체적으로 동-서 방향으로 비슷한 수심대가 나타나고 비교적 평탄하게 깊어지며 외해역으로 이어지는 특징을 보인다. 2020년 해저지형자료의 등수심선은 2018년과 2019년에 비해 전체적으로 남쪽으로 이동된 경향을 보이고 있다. 이것은 수심이 이전보다 얕아졌다는 것을 의미한다. 등수심 변동이 발생한 구간은 주로 퇴적층 해역이므로 퇴적물의 유입으로 인한 것으로 생각되는데, 2020년에 발생한 대형 태풍(마이삭, 하이선)들이 독도 연안에 영향을 준 것으로 판단된다. 이러한 태풍들로 인한 바람 및 파도의 영향으로 남쪽에서 북쪽으로 퇴적물이 유입되어 이동한 것으로 여겨진다. 동도와 서도 사이 수심이 얕은 연안에 발달한 테일러스(Talus)구역에서 2020년에는 2019년과 2018년의 지형과 비교하여 구간에 따라 상이하게 침식 또는 퇴적에 의해 해저지형이 달라졌는데 이는 독도 주변 연안 해역이 태풍의 직접적인 영향을 받으면서 해저면 환경의 변동이 구역에 따라 다르게 나타나는 것으로 유추된다. 전체적으로는 남풍이 강했던 태풍들의 영향으로 퇴적물 유입이 많아서 퇴적된 경향을 보인다. 2021년은 2020년에 비해 등수심선이 주로 북쪽으로 이동된 것으로 나타나는데, 이는 해당지역이 2020년보다 침식되었음을 의미한다. 2020년에는 연이은 태풍에 의해 퇴적물들이 주로 북쪽으로 이동하여 독도 연안에 퇴적되었고, 2021년에는 이 퇴적물들이 다시 남쪽으로 이동하면서 독도 연안이 침식된 것으로 추정된다. 독도는 겨울철 북풍의 영향이 강하기 때문에 주로 퇴적물이 남쪽으로 이동하지만 강한 태풍의 영향을 받는 경우 퇴적물을 북쪽으로 이동시키는 것으로 파악된다.