이 연구는 2015년 5월부터 12월까지 우리나라 동해안에 위치한 강릉, 울진, 부산 일대에서 천연 해조장 및 서식환경 특성을 분 석하였다. 연구기간 동안 출현한 해조류는 총 96종이었으며, 분류군별로는 녹조류 9종, 갈조류 23종, 홍조류 64종이었다. 강릉의 경우, 미 끈뼈대그물말(D. divaricata)이 정점별로 173.2 ~ 613.8 g m-2로 가장 높은 생물량을 보였고, 가는보라색우무(S. linearis)가 360.8 ~ 520.4 g m-2, 미역(U. pinnatifida)이 25.9 ~ 470.8 g m-2로 생물량이 높았다. 울진에서는 참곱슬이(P. telfairiae)가 5.5 ~ 256.2 g m-2, 구멍쇠미역(A. clathratum) 이 46.8 ~ 241.5 g m-2로 생물량이 높았다. 부산에서 높은 생물량을 보인 해조류는 큰잎모자반(S. coreanum)으로 388.1 ~ 6,972.4 g m-2였고, 감 태(E. cava)도 194.9 ~ 958.5 g m-2로 다른 해조류에 비해 상대적으로 높은 생물량을 나타냈다. 생체량 비율의 경우, 강릉에서 0.0 ~ 55.5 %로 평균 19.2 %를 나타내 울진과 부산에 비해 상대적으로 가장 낮았다. 울진에서는 36.8 ~ 73.3%으로 평균 63.8%를 보였으며, 부산은 평균 48.5 %였다. 갯녹음 비율은 강릉에서 평균 46.7%의 비율을 나타냈고, 울진에서는 평균 91.1 %의 높은 비율을 나타냈으며 이번 연구에서 다 른 지역에 비해 가장 높은 비율을 보였다. 조식성 동물의 밀도는 강릉에서 평균 6.0 개체/m2로 분석되었고, 울진에서는 7.0 개체/m2를 나타 냈으며 부산에서 2.0 개체/m2로 전체 지역 중에서 가장 낮은 조식성 동물 밀도를 보였다. 결론적으로 이전 연구결과와 비교하여 종조성, 출현비율, 밀도는 유사하게 나타났다. 하지만 지구 온난화, 기후변화, 해안개발 등에 의한 물리적, 화학적 오염과 관련하여 지속적인 모니 터링 연구가 필요하다고 판단된다.

This paper proposes a parking space detection method for autonomous parking by using the Around View Monitor (AVM) image and Light Detection and Ranging (LIDAR) sensor fusion. This method consists of removing obstacles except for the parking line, detecting the parking line, and template matching method to detect the parking space location information in the parking lot. In order to remove the obstacles, we correct and converge LIDAR information considering the distortion phenomenon in AVM image. Based on the assumption that the obstacles are removed, the line filter that reflects the thickness of the parking line and the improved radon transformation are applied to detect the parking line clearly. The parking space location information is detected by applying template matching with the modified parking space template and the detected parking lines are used to return location information of parking space. Finally, we propose a novel parking space detection system that returns relative distance and relative angle from the current vehicle to the parking space.