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항로표지 기반의 부착생물 정보 생성에 관한 연구 KCI 등재

A Study on the Generation of Fouling Organism Information Based Aids to Navigation

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/425816
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해양환경안전학회지 (Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety)
해양환경안전학회 (The Korean Society Of Marine Environment & Safety)
초록

우리나라 해양생태계의 현황을 조사 및 분석하여 해양을 지속하게 이용할 수 있도록 하며 해양생태를 보전하고 관리할 수 있 도록 국가 해양생태계 종합조사를 해양수산부의 위탁을 받아 해양환경공단에서 진행하고 있다. 국가 해양생태계 종합조사는 주요 조사정 점을 설정하여 한반도 주변 해역의 생태계 변화를 조사하고 있지만, 정점이 연안을 중심으로 설정되어 근해역 등 조사범위 확대가 필요 한 실정이다. 한편 해양수산부 항로표지과에서는 항로표지 인양점검 시 부착생물의 사진을 촬영하여 제공함으로써 국가 해양생태계 종합 조사를 지원하고 있지만, 해양환경공단과 협의하여 지정된 등부표에 한해서 부착생물 사진을 제공한다. 이에 항로표지를 국가 해양생태 계 종합조사의 정점으로 활용할 수 있도록, 항로표지 및 등부표 인양점검 시 딥러닝 기반의 영상처리 알고리즘을 활용하여 부착생물의 정보를 생성하는 연구를 진행했다. 항로표지를 국가 해양생태계 종합조사의 정점으로 활용한다면 항로표지의 활용 가치를 제고하고 우리 나라 근해의 이상 해황 및 생태계 변화를 분석할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있다.

The Korea Maritime Environment Corporation is conducting a comprehensive survey of the national marine ecosystem under the commission of the Ministry of Oceans and Fisheries (MOF) to ensure continuous use of the ocean, preserve and manage the marine ecosystem. The survey has set major peaks to investigate changes in the marine ecosystem around the Korean Peninsula. However as the peak has been set around the coast, it is necessary to expand the scope of investigation to encompass offshore areas. Meanwhile, the Aids to Navigation Division of the MOF supports a comprehensive national marine ecosystem survey providing photographs of fouling organisms during the Aids to Navigation lifting inspection, however, the photographs are provided only in consultation with the Korea Maritime Environment Corporation. Therefore, a study was conducted to generate information on fouling organisms using deep learning-based image processing algorithms by the lifting Aids to Navigation and dorsal buoys so that Aids to Navigation could be used as the major component of a comprehensive national marine ecosystem. If the Aids to Navigation are used as the peak of the survey, they could serve as fundamental data to enhance their own value as well as analyze abnormal marine conditions and ecosystem changes in Korea.

목차
1. 서 론
2. 부착생물 정보 생성 모듈 구현
    2.1 부착생물 정보 생성 모듈 개념
    2.2 부착생물 검출을 위한 학습모델 생성
    2.3 동영상에서 분석할 프레임 자동 식별 알고리즘 구현
3. 생태정보 분석 및 생성 결과 검증
4. 결 론
저자
  • 이신걸(한국해양대학교 연구원) | Shin-Girl Lee (Researcher, Korea Maritime & Ocean University, Busan 49112, Korea)
  • 송재욱(한국해양대학교 항해융합학부 교수) | Chae-Uk Song (Professor, Division of Navigation Convergence, Korea Maritime & Ocean University, Busan 49112, Korea) Corresponding author
  • 유윤재(한국해양대학교 항해융합학부 교수) | Yun-Ja Yoo (Professor, Division of Navigation Convergence, Korea Maritime & Ocean University, Busan 49112, Korea)
  • 정민(한국해양수산연수원 교수) | Min Jung (Professor, Korea Institute of Maritime and Fisheries Technology, Busan 49111, Korea)