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.

항만 및 연안 해역에서의 사고를 미연에 방지하고, 사고 발생 시에 해양환경피해를 최소화하기 위한 목적으로 다양한 해상 교통관련 정보시스템들이 운영 중에 있다. 그러나 이러한 시스템들은 설치 목적별로 또는 제작사별로 독립적으로 관리 운영되고 있어서 각 시스템별 생성 정보가 다양한 형태로 존재하는 등 상호 정보 교환이 힘든 폐쇄적인 구조로 되어 있다. 해상에서의 안전 증진을 위해서는 이러한 시스템들간의 상호 효율적 정보 교환이 필요하며 이를 통하여 해양사고 발생 시에 입체적 종합적인 대응체계가 필요하지만 현재의 시스템간 정보교환 구조로는 급증하는 해양사고에 효율적으로 대응하기 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 각각의 해양안전 관련시스템에서 사용되는 정보를 효율적, 유기적, 능동적으로 상호 연계하여 사용하기 위한 데이터 표준 및 교환 방법을 제안하였다.