2023년 발표된 해양사고 통계에 따르면 해양 사고로 인한 인명피해는 소폭 감소하였지만, 해양 사고 발생 건수는 2021 ~ 2023년 까지 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 해양사고의 예방 및 조치를 위해 정부 기관, 지자체 등에서는 안전 사업 추진 및 CCTV 관제 시스템을 구축하고 있다. 그 중 CCTV 관제 시스템은 야간 환경에서 가시거리 감소, 객체 식별의 어려움 등의 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 저조도 개선 알고리즘을 활용한 야간 해양 환경 개선에 관한 연구를 진행했다. 연구 진행간 저조도 개선 성 능과 실시간 안전 모니터링을 위한 영상 데이터의 처리에 초점을 맞췄다. 총 3가지의 저조도 개선 알고리즘과 2가지의 딥러닝 모델 경량 화 기법을 활용하여 최적의 실시간 저조도 개선 알고리즘을 선정하였다. 본 연구에서는 Bread 알고리즘에 Tensor RT 기법을 적용한 경우 에서 SSIM 0.7, FPS 100을 기록하며 저조도 개선 성능 및 실시간 데이터 처리에 가장 적합한 방안인 것을 입증하였다.

This study was conducted to determine grazing intensity of growing Korean native goats(Capra hircus coreanae) on mountainous pasture. It was carried out to obtain basic information for improvement of mountainous pasture management and establishing feeding system of Korean native goat. A total of 20 goats were grouped by feeding systems [A mountainous pasture grazing group (Concentrated feed of 1.5% body weight, treatment 1, T1, n=10) and a barn feeding group (TMR, treatment 2, T2), n=10] to conduct study from April to September. The average forage productivity of the mountain pasture was 500.9 ± 61.41 kg/ha. The average dry matter intake in T1 was 0.64 and the calculated grazing intensity was 21 head/ha. In productivity, when the two treatments(T1, T2) were compared, the dry matter intake was about two to three times the difference. The average daily gain per day during the experiment was 63.3 in the mountain pasture and 120 g in barn feeding. When grazing, considering mountainous pasture productivity it is necessary to increase the productivity through proper feeding. The feed costs of black goats raised by grazing on the grassland in the same period showed an average 75% reduction compared to barn feeding. As a result of this study, it can be expected that a considerable reduction of feed costs can be expected in the breeding of Korean native black goat using the mountain pasture.