본 연구의 목적은 유해 해양생물의 고밀도 출현을 조기에 탐지하기 위한 시스템 구축이다. 수중영상 기반 객체탐지 모델의 정 확도와 이미지 처리속도를 고려하여 실시간 적용에 적합한 YOLOv8m을 선정하였다. 영상 데이터를 해양생물 탐지 알고리즘에 적용한 결 과 다수의 어류 및 간헐적인 해파리 출현을 탐지하였다. 학습 모델의 검증 데이터에 대한 평균 정밀도는 0.931, 재현율은 0.881, mAP는 0.948로 산출되었다. 또한, 각 클래스별 mAP는 어류 0.970, 해파리 0.970, 살파 0.910로 모든 클래스에서 0.9(90%) 이상으로 산출되어 우수한 성능을 확인하였다. 과학어탐 시스템을 통해 객체의 탐지 범위와 시간에 따른 수중 객체탐지 결과를 확인할 수 있었으며 에코적분 격자 평균을 적용하여 시공간축으로 스무딩 처리된 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 평균체적후방산란강도 값이 분석 도메인 내 객체탐지 여부에 따른 변동성을 반영하는 것을 확인할 수 있었다. 수중영상 기반 객체(해양생물)탐지 알고리즘, 환경조건(야간 포함)에 따른 수중영상 보정 기법, 과학어탐 시스템 기반의 정량화된 탐지결과를 제시하고 향후 다양한 사용처에서의 활용 가능성을 토의하였다.

The swimming behavior of pacific bluefin tuna (Thunnus orientalis) in the offshore sea cage of the brass fishing net was observed and analyzed by imaging sonar techniques. The cultured fish spent most of the time swimming a circular path along the circular cage wall and continued to swim only clockwise direction without completely changing the swimming direction during the 23-hour observation time. In addition, changed swimming behaviors were divided into four categories: (a) the behavior of a large group temporarily swimming in the opposite (counter clockwise) direction, (b) the behavior of a small group temporarily swimming in a small circular path, (c) the behavior swimming small circular path in the center of the cage, and (d) the behavior of a large group swimming across the center of the cage. The maximum swimming speed of the cultured fish was from 3.5 to 3.8 TL/s, the mode was from 1.2 to 1.4 TL/s and the swimming speed during the day time was faster than at night time. It was confirmed the cultured fish swam not only on the surface but also near the bottom net of the cage during the day, but swam mainly at the upper part of the cage at night.

Various underwater studies using underwater sonar sensors are actively in progress. However, unlike the ground, the underwater has a lot of noise. So it is difficult to accurately recognize the underwater environment. The final purpose of this study is to improve the efficiency of the underwater environment recognition using the underwater sonar sensor by developing a filtering algorithm that removes noise and expresses the object from the underwater sonar image captured by the underwater sonar sensor. To develop a filtering algorithm, convolutional calculations were used with three types of filters. This paper is about the case study that conducted to set the parameters of ‘Gabor Filter’ suitable for underwater sonar image during the design process of filtering algorithm. As a result, it was possible to find the most suitable ‘Gabor Filter’ parameters for underwater sonar images. And it showed high accuracy with a binary map of obstacles created by hand using the naked eye. Through this study, it can be utilized not only as a binary map of real-time obstacles, but also as an algorithm for generating object masks in underwater sonar images for deep learning.

위험유해물질은 해양에 유입되었을 때 인간의 건강 및 해양생태계에 막대한 영향을 미치는 물질로 정의된다. 최근 선박을 이용한 물동량이 증가되면서 위험유해물질 누출사고의 발생비율도 증가되는 추세이다. 이에 따라 위험유해물질 누출사고 대응기술개발의 관점에서 해저에 침적되는 물질들의 방제 및 모니터링 연구가 수행되어야 한다. 본 논문에서는 저층 침적 위험유해물질의 음향 탐지 가능성을 확인하기 위해 저층 침적 위험유해물질 대체물질의 반사손실 측정 실험이 수행되었다. 위험유해물질로 구분되는 클로로폼의 위험성을 고려하여 클로로폼과 임피던스가 유사한 피마자유가 대체물질로 사용되었으며, 200 kHz 고주파 신호를 송신하여 물과 피마자유 경 계면에서 발생되는 반사손실을 측정하였다. 그리고 물과 피마자유의 임피던스를 측정 및 조사하여 반사계수를 모의하고 모의된 반사손실이 측정값과 유사함을 확인하였다. 또한 저층 침적 위험유해물질로 분류되는 클로로폼의 반사손실을 모의하고 모의 결과가 다양한 해저면 구성성분의 반사손실 모의결과와 차이를 나타냄으로써 해저면과 구분되는 저층 침적 위험유해물질의 음향 탐지 가능성을 예측하였다.

The key motivation of this study is for a style of the sensor arrangement to have an effect on the localization performance of mobile robots in case of using sonar sensors. In general robot platforms with sonar sensors, sonar sensors are supposed to be radially arranged on their rotational axis of mobile robots. However, relevant limits to several functions required for their autonomous navigation occur unexpectedly, because a sonar sensor generally has the negative nature of its wide beam width together with the specular reflection. We present a new strategy of the sonar sensor arrangement capable of enhancing the localization performance. Sonar sensors are intended to be arranged nonradially (twistedly expressed in this paper) on their rotational axis. The localization scheme called STARER: Sonar-Twisted ARrangement localizER is based on the extended Kalman filter (EKF) with occupancy grid maps. Experimental results demonstrate the validity and robustness of the proposed method for the localization of mobile robots.

추천천 하구 근처에 홍수퇴적물 분포 패턴을 분석하기 위해, 측면주사소나(side scan sonar) 이미지와 해저퇴적물의 특성을 수심 50 m 이하 연안지역에서 조사하였다. 소나 이미지 분석을 바탕으로 연구 지역의 해저는 기반암, 모래질펄, 홍수퇴적물 분포지역, 3개 지역으로 구분된다. 각 지역의 측면주사소사 이미지의 색상은 아주 검은 색, 비교적 밝은색, 그리고 암회색으로 표시된다. 해저퇴적물은 암회색 지역에서 자갈 33.73%, 모래 62.88%, 실트 3.37%, 점토 0.02%이고, 모래질 펄 지역에서 모래 10.31%, 실트 56.42%, 점토 33.27%로 분석되었다. 특히 암회색 지역의 퇴적물은 다량의 불에 탄 식물 조각편을 포함하고 있어 주변 연안에서 관찰할 수 있는 퇴적물과는 뚜렷한 차이를 보인다. 홍수퇴적물의 분포 형태는 추천천 하구에서 해양으로 해안선에 수직하게 분포하지 않고, 연안을 따라서 분포되어 있음을 확인할 수 있었다. 결론적으로 연구 지역의 연안류의 흐름이 해저퇴적상의 공간적 분포 형태에 지배적으로 영향을 주었다.

This paper shows how effectively sonar data can be worked with approaches suggested for the indoor SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). A sonar sensor occasionally provides wrong distance range due to the wide beam width and the specular reflection phenomenon. To overcome weak points enough to use for the SLAM, several approaches are proposed. First, distance ranges acquired from the same object have been stored by using the FPA (Footprint-association) model, which associates two sonar footprints into a hypothesized circle frame. Using the Least Squares method, a line feature is extracted from the data stored through the FPA model. By using raw sonar data together with the extracted features as observations, the visibility for landmarks can be improved, and the SLAM performance can be stabilized. Additionally, the SP (Symmetries and Perturbations) model, a representation of uncertain geometric information that combines the probability theory and the theory of symmetries, is applied in this paper. The proposed methods have been tested in a real home environment with a mobile robot.

사이드 스캔 소-나를 이용한 해저면 음향영상자료의 처리과정에서 가장 첫 번째 단계는 수중예인체의 절대위치를 결정하는 것이다. 예인체를 조사선박에 부착하지 않고 후미에서 수중예인하기 때문이다. 수중에서 음향을 이용하여 위치를 추적하는 장치나 예인체의 움직임을 관측하는 추가적인 지원장비 없이도 절대위치를 계산할 수 있는 기술적인 알고리즘이 제안되었다. 예인항적으로 작성된 모자이크 결과도면에서, 인접한 측선 간의 불일치나 모호하게 접합되는 해저형태를 발견할 수 없었다. 절대위치 계산과정에서 수중예인체의 진행방향이 부드럽게 되는 부차적인 효과가 있다. 그 결과 진행방향에 대하여 수직으로 분포하는 영상자료의 펼침형태가 안정적으로 배열되며 음향조사역(音響照射域)의 평면투영에서 자료의 유실현상도 현저하게 줄어든다. 수중에서 예인하는 방식의 다른 분야 해양조사에서도 이 연구결과의 적절한활용이 기대된다.

1998년부터 2000년까지 충청남도 보령군 오천면 횡견도 지선의 잠보형 인공어촉, 자연초구 및 비교구 어장에서 해양환경, 상대어획효과, 종조성 조사와 2001년 사이트스캔 소너 등을 이용하여 인공어초 상태를 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 조사해역에서 잠보형 어초시설구의 저질은 입도분석 결과, 니질성분8.4%, 모래성분 79.6%, 자갈성분이 12%로 사질이 우세하였다. 삼중자망에 의한 잠보형 어초시설구의 비교구에 대한 어획효과는 마리수로는 2.0배, 중량으로는 2.7배의 효과가 있었는데, 최소유의차(LSD)로 검정한 결과, 평균 중량 및 마리수 사이에 5% 유의수준에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 통발에 의한 어획시험 결과, 전체 어획량은 적었으나 어초시설구가 비교구 보다 마리수로는 3.2배, 중량으로는 5.0배의 어획 효과가 있었으며, 최소유의차로 검정한 결과, 시설구와 비교구 사이에는 중량에서만 5% 유의수순에서 차이가 있었다. 2000년 10월 어초시설구와 비교구 두곳에서 많이 어획된 도다리의 전장은 어초시설구에서 21.3±2.3cm로 비교구의 22.4±2.1cm보다 작은 것으로 차이가 나타났고(p=0.01), 체중은 어초시설구에서 132.4±42.6g, 비교구에서는 155.0±46.1g으로 사설구의 체중이 적은 것으로 나타났다(p=0.02). 따라서, 시설구는 소형어의 성육장 역학을 하는 것으로 추정된다. 사이트스캔 소너에 의한 인공어초의 영상은 어초가 밀집하여 쌓인 것, 분산하여 시설된 것, 인공어초가 줄 또는 그물에 덮여 훼손된 것, 세굴현상이 일어난 것 및 어초의 일부가 매몰이 된 것을 보여주었다 서해 같이 조류가 빠른 해역에서, 저질이 모래인 경우는 조류에 의해 표사 이동이 일어나므로, 현재의 적지선정 기준에 대해서 지역에 따른 특수성을 고려한 기준이 추가될 필요가 있는 것으로 판단되었다.

소너를 이용한 어군량 조사에서 자동화가 용이하고 고기의 분포상태에 관계없이 측정이 가능한 에코적분법에 관한 정량화법의 기초 연구로서, 소너 화상의 휘도를 2 승 적분하여 어군량을 정량화하고 이 값을 다른 어군량 지표와 비교, 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 휘도를 이용하여 작성한 에코그램으로부터 어군과 해저를 분명하게 식별하는 것이 가능하여 화상을 이용한 어군량의 정량화에 있어서 휘도는 유용한 정보이다. 2. 소너 화상으로부터 계수법에 의하여 얻어진 어군의 수는 픽셀 휘도의 2승 적분치에 정의 상관을 나타내었으나, 어군의 계수법은 어군의 규모에 관계하지 않고 어군을 계수하기 때문에 오차가 클것으로 판단되어 정량화법으로서는 좋은 방법이라 할 수 없다. 3. 면적측정법으로 계측된 어군면적은 픽셀 휘도의 2승 적분치에 비례하고 유의한 상관을 나타내었으므로, 어군량 지표로서 유용 가능하다고 판단된다. 4. 소너 화상의 휘도를 2 승 적분하여 얻어진 어군량 정보는 고기의 분포상태에 관계없이 측정이 가능하여 어군량을 정량화하는 방법으로서 유용할 것으로 판단된다.

사이드 스캔 소-나 시스템을 이용하여 태안반도 부근 신두리 해역에서 해저면 음향영상 자료를 획득하였다. 후방산란 음향강도와 해저퇴적물의 물성에 대한 상호관계를 연구하였다. 그리고 위의 두 자료 모두 해저수심과 각각 비교해석 하였다. 해저퇴적물의 물성 대부분은 음향강도와 좋은 상관관계를 보이고 있지만, 퇴적물의 분포양상은 암반노출지역을 제외하고는 해저면 음향영상과 정확하게 일치하지는 않았다. 해저수심은 해저면 음향영상의 분포형태에 영향을 미치고 있었을 뿐만 아니라, 해저퇴적물의 물성 분포에서도 선형적인 관계를 보이고 있었다.

어군의 기하학적 파라메터를 이용한 어군량 추정에 대한 기초적 연구로서, 소너와 계량어군탐지기를 동시에 사용하여 소너 화상으로부터 어군의 기하학적 파라메터, 면적 및 체적을 계측하고, 계량어군탐지기로 측정한 면적후방산란계수와의 관계를 비교, 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 면적후방산란계수 (S<SUB>A</SUB>) 는 어군면적 (S<SUB>F</SUB>) 과의 사이에는 S<SUB>A</SUB> = 78,842 S<SUB>F</SUB> 0.46의 관계가 성립하였고 어군체적 (V<SUB>F</SUB>)과의 사이에는 S<SUB>A</SUB>= 30,895 V<SUB>F</SUB> 0.37의 관계가 성립하였으며, 각각의 상관계수는 0.76 이었다. 2 소너로 관측된 어군의 기하학적 파라메터가 어획량이나 계량어군탐지기에 의한 면적후방산란계수와 유의한 상관이 있으면, 이들을 이용한 어군량 추정은 가능할 것으로 판단된다.

돌고래의 명음과 행동특성에 관한 기초자료를 얻기 위하여 1998년 12월∼1999년 2월 사이에 제주도 중문관광단지 내 퍼시픽랜드에서 사육중인 병코돌고래의 쇼 학습시 발생한 명음과 조련사의 휘슬음의 파형과 주파수 특성 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 쇼 시작 전 인사할 때와 준비운동을 할 때의 펄스폭은 각각 3.0ms, 5.0ms, 중심 주파수는 각각 4.54kHz, 5.24kHz, 스펙트럼 라벨은 각각 125.6dB, 127.0dB였다. 노래를 부를 때 중심 주파수는 3.28∼5.78kHz, 스펙트럼 레벨은 137.0∼142.dB였으며, 링돌리기를 할 때, 공놀이를 할 때, 점프를 할 때의 펄스 폭은 각각 7.0ms, 9.0ms, 2.0ms, 중심 주파수는 각각 2.54kHz, 2.78kHz, :1.50kHz, 스펙트럼 레벨은 각각 135.9dB, 135.2dB, 126.BdB였다. 쇼 종료시 인사할 때의 중심주파수는 5.84kHz, 스펙트럼 레벨은 122.5dB였고, 수중에서 유영할 때 명음의 중심주파수는 10.10kHz, 스펙트럼 레벨은 126.8dB였다. 병코돌고래는 각각의 행동시 마다 각각의 다른 펄스폭과 주파수를 사용하였는데 , 평 균 3kHz와 5kHz 2종의 저주파를 교대로 사용하는 것으로 추정되었다. 또한, 조련사 휘슬음의 주파수 대역은 스펙트럼 분석에서 제1고조파가2.5∼5.0kHz, 제 2 고조파가 7.8∼8.2kHz였는데, 이는 병코돌고래가 공기중에서는 3kHz 또는 5kHz, 수중에서는 10kHz의 명음을 발생.이용하고 있는 거의 일치하는 현상을 나타내 어 병코돌고래 는 수중과 공기 중에서 조련사의 휘슬음을 이해하고 응답하는 것으로 추정되었으며, 아울러 조련사의 휘슬음은 쇼 학습시 조련사와 병코돌고래와의 주요 의사소통 수단임을 확인할 수 있었다.