위성 원격탐사 자료를 활용한 선박 감시 기술 리뷰
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Baek, Won Kyung | - |
dc.contributor.author | Kim, Euihyun | - |
dc.contributor.author | Jeon, Ho-Kun | - |
dc.contributor.author | Park, Yong Gil | - |
dc.contributor.author | Lee,Y.-K. | - |
dc.contributor.author | Kim,S.-W. | - |
dc.contributor.author | Ryu, Joo Hyung | - |
dc.date.accessioned | 2024-01-03T04:50:06Z | - |
dc.date.available | 2024-01-03T04:50:06Z | - |
dc.date.created | 2023-11-30 | - |
dc.date.issued | 2023-06-29 | - |
dc.identifier.uri | https://sciwatch.kiost.ac.kr/handle/2020.kiost/45141 | - |
dc.description.abstract | 해상의 선박의 분포와 행태를 감시하는 것은 해양의 현 상황을 파악하는 데에 매우 중요한 정보이다. 먼저 선박의 양상을 분석함으로써 군사목적, 어업, 상업, 불법 선박 모니터링 등 해상 인간활동을 분석하는 데에 활용할 수 있다. 이에 따라 최근에는 AIS (automatic identification sytstem)를 활용하여 선박의 현 상황을 지속적으로 모니터링하고 있다. 이 방법은 선박의 정적 정보 (크기, 목적 등)와 동적 정보(위치, 속도, 방향 등)을 수 단위의 시간간격으로 제공할 수 있으므로 선박의 현 상황을 인지하는 데에 매우 중요한 자료이다. 하지만 신호의 손실, 혼선, 의도적인 전원 종료 등의 이유로 일부 선박은 탐지가 되지 않을 수 있다는 한계가 있다. 위성 원격탐사 기술은 해상 선박의 AIS 시스템 상황과 관계 없이 자료를 취득할 수 있으며 다중 시기에 대해 거의 동일한 품질의 데이터를 제공할 수 있으므로 선박 감시에 효과적으로 활용될 수 있는 기술이다. 이에 따라 현재까지 많은 연구들이 이루어져왔으며 이를 정리하는 총론 논문 역시 다수 발표되었다. 하지만 지금까지의 논문은 주로 주간 광학과 레이더 센서에 국한되어 정리되었다. 또한 두 센서를 활용한 선박탐지 알고리즘에 대해 집종해서 작성하였을 뿐 다양한 센서를 활용한 선박감시 기술의 장단점을 비교분석한 바가 없다. 이에 따라 본 연구에서는 각 센서의 구체적인 자료처리 방안에 대한 설명보다 다중 센서를 활용한 선박 감시기술의 연구 동향과 방향성을 정리할 예정이다. 보다 자세하게 광학, 레이더 위성 자료와 더불어 그 이외의 다른 원격탐사 자료를 활용한 선박탐지 기법을 우선 정리할 예정이다. 또한 각 센서가 가지고 있는 해상 선박 감시의 장단점을 토의할 예정이다. | - |
dc.description.uri | 2 | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | (사)GeoAI데이터학회 | - |
dc.title | 위성 원격탐사 자료를 활용한 선박 감시 기술 리뷰 | - |
dc.type | Conference | - |
dc.citation.conferenceDate | 2023-06-27 | - |
dc.citation.conferencePlace | KO | - |
dc.citation.conferencePlace | 파크 하얏트 부산 | - |
dc.citation.title | 2023년 (사)GeoAI데이터학회 춘계학술대회 | - |
dc.contributor.alternativeName | 백원경 | - |
dc.contributor.alternativeName | 김의현 | - |
dc.contributor.alternativeName | 전호군 | - |
dc.contributor.alternativeName | 박용길 | - |
dc.contributor.alternativeName | 유주형 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 2023년 (사)GeoAI데이터학회 춘계학술대회 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |