Development of an Automated Model for Selecting Overlapping Areas of Marine Activity Zone using GIS

현재 해양은 이용과 보전간의 갈등이 심화되고 있어 이를 해양공간의 핵심가치별로 사전에 정의하여 관리하는 실효적인 방법의 도입이 필수적이다. 이에 해양공간계획을 통해 해양을 9개의 용도구역으로 구획하여 관리하도록 하고 있지만 대상 해양공간에서 상호 배타적인 활동이 중첩되는 공간에 대한 분석은 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 해양의 핵심가치가 상충되는 공간을 도출하기 위한 자동화 모형을 개발하였다. 해양활동을 분석하기 위해 가용 가능한 해양활동 자료를 수집하고 이중 상호배타적인 해양활동의 분석에 필요한 항목을 도출하였다. 도출된 항목을 법정구역과 특성구역으로 분류한 후 중첩이 발생할 시 우선순위를 지정하기 위해 항목간의 쌍대비교를 통한 상충분석표를 제작하였다. 지정된 우선순위를 바탕으로 자동화 모델을 개발하여 해양의 활동이 상충되는 해역을 도출하여 가시화하고 상충되는 면적을 산출하였다. 이를 활용하여 해양공간계획을 수립함에 있어 주요 이슈가 발생하는 해역을 명확하게 도출하여 의사결정의 효율성을 높일 수 있을 것이라 판단된다.22Nkc

CNN 모델을 이용한 수중음향 자료의 돌고래 휘슬음 자동 분류 연구

With the advancement of underwater acoustic observation technology and the development of high-performance equipment, passive acoustic monitoring (PAM) has become a widely used method for monitoring ecosystem cetaceans. As the amount of high-resolution acoustic data increases exponentially, researchers continuously strive to automate the classification of marine mammal sounds and improve the speed of acoustic data analysis. This study developed a method for automatically classifying the dolphin whistles of common dolphins, false killer whales, and bottlenose dolphins using a convolutional neural network model. Whistle signals were analyzed using three spectrogram images: Original, median filter, and edge detection. The F1-Scores analysis results for the three data types were 84.40%, 84.65%, and 80.29%, confirming the possibility of automating whistle classification for the three dolphin species. In Case 2 of the F1-Scores, the common dolphin scored 90.90%, the false killer whale scored 80.00%, and the bottlenose dolphin scored 85.71%, indicating that the common dolphin showed relatively high automatic detection. This study contributes to developing an automatic detection and classification technique for cetacean species in South Korea. Long-term underwater acoustic measurement data acquired through PAM can be utilized more effectively in the future.22Nkc

콜라겐 및 엘라스틴 생성을 촉진하는 허브 발효 추출물의 제조방법

본 발명은 허브 발효 추출물의 제조방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 허브를 건조분말화한 다음 고온살균처리하여 발효원료를 준비하는 제1단계; 제1단계의 발효원료에 누룩곰팡이를 접종하고 발효하여 발효물을 얻는 제2단계; 제2단계의 발효물을 분말화하여 추출용매와 진탕 교반하여 발효액을 얻는 제3단계; 및 제3단계의 발효액을 원심분리하여 발효 추출물을 얻는 제4단계;를 포함한다. 본 발명은 누룩곰팡이를 이용하여 허브를 직접 발효함으로써, 세포 독성을 나타내지 않으면서도 콜라겐 및 엘라스틴 생성을 촉진시켜 우수한 피부 수렴효과를 나타내는 허브 발효 추출물을 제조할 수 있다

CNN-based Shipping Noise Detection using Short-time Underwater Acoustics Signal

해양에서 인간에 의해 발생하는 대부분의 소음은 어업 및 상업 운송과 관련된 선박 방사소음이 주요한 원인이다. 최근 선박소음을 자동으로 탐지하기 위한 방법으로 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 본 연구에서는 1분 단위로 분할한 선박소음 신호 기반의 스펙트로그램 이미지를 합성곱 신경망 기반 학습을 수행하여 근거리 선박소음 및 배경소음을 자동으로 탐지하는 연구를 수행하였다. 현재까지 많이 사용되고 있는 합성곱 신경망 모델인 Inception-V3, ResNet-50, VGG-16와 본 연구에서 제안한 모델을 이용하여 1분 단위의 선박소음을 학습 및 평가를 수행하였다. 분석 결과 F1 점수는 모델별로 각각 Inception-V3 97.42%, ResNet-50 98.42%, VGG-16 98.16%, 제안된 모델은 97.88%로 나타나 선박소음을 탐지함에 있어 준수한 성능이 나타났다. 이 때, 제안된 모델은 F1 점수가 가장 높게 나타난 ResNet-50 모델에 비해 약 1/8의 적은 파라미터로 동등한 탐지 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 추후에는 다양한 선박소음 및 선박자동식별장치(AIS, Automatic Identification System) 자료를 동시에 활용하여 원거리 선박소음 또한 자동으로 탐지가 가능할 것으로 판단된다. Most of the noise generated by humans in the ocean is ship radiated noise caused to fishing and commercial shipping. Recently, deep learning technology has been used to detect shipping noise. In this study, the convolutional neural network is trained by a shipping noise spectrogram divided into 1-minute units to detect a near distance ship. Inception-V3, ResNet-50, VGG-16 and the proposed model were used to learn and evaluate 1-minute shipping noise. As a result, the F1 scores were 97.42%, 98.42%, 98.16% and 97.88% for Inception-V3, ResNet-50, VGG-16 and the proposed model, respectively. These models showed satisfactory performance in detecting shipping noise. It was confirmed that the proposed model showed equivalent detection performance with about 1/8 parameters compared to ResNet-50. For future works, it is expected that it will be possible to detect long-distance shipping noise by using additional noise data and AIS(Automatic Identification System).22Nkc