의결권의 가치에 영향을 미치는 사건에 대한 실증분석 : 주가차이율을 이용하여

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :경영학과 재무관리전공,1999.Maste

Performance Evaluation of Ship Detection Using Sentinel-1 IW Data

Monitoring using satellite data is needed to effectively monitor the movements of ships operating in the ocean. In this paper, the ship detection system utilizing Sentinel-1 IW data is introduced and the ship detection performance of the system is evaluated. Ship detection systems include noise elimination as well as radiometric and geometric corrections for SAR satellite data. In order to verify the performance of these systems, ship detection was carried out on commercial and fishing vessels off the Busan coast, and detection accuracy was calculated by comparing the location of detected vessels with AIS data. This reviewed the potential for use in the ship detection aspects of Sentinel-1 satellites. In the future, we plan to expand the scope to cover the Gulf of Gyeonggi, and to carry out more detailed verification through comparative analysis through the Radar data as well as the AIS.1

SATELLITE IMAGE-BASED SHIP CLASSIFICATION METHOD WITH SENTINEL-1 IW MODE DATA

Classification of a ship based on satellite imagery usually results differently depending on the type of polarization used in image generation. Also, the different ship’s orientation in each image degrades the performance of image-based classification. Given these points, Sentinel-1 data also needs some methods to classify the type of ship. For the classification, we have produced a ship dataset, KIOST-OpenSARShip, which was modified from the OpenSARShip dataset. We compared the brightness of each pixel of ship images generated by different polarizations. Based on this, we created a new image dataset. Then, we increased the similarity between ship images of the same type by aligning the heading direction in the ship images. As a result, our new datasets improve classification performances in some cases compared to using the OpenSARShip. The results of composite images from the VV- and VH-polarized images show up to 19.34% higher accuracy than those using only the one polarized images. In the future, we will improve the performance of the ship classification method considering various characteristics of the ship.1

Introduction of KOSMS for Real-time Ocean Surveillance and Monitoring

Recently, needs for surveillance and monitoring of maritime space have grown due to increased interest in the oceans and its value. This paper introduces the KIOST Ocean Surveillance & Monitoring System (KOSMS) designed to meet these requirements. KOSMS consists largely of three subsystems divided into satellite oceanography, ocean surveillance and marine safety support parts. It provides services to users to utilize useful information through linked detailed systems. The satellite oceanographic system provides information on the Arctic region and sea surface temperature data based on satellites and buoys. The ocean surveillance system supports to detect illegal ships, predict offshore spill oil, and visualization of the satellite data. In the system of marine safety support, the Smart Escape Guiding Agent (SEGA) provides interfaces for users to utilize and operate the system from the outside. This system will be able to provide effective, rapidand reliable information for a wide range, as well as national coasts in the future.1

딥러닝 기반의 초분광영상을 사용한 암반 또는 인공 구조물 부착 조류 모니터링 활용 연구

본 연구에서는 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 초분광영상에서의 암반 또는 인공 구조물에 부착된 조류의 탐지를 실시하였다. 부산 영도 남동방향에 위치한 간출암, 방파제 및 선착장 등에 부착된 조류를2

해상교통관제정보 활용 연구: 빅데이터 기반 해양 공간 선박 활동 특성 해석

우리나라에서 해상교통관제시스템(Vessel Traffic Service, VTS) 구역을 설정하여, 관제사를 중심으로 한 VTS와 선박사이의 해상교통상황 등의 교환을 통해 항만의 안전과 항만운영의 효율을 높이고 있다. 향후, 연안으로 확대될 예정이다. 더 넓은 해역에 대해서는 해양안전종합정보시스템(GICOMS)이 있으며, 선박자동식별장치 (AIS), 장거리위치추적시스템 (LRIT) 등에서 송신하는 선박의 운항정보를 수신하여 전자해도에 표시하고 있다. 이와 같은 선박관제정보는 빅데이터로 향후 자동화된 분석과 제원체계가 요구된다. 여기서는 해상교통관제정보 기초 활용 연구로, 소청초 종합해양과학기지주변의 AIS (Automatic Identification System)정보를 사용하여 선박 활동 특성 해석을 진행하였다.2

Preliminary Evaluation of Marine Spatial Planning Data by Deep Learning

해양 공간을 효율적으로 활용하기 위해선 각 공간이 어떻게 활용되는 지에 대한 파악이 필요하다. 이를 위해 선박의 이동 및 묘박, 출/입항, 어업 활동, 양식, 골재 채취 등 다양한 활동에 대한 고려가 이뤄져야 한다. 본 연구에서는 이 중 해상 교통에 의한공간 활용을 파악하기 위한 방법으로서, 딥 러닝을 활용한 해양 공간 활용 평가 방법을 제안한다. 이를 위해 위성 이미지 상에서 관측되는 선박의 선종을 예측하기 위한 딥 러닝 모델을 생성하고, 모델의 평가를 위하여 그 예측 결과를 항적 데이터를 바탕으로 교차 검증한다. 향후에는 이러한 평가 모델을 개선하여 보다 포괄적인 해양 공간 활용 주제도 제작을 연구할 계획이다.2

위성기반 연안선박감시스템 개발: 선박 분류 위한 통합 데이터베이스 구축

부산항 연안과 소청초 해양과학기지를 중심으로 Sentinel-1 위성으로부터 SAR 자료를 확보하였으며, 인근 선박으로부터 AIS 신호를 수집하였다. 이후 Sentinel-1 IW GRD 자료 기반 선박 탐지 및 AIS 신호와의 매칭을 통해 데이터 통합을 수행하고, 이를 바탕으로 통합 데이터베이스를 구축하였다. 구축한 데이터베이스를 활용한 선박 분류 사례를 통해 해양공간 활용현황 파악 가능성을 검증하였다. 향후에는 빅데이터 분석을 통한 선박의 이상 거동 및 불법 어업 검출 방안에 대해 연구할 계획이다.2

선박 배출 오염물질에 의한 연안 미세먼지 농도변화 추정 방안 연구

본 연구에서는 선박에서 배출되는 오염물질이 연안의 미세먼지 농도에 미치는 영향을 파악하기 위한 방안으로서 대기질 모델링을 통해 연안의 미세먼지 및 초미세먼지 농도 변화를 추정하고자 한다. 이를 위하여 WRF 모델에 기반한 기상 자료와 선박 AIS 데이터를 바탕으로 추정한 선박 배출량 자료를 대기질 모델의 입력 자료로 활용한다. 이를 통해 부산항 주변 해역에 대한 해양미세먼지 농도 변화를 예측하고, 예측 결과의 검증을 위하여 관측소 실측 자료와 비교를 수행한다. 이러한 방법은 해양미세먼지 배출량 추정 방안에 대한 기초연구로서, 향후 보다 정교한 배출량 자료 산출과 배출원에 따른 미세먼지 농도 기여도 파악을 위해 활용할 계획이다.2