System and method for calculating speed of unidentified ship

본 발명에 따른 미식별 선박의 이동 속도 추정 시스템은, 위성으로부터 미식별 선박의 영상이미지 및 상기 영상이미지의 밴드데이터들의 정보를 수신하는 정보산출부 및 상기 영상이미지 및 상기 영상이미지의 밴드데이터들의 정보로부터 상기 미식별 선박의 속도를 추정하는 속도추정부 를 포함하고, 상기 속도추정부는, 상기 밴드데이터 중 2개의 밴드, 제1밴드 및 제2밴드를 선택하는 밴드선택부 템플릿매칭(template matching)을 이용하여 상기 영상이미지에서 상기 제1밴드 및 제2밴드의 위치를 찾는 템플릿매칭부 및 상기 제1밴드 및 제2밴드의 위치와 상기 밴드데이터들의 정보를 이용하여 상기 미식별 선박의 속도를 계산하는 연산부 를 포함하는 점에 그 특징이 있다. 본 발명에 따르면, AIS에 의해 식별되지 않는 선박에 대하여 위성 영상 자료를 이용하여 상기 선박의 속도를 추정할 수 있다

오만만에서 사보타주 의심 유조선 사고 고찰과 ICEYE를 이용한 유출유 모니터링

오만만에서 발생한 사보타주 의심 유조선 사고에 대한 배경을 검토하고, 최근까지 발생한 유조선 사고에 대한 소개를 하고자 한다. 추가로 ““2019년 6월 호르무즈해협 유조선 공격사건(May 2019 Gulf of Oman incident)”에 대한 내용도 검토하고자 한다. 지난 5월 12일 발생한 사고로, UAE 유조선 1척 Amjad호에서 대량 기름 유출이 있었다. 이와 관련하여, 현재 운용중인 SAR위성인 ICEYE를 사용하여 유출유 현황에 대해 조사하였다. 그 외 광학 및 SAR위성들에 대해서도 함께 수집하여 검토한 결과를 발표할 예정이다.2

해상교통관제정보 활용 연구: 인공위성 원격탐사기술 연계를 통한 미식별선박 탐지 및 이동정보 추정

해상교통관제시스템(Vessel Traffic Service)에서 사용되는 선박자동식별장치 (Automatic Identification System, AIS), 어선위치발신장치 (V-PASS), 그리고 레이더 데이터와의 연계 및 넓은 해역으로의 관측을 위해 인공위성 기반 원격탐사 데이터의 연계 연구를 진행하였다. 인공위성 데이터로부터 추출 된 선박 후보군을 부산광역시 영도구에 소재한 한국해양과학기술원 본원에서 설치되어 수집되고 있는 AIS, V-PASS 데이터와 매칭하여 미식별선박을 추정하였다. 이 연구에서는 다종위성을 통합 해상안전과 교통관제 방안을 도출하기 위해서, 합성개구레이더 (Synthetic Aperture Radar, SAR), 광학위성 등을 이용하여 부산항 주변에 대한 적용 테스트 결과를 소개한다. 먼저 탐지기술에 대한 각 적용 사례를 설명하고, 식별을 위한 연구방법을 제시하고자 한다. 또한위성에서 추출하는 선박의 속력과 방향에 대한 개념 및 검증 그리고 적용에 대한 논의를 하고자 한다.2

Development of SAR Image Enhancement Method for Automatic Ship Detection

이 연구는 현재 개발 중에 있는 SAR 위성영상 기반 자동선박탐지 시스템의 이미지 향상 기법에 대해 소개하고, 향후 개선 방안에 대해 논의한다. 본 논문에서 소개하는 이미지 향상 기법은 불법조업 감시를 위한 자동 선박 탐지의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 이 연구는 RADAR-2 SAR영상의 향상을 위한 연구(Jaehoon Jeong, Chan-Su Yang, 2016)를 개선하기 위한 것으로, 개발하는 기법은 크게 다섯 부분으로 나누어진다. 첫째로 전처리의 단계로 방사보정 및 스페클 노이즈 제거를 적용한다. 둘째로 이미지에 데시벨 스케일링을 적용한다. 셋째로 지형보정과 랜드마스킹을 수행한다. 넷째로 Power-law 스케일링을 적용한다. 마지막으로 최소-최대 선형 스케일링을 적용한다.것으로 기대된다. 이 연구는 RADAR-2 SAR영상의 향상을 위한 연구(Jaehoon Jeong, Chan-Su Yang, 2016)를 개선하기 위한 것으로, 개발하는 기법은 크게 다섯 부분으로 나누어진다. 첫째로 전처리의 단계로 방사보정 및 스페클 노이즈 제거를 적용한다. 둘째로 이미지에 데시벨 스케일링을 적용한다. 셋째로 지형보정과 랜드마스킹을 수행한다. 넷째로 Power-law 스케일링을 적용한다. 마지막으로 최소-최대 선형 스케일링을 적용한다.2

Land Masking Methods of Sentinel-1 SAR Imagery for Ship Detection Considering Coastline Changes and Noise

Since land pixels often generate false alarms in ship detection using Synthetic Aperture Radar (SAR), land masking is a necessary step which can be processed by a land area map or water database. However, due to the continuous coastline changes caused by newport, bridge, etc., an updated data should be considered to mask either the land or the oceanic part of SAR. Furthermore, coastal concrete facilities make noise signals, mainly caused by side lobe effect. In this paper, we propose two methods. One is a semi-automatic water body data generation method that consists of terrain correction, thresholding, and median filter. Another is a dynamic land masking method based on water database. Based on water database, it uses a breadth-first search algorithm to find and mask noise signals from coastal concrete facilities. We verified our methods using Sentinel-1 SAR data. The result shows that proposed methods remove maximum 84.42% of false alarms.22Nkc

선박기인 미세먼지 배출량 산정 알고리즘 설계와 부산항 인근해역 적용

본 연구에서는 선박기인 미세먼지의 공간분포를 확인하기 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, 이하 AIS) 및 선박패스(이하 V-Pass)의 해상교통정보와 선박제원 데이터베이스(이하 선박제원DB) 연계를 통한 배출량 산정 알고리즘을 설계하였다. 해상교통정보를 활용하면 입출항 선박 외에도 인근해역 선박의 배출량 산정이 가능하다. 알고리즘은 AIS의 선박식별부호(Maritime Mobile Service Identification number, MMSI no.)를 매개로 하여 선박제원DB의 엔진출력 및 최대선속정보를 얻고 연료소모량 및 미세먼지 배출량을 계산한다(Jalkanen et al, 2012). V-Pass장착 어선제원은 어촌계 어선정보를 참고하였다. 알고리즘 시험 적용 결과 2019년 3월 14일 선박기인 미세먼지 배출량은 PM10 3,001.1kg/day, PM2.5 2,710.7kg/day가 산정되었으며 이를 1년치로 환산하면 PM10 1,095.4ton/year, PM2.5 989.4ton/year이다. 한편 가장 최근자료인 국립환경과학원의 2015년 선박부문 배출량통계는 PM10 1,022.0ton/year, PM2.5 918.21ton/year였다. 따라서 해상교통정보 활용 방법에서 약 70ton/year 높게 나타났지만 알고리즘에 설정한 부산항 인근해역이 약 367nm2인 것을 감안할 때 연간 약 191kg/nm2로 그 차이가 작아 보인다. 본 연구결과는 향후 선박에 의한 미세먼지 생성 및 유입에 대한 연구에 활용될 것으로 기대된다.2

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

(실용화)드론 기반 해상 유출유 자동 탐지 및 제공 SW 개발

○ 드론을 이용한 해상 감시 활동 설계 및 자동 기름 탐지·정보공유 기술 개발 ·자율 해상 감시 기능을 갖는 드론을 위한 경로 설정 알고리듬 개발 ·자동 이륙, 정찰, 귀환을 기본 기능으로 하고, 수집된 비행/센서 자료를 연동하여 처리하고 유출유 정보를 추출하여 저장하고 공유하는 기능 개발 ·드론 자세 이용 센서 정보 처리 기술 - 드론 자세 정보(Roll, Yaw, Pitch) 이용 센서 이미지 자료의 위경도 좌표 산출할 수 있는 알고리즘 개발 ·다중분광센서 전처리 기술 - Multispectral Sensor(RedEdge-MX) 데이터 처리를 위한 DLS(Downwelling Light Sensor) 데이터 처리 방법 개발 및 Multispectral Data 방사보정 개발 ·머신러닝기반 기름 탐지 알고리듬 - 대상 기름 종류 : Heay Fuel Oil, Diesel - Multispectral Sensor 기반 해상 유출유 탐지 머신러닝(SCM) 모델 개발 ·드론 기반 해상 유출유 자동 탐지 및 제공 SW 개발 - C# 이용 인터페이스 구축 및 Python 이용 유출유 탐지 등 주요 알고리즘 구현 - 유출유 형태 및 위치좌표를 특정 - 위경도 좌표계 KMZ 파일로 생성 (option을 통해 이미지와 위경도 좌표를 text로 출력할 수 있음)한국해양과학기술

Development of Integrated Ship Monitoring and Pollutant Estimation Monitoring

본 연구에서는 선박 자동 식별 장치 (Automatic Identification System AIS), 어선 위치 발신 장치 (V-Pass)와 위성 데이터를 통합하여 모니터링하고, 선박으로부터 배출되는 오염물질을 추정하는 시스템을 개발하였다. 이를 위해 한국해양과학기술원 본원옥상에 AIS 및 V-Pass 데이터 수신 장치를 설치하였고, 다종 위성 데이터를 수신하고 처리하는 프로그램을 개발하였다. 현재 이 시스템은 AIS, V-Pass, 그리고 위성 데이터를 처리하여 결과를 Google Earth 에 시각화한다. 또한 이 시스템은 AIS 선박 데이터의 정보를 활용하여 선박으로부터 배출되는 오염물질을 추정하고 있다. 향후 추가적인 데이터를 활용하여 오염물질 추정공식의 정밀도를 개선하고, V-Pass 선박으로부터 배출되는 오염물질 추정 알고리즘을 개발할 예정이다. 또, 머신러닝 기법을 활용하여 선박 통합 모니터링의 수준을 향상시킬 계획이다.2

Integrated Vessel Monitoring System for Observing Gas Emissions and Pollutant from Vessels

위성사진, 그리고 선박 자동 식별 장치 (Automatic Identification System AIS) 및 어선 위치 발신 장치(V-PASS) 자료를 활용하여 선박 배출 오염물질을 관측을 위한 선박 통합 모니터링 시스템을 구축하였다. 이를 위해 ESA 에서 제공하는 데이터 서비스 API를 활용하여 Sentinel-1, Sentinel-2 위성 데이터의 근실시간 다운로드 프로그램을 구현하였다. Landsat-8 는 Google Cloud Platform에 미러링 되는 데이터를 내려받으며, VIIRS DNB(Day Night Band) 야간적외 데이터로부터 추출 된 VIIRS Boat Detection (VBD) 데이터를 수집한다. 위성사진 중 광학센서를 갖춘 Sentinel-2와 Landsat-8은 주간의 RGB 이미지를 생성하고, 야간은 VBD 선박 데이터를 사용한다. 합성개구레이더를 장비한 Sentinel-1 자료는 자체 개발한 선박 탐지 프로그램으로 선박을 추출한다. 또, 부산시 영도구에 소재한 한국해양과학기술원 본원 옥상에 AIS 및 V-PASS 안테나를 설치하였다. 수신 된 선박 데이터는 PostgresSQL 데이터베이스에 저장된다. 이렇게 수집 된 데이터들은 Google Earth 기반으로 시각화 되어 선박 통합 모니터링 체계를 이룬다.I를 활용하여 Sentinel-1, Sentinel-2 위성 데이터의 근실시간 다운로드 프로그램을 구현하였다. Landsat-8 는 Google Cloud Platform에 미러링 되는 데이터를 내려받으며, VIIRS DNB(Day Night Band) 야간적외 데이터로부터 추출 된 VIIRS Boat Detection (VBD) 데이터를 수집한다. 위성사진 중 광학센서를 갖춘 Sentinel-2와 Landsat-8은 주간의 RGB 이미지를 생성하고, 야간은 VBD 선박 데이터를 사용한다. 합성개구레이더를 장비한 Sentinel-1 자료는 자체 개발한 선박 탐지 프로그램으로 선박을 추출한다. 또, 부산시 영도구에 소재한 한국해양과학기술원 본원 옥상에 AIS 및 V-PASS 안테나를 설치하였다. 수신 된 선박 데이터는 PostgresSQL 데이터베이스에 저장된다. 이렇게 수집 된 데이터들은 Google Earth 기반으로 시각화 되어 선박 통합 모니터링 체계를 이룬다.2