기술 개요

• •  본 기술은 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상

      예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안하는 것으로, Long Short-

      Term Memory(LSTM) 알고리즘을 이용하여 한반도 근해 해수면

      온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은

      저수온(Low water temperature, LWT) 등의 이상수온 현상을

      예측함

   

  •  또한, 불법선박탐지 기술은 AIS 정보에서 추출한 어선 정보를 이용하여

      야간 불빛 위성 자료를 검증하여 불빛과 선단 규모의 상관 관계 분석 및

      어선의 분포 경향 분석을 통해 어장 환경을 분석함

종래기술

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대상기술

• •  머신러닝 기법을 활용하여 고수온 및 저수온/냉수대 등의 이상수온

      현상을 사전에 예측함으로써 해양 재해로부터 대응이 가능하며,

      어류의 집단 폐사 방지
   

종래 기술의 한계

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대상기술의 경쟁력

• •  기존의 일부 지역에 한정된 해수면 온도 예측에서 확장되어 최초로

      한반도 근해의 해수면 온도를 예측한 기술로, 해수면 온도의 시계열

      흐름 특징을 고려하여 딥러닝 알고리즘 중 그에 특화된 LSTM

      알고리즘을 이용하여 온도 예측 정확도를 향상시킴

   

  •  야간 불빛 위성 자료와 AIS 자료를 상호비교하여 불빛 위성 자료를

      통해 실제 선박의 위치 검색이 가능함

   

  •  해양위성센터 지상시스템에서 자료 직수신 이후 약 1시간 이내에

      처리가 가능하여 시간적인 측면에서 효율성 및 활용도가 높음

연구자 정보

국립한국해양대학교 해양과학기술융합학과 양현 교수