3. 원천기술별 세부 계획
3.1. 지능형 해양환경 상시 관측기술 (센서)
가) 목표
○ 수중형 영양염류 센서를 수직 프로파일러에 장착하여 현장에 설치하여 용존 영양염류의 수직 분포를 상시 관측
나) 추진 방향 및 내용
○ 현장 시험단계에 있거나, 연구개발 단계에 있는 영양염류 센서를 현장 에 적용하여 운용하고 문제점 개선
○ 핵심적인 개발 역량을 보유한 융합기술 개발팀 구성
- 극한환경에서도 우수한 내구 성능과 측정능력을 가진 초저전력, 초소형 관 측센서의 개발을 위해 핵심 개발 역량을 가진 센서 개발팀을 컨소시움 형태 로 구성하고, 개발된 시작품을 현장에서 비교 검증할 수 있는 학연 연구팀과 의 협력을 통해 제품 개발을 촉진
○ 테스트베드에서 현장 성능 검증후 현장 설치 운영
- 개발된 시제품 및 상용화된 센서 제품의 성능을 현장에서 장기간 시험할 수 있도록 테스트베드를 구축·운영
3.1.2. 병원균 센서 가) 목표
○ 병원균을 측정할 수 있는 PCR 센서를 수중에 설치하여 상시 관측
나) 추진 방향 및 내용
○ 현장 시험단계에 있거나, 연구개발 단계에 있는 미생물 센서를 현장에 적용하여 운용하고 문제점 개선
○ 미국에서 개발된 ESP를 도입하여 현장 운영
○ 미생물 센서 개발 역량을 보유한 융합기술 개발팀 구성
- 미세유체칩을 이용한 미생물 센서의 대학 연구팀과의 협력을 통해 시작품 제작
○ 테스트베드에서 현장 성능 검증후 현장 설치 운영
- 개발된 시제품의 성능을 현장에서 장기간 시험할 수 있도록 테스트베드를 구축·운영
3.1.3. 동식물 플랑크톤 센서 가) 목표
○ 동식물 플랑크톤의 조성을 측정할 수 있는 이미지 센서를 현장에 적용 하여 운영
나) 추진 방향 및 내용
○ FlowCAM 또는 CytoBuoy를 도입하여 현장에서 운영
○ 현장에서 시료를 동시 채집, 고정할 수 있는 자동 시료채집장치 제작
○ 현장에서 채집된 시료를 현미경 관찰을 통해 분석하여 기계학습을 위한 데이타베이스 축적
○ 딥러닝 인공신경망과 강화학습기법을 이용하여 영상을 자동으로 인식하 여 속(genus) 수준에서 자동 동정을 할 수 있는 알고리즘 개발
3.1.4. 수중영상 및 음파 카메라 가) 목표
○ 어류 및 난지차자어의 수중 촬영 영상을 확보하여 종류와 현존량을 상 시 관측
나) 추진 방향 및 내용
○ 초고속 수중 카메라와 음파 카메라를 이용하여 난치자어와 어류의 영상 을 확보
○ 수중카메라의 생물오손을 방지하기 위한 와이퍼 장착
○ 현장에서 획득된 영상을 분석해 기계학습을 위한 데이타베이스 축적
○ 빅데이터와 딥러닝 인공신경망과 강화학습기법을 이용한 자동 영상 인 식 프로그램 개발
3.1.5. 멀티스펙트랄 이미저 가) 목표
○ 헬리카이트와 중형항공기에 멀티스펙트랄 이미저를 장착하여 해역 표층 에 대한 원격 감시체계 구축
나) 추진 방향 및 내용
○ 해색측정용 하이퍼스펙트랄 방사계(Hyperspectral radiance, irradiance, Incineration sensor)를 현장에 장착하여 원격탐사 영상자료 보정을 위한 현장 자료(ground-truth data) 확보
○ 설치된 엽록소 센서, 탁도센서, CDOM 센서, 영양염 센서 등으로부터 현장자료 확보
○ 헬리카이트와 드론에서 촬영되는 영상을 현장 실측자료를 통해 보검정 하여 엽록소, 질산염, 탁도 등의 분포도를 작성하기 위한 알고리즘 개발