한국해양과학기술원

본 보고서는 기획과제 「빅데이터 플랫폼 기반 해양안전계수 예측 및 활용을 위한 원천기술 개발」의 최종보고서로 제출됩니다.

기획연구의 최종목표

기획연구의 필요성

머신러닝과 인공지능을 활용한 해양예보 기술 개발을 통해 4차 산업을 선도합니다. 무인 해양탐사 기술 개발을 통해 탐사 효율화에 기여합니다.

국외 정책 동향

지구시스템과학 분야 빅데이터 활용방안 연구를 위한 '의사결정을 위한 데이터' 프로젝트를 진행하고 있습니다.

국내 정책 동향

아울러, 정부는 공공빅데이터 활성화 전략의 일환으로 정부기관이 보유한 공공데이터를 공개하고 개인화된 서비스를 제공하는 전자정부 시스템인 '정부 3.0'을 추진하고 있다.

국외 시장 동향

국내 시장 동향

빅데이터 요소기술

이 기술을 통해 분산되어 저장된 데이터를 테넌트별로 공유함으로써 각 테넌트가 데이터의 양을 줄이고 효율적인 데이터 관리를 달성할 수 있습니다. 특정 문제에 대한 귀중한 정보를 제공하는 데이터를 식별합니다.

데이터의 상위 수준 패턴을 복잡한 다층 네트워크로 모델링하는 방법입니다.

위성관측 요소기술

무인관측 요소기술

바다와 선박에서 무인 관측이 원활하게 이루어질 수 있도록 무인 차량을 운전하는 기술. 육상무인차량운용기술 해상무인차량운용기술 수중무인차량운용기술 과학적인 조사 및 모니터링을 위해 무인체에 적합한 센서를 설계/제작 및 활용하는 기술입니다.

무인차량 운용기술은 개발된 무인차량을 활용 및 제어하는 기술로, 하드웨어 관리, 운용설계, 운용목표 모니터링, 사후관리 등 강력한 서비스 개념을 갖고 있다.

국외 주요사례

위성 데이터를 이용해 바다 오염을 모니터링합니다. KSAT에서 제공하는 위성영상을 기반으로 한 해상기름유출 모니터링 서비스입니다. 유럽해사안전청(EMSA)의 해상 기름 유출 모니터링.

유럽의 모든 계약에 대해 SAR 이미지를 기반으로 한 해양 환경 모니터링 서비스입니다.

[그림 15] 미국 국립기상청 데이터 수집 과정 출처 : TechAmerica Foundation, 2012

국내 주요사례

해양 분야의 빅데이터 분석, 사용할 수 있는 상세한 알고리즘이 부족함. 해양분야 빅데이터의 원천기술에 대한 선점. 해양정보 빅데이터 기반 종합상황실 구축 및 운영

빅데이터 기술을 기반으로 해양안전요소를 예측하는 방호기술.

연구개발 비전

본 기획과제는 '융합형 자원기술 개발'의 성격을 가지며, 대용량 데이터로부터 당면한 해양문제 해결을 위한 분류/패턴 탐지/예측 알고리즘 개발이 핵심이다.

비전 도출에 의한 연구개발 성과 활용

자연재난 및 사회재난 예측을 위한 정보인프라 구축 해양재난 및 재난예보 정보를 대국민에게 제공하여 미래에 발생할 수 있는 재난위험에 대한 사전 대비 체계를 구축한다. 입자 추적 모델 발전을 통해 수색 및 구조 정확도와 오일 확산 예측이 향상되었습니다.

해상에서의 표류 부표 실험은 수색 및 구조 시 표류 예측이나 기름 분산 예측의 정확도를 높이기 위해 입자 추적 모델의 기능을 향상시키고 있습니다.

연구개발 목표 설정

효율적인 해양과학 빅데이터 운영 시스템 개발(표준기술 축적 및 축적된 기술을 통한 검증 및 최적화, 해양관련 빅데이터 구축에의 적용, 클라우딩 개념을 적용한 빅데이터 플랫폼 개발, 빅데이터 지원) 사용자 요구에 따른 데이터 분석 도구, 데이터 신뢰성 검사 및 연기 품질 관리 등). 해양빅데이터 도입을 위해서는 현황을 철저히 분석하고, 필요한 요소기술과 시스템 구성에 대한 세부설계가 선행되어야 하며, 목표와 요구되는 해양연구를 고려하여 빅데이터 운영환경을 마련해야 한다. 기능. 빅데이터의 분석, 활용, 최적 표현을 위한 알고리즘과 활용 기술을 개발하여 효율성을 높이기 위해 해양연구 분야를 선정하고 선택하는 것이 필요합니다. 자기분석 및 활용기술을 제공하는 것이 바람직하다.

KIOST는 해양분야 전문 국가연구기관으로서 대내외적으로 그에 맞는 역할과 기능을 수행하고, 빅데이터 기술을 활용한 해양분석 콘텐츠를 제공할 수 있어야 합니다. 그러나 빅데이터 활용의 중요성에 비해 준비는 아직 미흡한 실정이다.