[논문]고해상도 광학 위성영상의 항만선박관리 활용 가능성 평가: 부산 신항의 선석 활용을 대상으로

김현수; 장소영; 김태호

doi:10.7780/kjrs.2023.39.5.4.11

고해상도 광학 위성영상의 항만선박관리 활용 가능성 평가: 부산 신항의 선석 활용을 대상으로
Evaluation of the Utilization Potential of High-Resolution Optical Satellite Images in Port Ship Management: A Case Study on Berth Utilization in Busan New Port 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.39 no.5/1, 2023년, pp.1173 - 1183

김현수 ((주)유에스티21 원격탐사팀) , 장소영 ((주)유에스티21 원격탐사팀) , 김태호 ((주)유에스티21 원격탐사팀)

초록
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한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Over the past 20 years, Korea's overall import and export cargo volume has increased at an average annual rate of approximately 5.3%. About 99% of the cargo is still being transported by sea. Due to recent increases in maritime cargo volume, congestion in maritime logistics has become challenging due to factors such as the COVID-19 pandemic and conflicts. Continuous monitoring of ports has become crucial. Various ground observation systems and Automatic Identification System (AIS) data have been utilized for monitoring ports and conducting numerous preliminary studies for the efficient operation of container terminals and cargo volume prediction. However, small and developing countries' ports face difficulties in monitoring due to environmental issues and aging infrastructure compared to large ports. Recently, with the increasing utility of artificial satellites, preliminary studies have been conducted using satellite imagery for continuous maritime cargo data collection and establishing ocean monitoring systems in vast and hard-to-reach areas. This study aims to visually detect ships docked at berths in the Busan New Port using high-resolution satellite imagery and quantitatively evaluate berth utilization rates. By utilizing high-resolution satellite imagery from Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), Korea Multi-Purpose satellite-3 (KOMPSAT-3), PlanetScope, and Sentinel-2A, ships docked within the port berths were visually detected. The berth utilization rate was calculated using the total number of ships that could be docked at the berths. The results showed variations in berth utilization rates on June 2, 2022, with values of 0.67, 0.7, and 0.59, indicating fluctuations based on the time of satellite image capture. On June 3, 2022, the value remained at 0.7, signifying a consistent berth utilization rate despite changes in ship types. A higher berth utilization rate indicates active operations at the berth. This information can assist in basic planning for new ship operation schedules, as congested berths can lead to longer waiting times for ships in anchorages, potentially resulting in increased freight rates. The duration of operations at berths can vary from several hours to several days. The results of calculating changes in ships at berths based on differences in satellite image capture times, even with a time difference of 4 minutes and 49 seconds, demonstrated variations in ship presence. With short observation intervals and the utilization of high-resolution satellite imagery, continuous monitoring within ports can be achieved. Additionally, utilizing satellite imagery to monitor changes in ships at berths in minute increments could prove useful for small and developing country ports where harbor management is not well-established, offering valuable insights and solutions.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. PlanetScope image of Busan New Port and terminal location.
그림 Fig. 2. High-resolution satellite image of Busan New Port. (a) CAS500-1, (b–d) PlanetScope, (e) KOMPSAT-3, and (f) Sentinel-2A.
표 Table 1. Satellite imagery timestamp
표 Table 2. Characteristics of the CAS500-1, KOMPSAT-3, PlanetScope, and Sentinel-2A
그림 Fig. 3. Allocation status of berths at Pier 2.
그림 Fig. 4. The RGB image and the pansharpening image from KOMPSAT-3. (a) RGB image with a spatial resolution of 2.8 m. (b) The pansharpening image with a spatial resolution of 0.7 m.
그림 Fig. 5. Flow chart of calculation of berth utilization rate.
표 Table 3. Number of vessels detected in satellite images and maximum berth occupancy capacity
그림 Fig. 6. The vessels detected visually from the berths (red polygons) are as follows: (a) CAS500-1 (2022.06.02, 01:57:27 (UTC)), (b) PlanetScope (2022.06.02, 02:02:16 (UTC)), (c) KOMPSAT-3 (2022.06.02, 04:31:26 (UTC)), (d) PlanetScope (2022.06.03, 01:10:26 (UTC)), (e) PlanetScope (2022.06.03, 02:04:30 (UTC)), and (f) Sentinel-2A (2022.06.03, 02:07:01 (UTC)).
표 Table 4. Number of vessels detected in the container terminal integrated information service
표 Table 5. Berth utilization rate based on satellite imagery
표 Table 6. Berth occupancy change rate in berths based on time difference in satellite imagery timestamp

AI 본문요약
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문제 정의

최근 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 인해 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 점점 어려워 항만을 지속적으로 모니터링 할 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 기초적인 모니터링 시스템을 개발하고자 위성영상을 활용해 항만 활용지수에 기초가 되는 선석 활용률을 산출하였다. 고해상도 위성영상인 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A 위성을 이용해 2022년 6월 2일부터 6월 3일까지 부산 신항을 대상으로 총 6장의 영상을 획득하였다.
본 연구에서는 부산 신항을 대상으로 고해상도 다종 위성영상을 활용하여 항만 선박관리 활용 가능성을 평가해 보고자 Fig. 5와 같은 방법으로 연구를 수행하였다.

제안 방법

통합정보 조회 서비스에 기준일을 설정할 경우 해당일에 대하여 선석 배정현황을 제공해주며, 제공된 정보를 이용해 영상이 촬영된 시각에 대해 선석에서 양하 및 적하하고 있는 선박을 조회할 수 있다. 따라서 선석에 정박하고 있는 선박을 조회하고 이를 바탕으로 위성영상을 이용해 산출된 선석 활용률과 변화율을 검증하였다.
본 연구에서는 고해상도 다종 위성영상을 이용한 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하였으며, Port-MIS를 이용해 검증하였다.
체인 포털은 항만물류 정보공유 통합 플랫폼으로 수출입 및 컨테이너 운송업무 효율 증대를 위해 항만 이해 관계자간 정보를 실시간으로 공유함으로써 항만물류 민간 비즈니스 활성화를 지원한다. 종합정보에는 선석 배정현황, 본선 작업현황, 양적하 목록, 컨테이너 정보조회 등 다양한 정보를 조회할 수 있으며 본 연구에서는 위성영상이 촬영된 시각에 선석 배정현황 정보를 이용하여 산출된 결과물들을 검증하였다(Fig. 3).

대상 데이터

총 8개의 밴드로 4 m급 공간해상도로 데이터가 획득 가능하다. Sentinel-2A 영상은 Top-of-atmosphere (TOA) Level-1C 정사영상에서 대기보정이 수행된 Level-2A 영상을 사용하였다. 위성영상은 10 m 해상도의 영상을 활용하였다(Table 2).
본 연구에서는 기초적인 모니터링 시스템을 개발하고자 위성영상을 활용해 항만 활용지수에 기초가 되는 선석 활용률을 산출하였다. 고해상도 위성영상인 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A 위성을 이용해 2022년 6월 2일부터 6월 3일까지 부산 신항을 대상으로 총 6장의 영상을 획득하였다. 사용된 위성영상은 50 cm–10 m의 고해상도 영상으로 선박의 육안 탐지가 가능하여 항만 내 선석에 존재하는 선박을 육안으로 탐지하였다.
제 1부두와 제 2부두의 경우 각각 5만톤급 3대와 6대, 제 3부두와 제 4부두의 경우 5만톤급 2대와 2만톤급 2대 총 4대씩 정박이 가능하며, 제 5부두와 제 6부두는 각각 5만톤급 4대와 3대가 정박이 가능하다. 다목적 터미널은 5만톤급 1대와 2만톤급 2대가 가능하여 부산 신항에 존재하는 모든 선석에 정박가능한 선박의 수는 총 27대이다. 이는 부산항만공사에서 제공되는 선석에 정박 가능한 선석의 수이며 선박의 크기에 따라 최대 정박가능한 선박의 수는 변동될 수 있다.
본 연구에서는 항만 내 선박을 육안분석하기 위해 2022년 6월 2~3일 대상으로 총 4개의 위성을 활용하였다. 한국항공우주연구원(Korea Aerospace Research Institute)에서 제공받은 아리랑위성 3호(KOrea Multi-Purpose SATellite-3, KOMPSAT-3) 영상 1개와 국토지리정보원에서 제공받은 국토위성(Compact Advanced Satellite 500-1, CAS500-1) 영상 1개, PlanetScope 영상 3개, Sentinel-2A 영상 1개를 구축하였으며(Fig.
사용된 위성영상은 50 cm–10 m의 고해상도 영상으로 선박의 육안 탐지가 가능하여 항만 내 선석에 존재하는 선박을 육안으로 탐지하였다
5와 같은 방법으로 연구를 수행하였다. 영상 자료의 Red, Green, Blue 밴드를 공간 정보 분석 소프트웨어인 QGIS (https://www.qgis.org/)를 통해 병합(merge)하여 RGB영상을 생성하였고, 추가적으로 국토위성과 아리랑위성 3호는 각각 팬샤프닝(pansharpening)을 수행하여 0.5 m, 0.7 m 급 공간해상도의 영상을 생성하였다. Fig.
4는 KOMPSAT-3 영상의 RGB 영상과 팬샤프닝된 영상의 예시이다. 영상에서 선석에 존재하는 선박들을 육안으로 식별하여 총 선박의 수를 추출하였고 (Fig. 6), 이를 이용해 항만 내 선석 활용률을 산출하였으며 산출된 선석 활용률은 식(1)과 같다.
위성영상에서 육안 판독된 선박의 수를 검증하기 위해 부산항만공사에서 제공하는 컨테이너 터미널 통합 정보 조회 서비스를 이용해 영상이 촬영된 시각에 실제로 존재하는 선박을 조회하였다(Table 4). 실제 위성영상을 이용해 산출된 선박의 수와 컨테이너 터미널 통합정보 조회 서비스에서 나타난 선박의 수가 제 3부두를 제외한 나머지 부두에서는 차이가 나타나지 않는 것을 확인하였다.
Sentinel-2A 영상은 Top-of-atmosphere (TOA) Level-1C 정사영상에서 대기보정이 수행된 Level-2A 영상을 사용하였다. 위성영상은 10 m 해상도의 영상을 활용하였다(Table 2). 이 연구에 사용된 다중센서 위성영상들의 촬영 시간 간격은 최소 2분에서 최대 20시간 39분으로 다양하며 영상들의 선박을 관측하기에 충분한 공간해상도를 가지고 있어 선박의 수를 육안으로 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있다.
위성영상을 활용하여 산출된 선석 활용율과 변화율을 검증하기 위해 부산항만공사의 체인 포털에서 제공하는 컨테이너터미널 종합정보 조회 시스템을 이용하였다(https://www.chainportal.co.kr/). 체인 포털은 항만물류 정보공유 통합 플랫폼으로 수출입 및 컨테이너 운송업무 효율 증대를 위해 항만 이해 관계자간 정보를 실시간으로 공유함으로써 항만물류 민간 비즈니스 활성화를 지원한다.
AIS를 이용하면 육안 판독으로 산출된 선석 활용률보다 좀 더 신뢰도 높은 결과값을 보여줄 수 있지만, AIS 및 지상시스템이 구축되어 있지 않은 항만이 존재한다. 이러한 항만이나 개발도상국의 항만을 모니터링하기 위해 위성영상을 활용하였다. 또한 무료로 제공되는 Sentinel-2A 위성의 경우 10 m의 높은 공간해상도를 보여주고 있고 본 연구에서 선박 탐지가 가능하여 선석 활용률을 산출할 수 있었다.
본 연구에서는 항만 내 선박을 육안분석하기 위해 2022년 6월 2~3일 대상으로 총 4개의 위성을 활용하였다. 한국항공우주연구원(Korea Aerospace Research Institute)에서 제공받은 아리랑위성 3호(KOrea Multi-Purpose SATellite-3, KOMPSAT-3) 영상 1개와 국토지리정보원에서 제공받은 국토위성(Compact Advanced Satellite 500-1, CAS500-1) 영상 1개, PlanetScope 영상 3개, Sentinel-2A 영상 1개를 구축하였으며(Fig. 2), 위성 촬영 시각은 Table 1과 같다.

데이터처리

6의 빨간색 폴리곤 영역은 부산 신항 항만 내에서 육안으로 탐지된 선박이다. 동일한 방법으로 영상이 촬영된 시각에 대하여 육안으로 판별된 선석에 존재하는 선박의 수와 부산항만공사에서 제공하는 선석 내 동시 접안가능한 최대 선박수를 산출하였다(Table 3). 제 1부두와 제 2부두의 경우 각각 5만톤급 3대와 6대, 제 3부두와 제 4부두의 경우 5만톤급 2대와 2만톤급 2대 총 4대씩 정박이 가능하며, 제 5부두와 제 6부두는 각각 5만톤급 4대와 3대가 정박이 가능하다.

이론/모형

산출된 선석 활용률과 변화율을 검증하기위해 부산항만공사에서 제공하는 컨테이너 터미널 통합정보 조회 서비스를 이용하였다. 통합정보 조회 서비스에 기준일을 설정할 경우 해당일에 대하여 선석 배정현황을 제공해주며, 제공된 정보를 이용해 영상이 촬영된 시각에 대해 선석에서 양하 및 적하하고 있는 선박을 조회할 수 있다.

성능/효과

이러한 항만이나 개발도상국의 항만을 모니터링하기 위해 위성영상을 활용하였다. 또한 무료로 제공되는 Sentinel-2A 위성의 경우 10 m의 높은 공간해상도를 보여주고 있고 본 연구에서 선박 탐지가 가능하여 선석 활용률을 산출할 수 있었다. 위성영상을 이용한다면 보다 쉽게 선석 활용률을 산출할 수 있다는 장점을 보여준다.
선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다.
산출된 선석 활용률은 컨테이너터미널 종합정보 조회 시스템에서 나타난 신시간 선박 정보(Table 4)와 위성영상에서 탐지된 선박 수, 부산항만공사에서 제공하는 정박가능한 최대 선박수(Table 3)를 이용한다면 정량적으로 비교할 수 있다. 이는 부산항만공사에서 제공하는 정량적인 정보로 육안으로 탐지된 선박수를 이용해 산출된 선석 활용률을 위성영상으로도 충분히 활용 가능하다는 것을 보여준다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
사용된 위성영상은 50 cm–10 m의 고해상도 영상으로 선박의 육안 탐지가 가능하여 항만 내 선석에 존재하는 선박을 육안으로 탐지하였다. 탐지된 선박은 부산항만공사에서 제공하는 컨테이너 터미널 통합정보 조회 서비스를 이용해 검증해본 결과 제 3부두를 제외하고 모두 일치하는 것으로 확인되었다. 이는 국토위성과 아리랑위성 3호가 촬영된 영역이 제 3부두의 일정영역이 촬영되지 않아 선박의 존재와 이동 유무를 확인하기 어려워 이러한 차이를 보였다.

후속연구

이는 부산항만공사에서 제공하는 정량적인 정보로 육안으로 탐지된 선박수를 이용해 산출된 선석 활용률을 위성영상으로도 충분히 활용 가능하다는 것을 보여준다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
선석에서 수행되는 작업은 최소 수시간에서 최대 수일이 소요되는데 4분 49초의 시간 차에서도 선박의 변화가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 영상 촬영 시간 간격이 짧고 높은 공간해상도를 가진 위성영상을 사용한다면 정확한 선석 내 선박 모니터링이 가능할 것으로 보인다.
위성영상은 10 m 해상도의 영상을 활용하였다(Table 2). 이 연구에 사용된 다중센서 위성영상들의 촬영 시간 간격은 최소 2분에서 최대 20시간 39분으로 다양하며 영상들의 선박을 관측하기에 충분한 공간해상도를 가지고 있어 선박의 수를 육안으로 탐지하는데 효과적으로 사용될 수 있다.
선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. AIS를 이용하면 육안 판독으로 산출된 선석 활용률보다 좀 더 신뢰도 높은 결과값을 보여줄 수 있지만, AIS 및 지상시스템이 구축되어 있지 않은 항만이 존재한다.
향후 연구에서는 자동 선박 탐지를 위해 학습자료를 구축하고 자동 선박탐지 알고리즘들 중 하나인 You Only Look Once (YOLO)를 통해 선박을 분류 및 탐지하고자 한다. 선석에서 정박중인 선박과 겹쳐 보이는 크레인에 의해 선박을 정확하게 탐지하기에 어려움이 있어 이러한 오차를 최소화할 수 있는 기술 개발이 필요하다.

참고문헌 (14)

Argyriou, I., and Tsoutsos, T., 2023. Sustainable solutions？for small/medium ports a guide to efficient and？effective planning. Journal of Marine Science？and Engineering, 11(9), 1763. https://doi.org/10.3390/jmse11091763

상세보기
Bentes, C., Velotto, D., and Tings, B., 2018. Ship classification？in TerraSAR-X images with convolutional neural？networks. IEEE Journal of Oceanic Engineering,？43(1), 258-266. https://doi.org/10.1109/JOE.2017.2767106

상세보기
Bo, L. I., Xiaoyang, X. I. E., Xingxing, W. E. I., and？Wenting, T. A. N. G., 2021. Ship detection and？classification from optical remote sensing images:？A survey. Chinese Journal of Aeronautics, 34(3),？145-163. https://doi.org/10.1016/j.cja.2020.09.022

상세보기
Jo, M. J., Lee, S. P., and Kim, H. S., 2020. A study on？the advance transportation system for inter terminal？transshipment: Focused on the Busan new port.？Journal of Navigation and Port Research, 44(4),？298-304. https://doi.org/10.5394/KINPR.2020.44.4.298

원문보기 상세보기
Kim, D., Lee, Y. K., and Kim, S. W., 2020. Ship detection？based on KOMPSAT-5 SLC image and AIS data.？Korean Journal of Remote Sensing, 36(2-2),？365-377. https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.2.2.11

원문보기 상세보기
Kim, E. S., and Kim, G. S., 2016. An analysis of ship's？waiting ratio in the Korean seaports. Journal of？Navigation and Port Research, 40(1), 35-41.？https://doi.org/10.5394/KINPR.2015.40.1.35

원문보기 상세보기
Kim, S. W., Kim, D. H., and Lee, Y. K., 2018. Operational？ship monitoring based on integrated analysis of？KOMPSAT-5 SAR and AIS data. Korean Journal？of Remote Sensing, 34(2-2), 327-338. https://doi.org/10.7780/kjrs.2018.34.2.2.3

원문보기 상세보기
Lee, J. H., 2019. A study on the vessel waiting ratio of？container terminal. Doctoral dissertation, Tongmyong？University, Busan, Republic of Korea.
Lee, K., Kim, Y., and Choi, H., 2017. KOMPSAT image？processing and applications. Korean Journal of？Remote Sensing, 33(6-3), 1171-1177. https://doi.org/10.7780/kjrs.2017.33.6.3.1

원문보기 상세보기
Min, K. C., and Ha, H. K., 2014. Forecasting the Korea's？port container volumes with SARIMA model.？Journal of Korean Society of Transportation,？32(6), 600-614. https://doi.org/10.7470/jkst.2014.32.6.600

원문보기 상세보기
Ministry of Oceans and Fisheries, 2019. Second basic？construction plan for New Ports (2019-2040).？Ministry of Oceans and Fisheries. https://www.mof.go.kr/doc/ko/selectDoc.do?docSeq36387&menuSeq1067&bbsSeq81
Nam, J. W., Sim, M. S., Cha, J. U., Kim, J. H., and Kim,？Y. S., 2021. A study on the demand analysis of？sharable resources in the Busan new port container？terminal. Journal of Navigation and Port Research,？45(4), 186-193. https://doi.org/10.5394/KINPR.2021.45.4.186

원문보기 상세보기
Park, J. J., Oh, S., Park, K., Lee, M. S., Jang, J. C.,？and Lee, M., 2018. A methodology of ship？detection using high-resolution satellite optical？image. Journal of the Korean Earth Science？Society, 39(3), 241-249. https://doi.org/10.5467/JKESS.2018.39.3.241

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Park, S. C., Park, Y. B., Jang, S. Y., and Kim, T. H., 2022. A study on evaluating the possibility of？monitoring ships of CAS500-1 images based on？YOLO algorithm: A case study of a Busan new？port and an Oakland port in California. Korean？Journal of Remote Sensing, 38(6-1), 1463-1478.？https://doi.org/10.7780/kjrs.2022.38.6.1.35

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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