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마린리서치(주) NEW 회사소개서

마린리서치(주) — Wed, 05 Nov 2025 16:09:57 +0000

마린리서치(주) 홍보 브로슈어

마린리서치(주) 상시 채용공고 [하단 양식사용]

마린리서치(주) — Thu, 02 Jan 2025 12:01:01 +0000

[기사] Visualizing Korean seabed for marine space and ecosystem management

마린리서치(주) — Mon, 08 Jan 2024 09:23:01 +0000

Visualizing Korean seabed for marine space and ecosystem management A machine learning-based seafloor classification project December 12, 2023 Various attempts have recently been made to expand the scope of research in the maritime field through the convergence of cutting-edge technologies. One example is the remote classification and prediction of seafloor characteristics information through the application of machine learning technologies. Here, the authors introduce a machine learning-based seafloor classification project funded by the Ministry of Oceans and Fisheries of the Government of the Republic of Korea. Seafloor characteristics information includes water depth, unique topography, seafloor properties and cover status, and ecological habitat, which provide comprehensive information related to the topography and environmental changes of the seafloor. This is essential information for marine spatial planning, management and conservation. Various intrinsic property information (texture, physical properties, geochemical properties, etc.) depends on the seafloor composition and contains additional, invisible, information about the seafloor. These characteristics can however be seen as unique acoustic characteristics using sound wave-based remote sensing data such as multibeam, chirp and sparker data. By establishing the correlation between the acoustic characteristics of remote sensing data and actual measurement data, it is possible to produce high-quality classification information on seafloor characteristics that exceeds the limitations of existing methods. Following similar projects in Europe, the United States and Japan, artificial intelligence technologies were tried and tested for the remote classification of seafloor sediments using acoustic reflection data, with the final goal of developing classification techniques for surface seafloor sediments in wide areas. Machine learning-based seafloor characteristics classification The large-scale project will receive approximately US$32.2 million of funding over five years, starting on 1 April 2022. The Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources is the lead organization, with domestic universities, research institutes and private companies also involved in the project. The project scope includes: (1) the development of a machine learning dataset, (2) the development of learning model production technology, and (3) the production of a seafloor cover map and marine spatial characteristics. The first step involves securing data optimized for AI learning through the acquisition of high-density multi-exploration data (remote sensing and actual measurement data) in the test area. The second step is to develop a learning model that improves the resolution of multiple exploration data and a learning model that interprets poor quality. The successful conversion of low-resolution to high-resolution images using deep learning technology was recently achieved. This makes underwater geological exploration with high-resolution exploration data and seafloor cover information possible by adapting the deep learning methods. In addition, the backscattered data imaged in a wide area can be segmented into specific areas and the image vectorized for use as machine learning material, or to learn characteristic information classification by establishing correlations between points and ground truth data obtained at dense intervals. We can also create a model. It is of course essential to verify the applicability and performance of the learning model. The last step is to create a composite cover information map. Here, the goal is to improve the usability of existing big data and build a visualization service system of seafloor information by producing a composite cover information map using legacy data (multibeam data acquired from the National Oceanographic Research Institute since 1996). Expected results The sea area around the Korean Peninsula undergoes severe topographical and underwater environmental changes from the continental shelf to the continental belt, and there are many variables to consider, such as acoustic devices, acquisition data processing and sound wave behaviour models. The issues that need to be resolved in this project include the establishment of regional characteristic information throughout the East Sea, Korea Strait and Yellow Sea around the Korean Peninsula. Considering the characteristics of sound wave behaviour, the diversity of seafloor topographical changes and the complexity of the seafloor environment, a process of gathering expert opinions and establishing technologies will be necessary through convergence and integration between multiple disciplines. More information https://www.gebco.net/documents/seabed2030_brochure.pdf https://www.khoa.go.kr/eng/kcom/cnt/selectContentsPage.do?cntId=21040100 https://www.kigam.re.kr/subjinfo.es?act=view&mid=a10408010000&msubjsrlno=4965&nPage=&keyWord=&keyField= This article is contributed by the following authors: Kiju Park, a researcher in the Marine Geology and Energy Division at KIGAM since 2014. He earned his Ph.D. in energy resources engineering from Pukyong National University in 2018. Boyeon Yi, principal researcher in the Marine Geology and Energy Division at KIGAM since 2012. He received his Ph.D. in energy resources engineering from Pukyong National University in 2016. Gong-gu Back, who assumed the role of director of KHRA Technology & Education Lab in 2022 after 30 years at KHOA. Moonsoo Lim, principal researcher at Marine Research Corp. since 2019. He was awarded a Ph.D. in Applied Geology from Pukyong National University in 2018. Eunmi Chang, CEO of Ziinconsulting and adjunct professor at the University of Seoul. She obtained her Ph.D. in Geography from the University of Kansas in 1997 and serves as the GEBCO SCOPE vice chair and Hysk vice chair.

[세미나] 수중음향학 이해

마린리서치(주) — Mon, 14 Aug 2023 17:03:00 +0000

2023년 8월 10일 본사 대회의실에서 전남대학교 황두진 교수님을 초청하여 수중음향학 세미나를 개최하였습니다. 그동안 사용하던 SONAR 의 원리와 음파의 특성 등에 대하여 자세히 알 수 있는 시간이였습니다.

2023년 마린리서치(주) 상시 채용공고 [하단 양식사용]

mrcorp — Mon, 27 Mar 2023 10:36:26 +0000

[R&D] 머신러닝 기반 해저면 특성분류 기술개발 선정되었습니다.

mrcorp — Tue, 05 Apr 2022 17:29:47 +0000

마린리서치(주)는 2022년 4월 5일자로 한국지질자원연구원과 함께 "2022년도 머신러닝 기반 해저면 특성분류 기술개발" 사업자로 선정되었습니다. 2022년도 머신러닝 기반 해저면 특성 분류 기술개발 사업은 머신러닝 기법을 적용하여 지속 가능한 해양공간의 합리적 활용 및 보전에 필요한 초정밀 해저면 특성 분류 및 피복정보 생성 기술개발하는 연구개발사업으로 5년간 수행하게 되며 아래의 기술을 개발하는 사업입니다. ㅇ 해저면 특성 정보 추출을 위한 머신러닝 학습 데이터셋 구축, 해저탐사 해상도 제고 및 저질분류를 위한 머신러닝 학습모델 제작기술, 해저면 피복도 제작기술, 해저면 특성 분류 및 피복정보 생성 기술개발 ㅇ 머신러닝 기술을 적용한 해저면 특성 분류 학습모델을 개발하고 학습모델을 이용한 해저면 특성 정보 추출과 해저면 피복도 제작 기술개발을 통해 항해 안전 및 연안 관리와 보전 정책 지원과 해양생태정보연계 추진 ㅇ 해양공간과 자원을 통합관리하기 위한 평가 및 분석기술 제공, 해상발전단지 건설 증가에 따른 고밀도·고해상 해저면 특성 정보 제공, 해저면 피복도 제작 및 발간, 관할해역 해저면 특성 정보 활용 서비스 질적 성과 기대

국토지리정보원_최신국가지오이드모델(KNGeoid18) 서비스 개시

mrcorp — Fri, 28 Dec 2018 11:23:01 +0000

국토지리정보원에서 국가지오이드모델(KNGeoid18)을 서비스 하기 시작했습니다. 국토지리정보원에서는 서비스 범위 및 정밀도를 향상한 최신 모델(합성/중력) 소프트웨어와 활용매뉴얼 등을 이용가능하다고 합니다. 서비스 주소 : http://map.ngii.go.kr/ms/mesrInfo/geoidIntro.do 업무에 참고하시기 바랍니다.

마린리서치(주) 보금자리 마련!

mrcorp — Fri, 31 Aug 2018 20:54:57 +0000

당사는 2003년 설립하여 여러분의 관심과 임직원의 노력으로 지속적인 발전을 하였으며 그 결과 마린리서치만의 보금자리를 마련하게 되었습니다. 이전주소 : 부산광역시 영도구 태종로827번길 27

2017년도 해양수산발전시행계획

mrcorp — Mon, 02 Oct 2017 09:52:36 +0000

「해양수산발전기본법」 제6조에 따라 「2017년도 해양수산발전시행계획」을 붙임과 같이 수립하였음을 알려드립니다.

무인항공기/드론/UVA 조종사 모집

mrcorp — Thu, 08 Dec 2016 17:07:39 +0000

*무인항공기/드론/UVA 조종사 모집 ㅇ채용부문 : 무인항공기,드론/, UVA 조종사 ㅇ담당업무 : 무인항공기 드론 조종 ㅇ근무조건 지역 : 부산광역시 영도구 급여 : 면접 후 결정 근무요일 : 주5일(월~금) ㅇ지원자격 경력 : 무관(경력자우대) 학력 : 학력무관( 드론 조종이 가능한자) 성별 : 무관 나이 : 19세~ 30세

위성항법 위치 정보 공개…자율주행차·드론 이용 가능

mrcorp — Fri, 02 Dec 2016 17:51:37 +0000

자율주행차와 드론 등 첨단 산업 발전에 필수적인 위성항법(GNSS) 위치 정보 서비스가 민간에 제공된다. 국토교통부 국토지리정보원은 공간정보 융·복합 사업 지원을 위해 오는 5일부터 위성항법 위치정보 서비스를 홈페이지(www.gnssdata.or.kr)를 통해 공개한다고 밝혔다. 위성항법(GNSS) 위치정보는 첨단 정보통신기술과 결합해 다양한 부가가치 창출이 가능하며, 이번에 제공되는 정보는 자율주행차·드론 등 기술과 안전,재난 대응에 필요한 기초 정보이다. 국토부는 이번에 공개되는 정보가 이를 이용해 차로를 구분할 수 있는 차량용 위치 안내 서비스 개발이 가능한 수준이라고 밝혔다. 또 스마트폰의 위치정확도가 기존 수십 미터에서 향후 수십 센티미터로 향상될 것으로 기대된다고 전했다. 한편 국토지리정보원은 지난 9월 5일부터 위성항법(GNSS) 상시관측소(60개소)의 원천위치정보를 무료로 개방하고 있다. 또 위성항법(GNSS) 관측소를 보유한 국토지리정보원, 국립해양측위정보원, 국가기상위성센터 등 8개 기관이 업무협약을 체결해 위성항법의 위치정보를 한 곳으로 모아 내년까지 무료로 공개하기로 했다. (KBS뉴스 2016-12-01/ 원문보기)

위성신호·항법데이터 전부 무료 개방…스마트폰 위치 정확도 수십㎝로

mrcorp — Fri, 02 Dec 2016 17:46:42 +0000

8개 기관이 따로 관리해온 위성항법(GNSS) 위치정보 서비스를 5일부터 무료로 손쉽게 받아볼 수 있다. 국토교통부 국토지리정보원은 위성항법 관측소를 보유한 8개 기관의 위성항법 위치정보를 한 곳으로 모아 민간에 무료 제공한다고 1일 밝혔다. 그 동안 국내 위성항법 위치정보는 기준점, 토목시공 측량, 지도제작, 기상연구 등 한정된 분야에서만 활용됐다. 국토지리정보원이 제공하는 정보는 자율주행차, 드론 등 신산업 발전과 안전, 재난 대응에 필요한 기초 위치정보다. 위성항법 위치정보 통합 서비스를 통해 차로까지 구분할 수 있는 차량용 내비게이션을 개발할 수 있다. 스마트폰 위치 정확도도 기존 수십m에서 앞으로는 수십㎝로 개선돼 원하는 목적지를 정확하게 찾아갈 수 있다. 국토지리정보원은 9월 위성항법 상시관측소 60곳 원천위치정보를 무료로 개방한 데 이어 이번에는 국립해양측위정보원, 국가기상위성센터, 우주전파센터, 서울특별시, 한국지질자원연구원, 한국천문연구원, 한국국토정보공사가 보유한 170개 위성항법 상시관측소 위치정보를 실시간으로 취합해 제공한다. 우선 5일에는 5개 기관 134개 상시관측소 정보를, 내년에는 3개 기관 36개 상시관측소 정보를 모두 무료 제공한다. 최병남 국토지리정보원장은 “위성항법 위치정보 융복합 활용 활성화 지원을 위해 9월 KT와 업무협약을 체결했고 앞으로 문화방송 등과도 업무협약을 맺어 위성항법 위치정보 제공과 활용 활성화를 지원할 것”이라고 밝혔다. (전자신문 2016-12-01 원분보기)

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mir9 — Thu, 24 Nov 2016 14:46:29 +0000

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mir9 — Thu, 24 Nov 2016 14:43:44 +0000

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mir9 — Thu, 24 Nov 2016 14:41:10 +0000

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mir9 — Thu, 17 Nov 2016 10:29:19 +0000

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Thử nghiệm xu hướng

mir9 — Thu, 17 Nov 2016 10:29:08 +0000

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2016년 고용우수기업 선정

mrcorp — Mon, 16 May 2016 17:30:57 +0000

마린리서치(주)가 부산광역시로 부터 2016년 고용우수기업으로 선정되었습니다. <이하 부산시 홈페이지 보도자료> 부산시는 민간기업의 고용확대를 유도하고 일자리 창출의 중요성에 대한 공감대 형성과 사회적 동참 분위기 확산을 위하여 2010년 최초로 고용우수기업을 선정한 이후 올해 일곱 번째로 일자리 창출에 기여한 2016년도 고용우수기업 25개사를 선정·발표했다고 밝혔다. 부산경제진흥원을 통해 지난 2월 24일부터 3월 11일까지 공고·접수한 결과, 총 53개 기업이 신청했으며, 지난 4월 평가위원회 개최를 거쳐 최종 25개의 고용우수기업을 선정했다. 이번에 선정된 고용우수기업은 회사의 가장 큰 경쟁력으로 인적자원을 꼽으며, 지역 우수인재 고용과 양성에 많은 투자를 하고 있다. 일과 가정 양립과 근로환경 개선을 위해서 많은 노력을 보이며, 지역 사회 봉사활동 등 기업의 사회적 책임을 선도하고 있는 것으로 나타났다. 고용우수기업으로 인증된 기업에는 △인증서 수여 △근로환경개선비 3천5백만원 △신규 취득한 사업용 부동산 지방세 감면 △중소기업 자금 지원 시 금리 및 이차보전 우대 △신용보증수수료 인하 △지방세 세무조사 유예 △기타 해외시장 개척 및 박람회 참가 우선지원 등의 각종 인센티브가 부여된다. 시는 5월 10일 오후 3시 시청 12층 국제회의장에서 25개 기업 대표, 축하객등 200여 명이 참석한 가운데 ‘2016년도 고용우수기업 인증서 수여식’을 개최하고 서병수 부산시장이 직접 인증된 25개 기업에 대해 인증서와 현판을 수여한다. 부산시 관계자는 “고용우수기업 인증제는 부산의 취업률 제고와 민간부분의 일자리 창출에 대한 사회적 동참 분위기 확산에 기여할 것”이라고 밝혔다.

MarineResearch_E-Catalogue

mrcorp — Wed, 09 Mar 2016 16:49:51 +0000

MarineResearch_E-Catalogue

마린리서치(주) 회사소개서_한국어

mrcorp — Wed, 09 Mar 2016 16:08:39 +0000

마린리서치(주) 회사소개서_한국어