[부산소식]한국해양대 실습선, 2학기 원양항해 출항 등

[부산=뉴시스] 한국해양대학교는 8일 '2023학년 2학기 실습선 원양항해 실습 출항식'을 개최했다고 밝혔다. (사진=한국해양대 제공) *재판매 및 DB 금지

[부산=뉴시스] 하경민 기자 = 한국해양대학교는 8일 '2023학년 2학기 실습선 원양항해 실습 출항식'을 개최했다고 밝혔다.

원양항해 실습은 강의실에서 습득한 이론을 실무에 적용, 다양한 실습으로 재학생들을 해양 분야 차세대 리더로 성장시키는 역할을 한다. 한국해양대 실습선은 매 학기 출항하고 있으며, 안전을 전제로 세계 곳곳을 누비며 실습을 진행한다.

총 339명의 실습생들은 8일을 시작으로 오는 30일까지 원양항해를 나선다. 실습선 한바다호(9196t)는 부산을 출발해 세부(필리핀), 기륭(대만), 오사카(일본), 부산 등의 순으로, 한나라호(6686t)는 부산을 출발해 일로일로(필리핀), 기륭(대만), 사세보(일본) 등을 거쳐 부산으로 돌아오는 경로로 항해실습을 한다.

한국해양대는 아시아 최대 규모 실습선 한나라호와 한바다호 등 2척의 실습선을 보유하고 있다.

◇동의과학대 DIT사회봉사단, 농촌봉사활동 실시

동의과학대학교 DIT사회봉사단은 지난 3~4일 경남 양산시 원동면 선리마을에서 농촌봉사활동을 실시했다고 8일 밝혔다.

[부산=뉴시스] 동의과학대학교 DIT사회봉사단은 지난 3~4일 경남 양산시 원동면 선리마을에서 농촌봉사활동을 실시했다고 8일 밝혔다. (사진=동의과학대 제공) *재판매 및 DB 금지

2008년 선리마을과 1교1촌 자매결연을 맺은 동의과학대학교는 해마다 농작물 수확기를 비롯한 특정 시기에 인력난을 겪고 있는 농가를 지원하기 위해 일손 돕기 및 환경정화 등 다양한 봉사활동을 추진하고 있다.

이번 봉사에는 재학생과 교직원 70여 명이 참가해 마을 공동경작지에서 사과 수확 및 포장 등의 작업을 도왔으며, 동의과학대 야구부와 유도부 학생들도 함께 참여했다.

동의과학대 DIT사회봉사단은 매년 6월과 11월 농촌봉사활동을 실시하고 있다.

◇신라대 LINC 3.0 사업단, 부산디지털혁신아카데미 잡페어 최우수상

신라대학교 LINC3.0사업단은 최근 열린 '2023 부산디지털혁신아카데미 잡페어'에서 최우수상을 수상하는 등 3개 팀이 입상했다고  8일 밝혔다.

[부산=뉴시스] 신라대학교 LINC3.0사업단은 최근 열린 '2023 부산디지털혁신아카데미 잡페어'에서 최우수상을 수상하는 등 3개 팀이 입상했다고  8일 밝혔다. (사진=신라대 제공) *재판매 및 DB 금지

이번 잡페어에서 잠재력을 갖춘 ICT 개발 아이디어를 발굴하기 위한 'Dev Contest'가 진행됐으며, 'AI로펌'팀이 '빅데이터 분석 기반 재판승률 예측 시스템'을 출품해 최우수상을 받았다.

또 '아톰2'팀은 '퍼지 클러스터링 기반 세라믹 영상에서 결함 검출 소프트웨어'를, '퍼지비전'팀은 '가구 배치 기반 지능형 심리 분석 시스템'으로 장려상을 수상했다.

더불어 '아톰1'팀은 '지능형 색조 도플러 초음파 영상에서 혈류 속도 및 혈류량 분석 시스템'으로 입상했다.

◇부경대 재학생팀, ICT 비즈니스 모델 아이디어 경진대회 '대상'

부경대학교는 정보통신공학 전공 3학년 이여진·이성재·방성준·장형승 팀이 '제4회 ICT 비즈니스 모델 아이디어 경진대회'에서 대상(부산시장상)을 수상했다고 8일 밝혔다.

[부산=뉴시스] 부경대학교는 정보통신공학 전공 3학년 이여진·이성재·방성준·장형승 팀이 '제4회 ICT 비즈니스 모델 아이디어 경진대회'에서 대상(부산시장상)을 수상했다고 8일 밝혔다. (사진=부경대 제공) *재판매 및 DB 금지

부경대생들은 AI·블록체인·데이터·IoT·네트워크 등 디지털 신기술을 활용한 비즈니스 모델 아이디어를 기획하는 이번 경진대회에 양봉업자들의 일손을 줄여주는 자동 양봉화 시스템 'Auto Beekeeping System'을 제안해 참가팀 중 가장 우수한 평가를 받았다.

이들은 말벌 피해 방지, 왕대(꿀벌의 새 여왕을 키우기 위해 만들어지는 벌집의 큰 방) 유무 확인, 온도와 습도 유지, 벌 개체 수 유지 등 양봉업자들이 겪는 어려움을 해결하기 위해 이 시스템을 기획, 제안했다.

이들이 제안한 자동 양봉화 시스템은 인공지능 딥러닝을 이용한 객체 인식 모델인 'YOLO v5'를 비롯해 카메라, 모니터, 각종 센서 등으로 구성됐다.

이 시스템은 말벌 출현 시 말벌을 유인하는 주파수를 발생시켜 트랩 내로 유인해 말벌 피해를 예방하는 것은 물론, 카메라로 촬영한 이미지를 분석해 왕대 확인 및 꿀벌 개체 수를 실시간으로 파악할 수 있도록 설계됐다.

이와 함께 자동 온습도 조절기로 냉각 팬과 가습기를 제어해 벌통의 온도와 습도를 유지하도록 하고, 애플리케이션을 통해 이 같은 정보들을 직관적으로 확인하도록 했다.


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