• 과학과기술
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• 제24권2호통권261호
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• pp.60-62
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• 1991

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.73-75
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.

• 과학기술정책
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• 제2권19호통권19호
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• pp.30-34
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• 1992

• 과학기술정책
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• 제2권36호통권36호
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• pp.4-13
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• 1992

• 과학기술정책
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• 제2권36호통권36호
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• pp.14-22
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• 1992

• 과학기술정책
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• 제2권33호통권33호
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• pp.20-24
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• 1992

• 과학과기술
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• 8호통권435호
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• pp.4-5
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• 2005

• 과학과기술
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• 제33권1호통권368호
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• pp.44-45
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• 2000

• 과학과기술
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• 제33권1호통권368호
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• pp.50-51
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• 2000

• 과학과기술
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• 제33권1호통권368호
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• pp.56-57
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• 2000