최근 선박의 사고가 증가하고 해양 환경오염 문제가 대두되면서 운항 중인 선박을 대상으로 하는 다양한 안전운항 솔루션에 대한 필요성이 요구되고 있다. 안전운항 솔루션은 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 선박의 안전 입출항 지원 서비스의 항목을 정의하고, 이를 구현하기 위한 서버 및 클라이언트 시스템에 대하여 기술한다. 본 연구의 안전 입출항 지원 서비스는 교통정보, 환경정보, 충돌회피지원정보로 구성되며, 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 정보를 제공 받도록 설계하였다. 이렇게 설계된 시스템은 테스트 플랫폼을 통해 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 실해역(여수항)에서의 시험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권8호
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pp.1145-1152
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2010
현재 해상통신망에는 고속의 데이터 송수신을 위한 경제적인 통신기술이 요구되고 있다. 해상에서는 무선통신에 전적으로 의존할 수밖에 없는 환경으로 인해 취약한 데이터 통신보안에 대한 해결책도 함께 제시되어야 한다. 이 논문에서는 광대역 해상통신망의 위와 같은 현안들을 해결하기 위하여 다중 홉 자율통신망 형성기술 가운데 하나인 WiMAX MMR 기술을 도입하고, 육상과 달리 기지국이 없는 해상 상황에서 안전한 자율망을 형성하기 위해 확장된 프로토콜을 제안한다.
선박운항에 있어서, 안전 운항환경 조성과 비용 효율성, 고정확성과 보안을 목적으로 IMO에서는 E-Navigation의 개념이 대두되어, 다양한 전자항해통신기술 서비스를 효율적으로 활용하기 위한 전략적 비전을 제시하고 있다. 따라서 본 논문에서는 E-Navigation 서비스를 위한 기반연구로서, 육상 광대역 솔루션의 하나인 Mesh Network를 이용하여 해상 정보네트워크를 설계한다. 구체적인 연구방법으로 먼저 국제적인 항만 네트워크 연구 현황에 대해 분석하고, E-Navigation을 위한 해상 네트워크 요구사항을 분석한다. 그리고 Mesh Network 시스템을 기반으로 하는 해상 정보네트워크를 설계하여 그 유용성을 살펴본다.
해양사고가 증가하고 이에 따른 피해가 늘어남에 따라 선박의 안전항해에 대한 관심이 높아지고 있으며, 해양사고에 대한 규제 및 사고 방지를 위한 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 선박의 안전 입출항 지원 서비스는 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 안전 입출항 지원 시스템 및 서비스를 정의하고, 이를 시험하기 위한 시뮬레이터 시스템에 대하여 기술한다. 안전 입출항 지원 시스템은 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 해당 정보를 제공 받도록 설계 되었으며, 선박운항 시뮬레이터를 기반으로 하는 테스트 플랫폼을 이용하여 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 향후 실 해역 실험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.
본 연구는 해상 인명구조를 위한 장거리, 광대역 멀티미디어 통신을 지원하는 드론을 설계하고 구현하는 것이다. 드론은 사람이 기계의 본체에 탑승하지 않고 무선전파의 유도에 의해서 조종이 가능한 무인항공기(UAV : Unmanned Aerial Vehicle)이다. 최근 증가하는 선박사고에 신속하게 대응하기 위하여 드론을 이용하고자 한다. 선박사고에 대응하기 위한 해상 장거리, 고속 영상 전송이 가능한 스마트 드론을 개발하기 위해서는 드론을 구조적으로 설계하는 하드웨어 설계부분과 개발된 드론을 동작시키기 위한 제어기술 그리고 원격지에서 드론을 제어하기 위한 통신기술등이 필요하다. 본 논문은 해상 장거리, 광대역 멀티미디어 통신을 지원하는 드론 구조를 설계하기 위한 제한사항과 요소기술을 정리하고 이를 위한 드론 구조를 설계 및 구현한다. 이러한 통신용 드론을 드론 네트워크로 확장함으로써 드론의 활용성을 확장하고자 한다.
최근 RFID 기술은 유비쿼터스 센서 네트워크 구현을 위한 중요기술로 급부상하고 있다. 본고에서는 RFID 기술, 표준화 동향 및 다양한 응용영역을 분석함으로써 해상분야의 전망있는 응용분야를 발굴하기 위한 조사목적에서 이루어 졌다. RFID 기술개요 및 요소기술, 국내외 표준화 동향 및 응용분야를 소개한 후 해상분야에서 RFID 활용방안을 소개하였다. 해상분야에서 주요 응용영역으로는 선용품 재고관리의 자동화, 컨테이너의 관리, 화물창 상태관리, 이동통신망을 이용한 연안선박의 관리방안 등을 들 수 있다. 결과적으로 기존의 이용가능한 유무선 통신망에 RFID시스템을 효과적으로 적용한다면 선박운항의 효율화, 해양안전 확보 및 해양환경 보호에도 많은 기여를 할 것이다.
최근 RFID 기술은 유비쿼터스 센서 네트워크 구현을 위한 중요기술로 급부상하고 있다. 본고에서는 RFID 기술, 표준화 동향 및 다양한 응용영역을 분석함으로써 해상분야의 전망있는 응용분야를 발굴하기 위한 조사목적에서 이루어 졌다. RFID 기술개요 및 요소기술, 국내외 표준화 동향 및 응용분야를 소개한 후 해상분야에서 RFID 활용방안을 소개하였다. 해상분야에서 주요 응용영역으로는 선용품 재고관리의 자동화, 컨테이너의 관리, 화물창 상태관리, 이동통신망을 이용한 연안선박의 관리방안'등을 들 수 있다. 결과적으로 기존의 이용가능한 유무선 통신망에 RFID시스템을 효과적으로 적용한다면 선박운항의 효율화, 해양안전 확보 및 해양환경 보호에도 많은 기여를 할 것이다.
최근 비디오 스트리밍과 대화형 비디오 서비스 등과 같은 광대역 멀티미디어 서비스를 지원하기 위하여 Wimax와 같은 4G 무선네트워크 시스템 기술이 발전해 왔다. 4G 무선네트워크의 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)과 MIMO(multi Input Multi Output)은 사용자들에게 매우 유연한 QoS(Quality of Service) 서비스를 제공해 줄 수 있다.[1] 이 논문에서는 다양한 네트워크 상황에서 멀티캐스트 그룹에게 효율적인 방법으로 통신 자원을 할당하기 위해 OFDM 방법을 사용 하였다. 이에 본 논문에서는 한 셀(cell) 내의 서로 다른 멀티캐스트의 그룹의 다른 SNR(Signal to noise Ratio)의 사용자 분포에 따른 적응적인 scalable 비디오 멀티캐스트 방식을 제안한다. 더 나은 수신율을 가진 사용자는 최적의 MCS(Modulation and Coding Scheme) 할당을 통해 서로 다른 화질의 scalable 비디오 계층 중 높은 해상도의 비디오를 받을 수 있다. 논문에서는 전체 전송률을 최적화 하는 대신 전송받은 전체 비디오의 평균 화질을 최적화하는 방법을 제안한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권8호
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pp.1092-1097
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2011
해상에서 데이터통신은 전통적으로 위성과 RF로 이루어진다. 그러나 전송률과 비용의 제약으로 새로운 통신체계를 필요로 한다. 최근 육상의 광대역 캐리어를 해상에서 활용하고자하는 노력이 경주되고 있다. 이 논문에서는 자율망 기반의 해상통신망 모델에서 다양한 육상의 캐리어를 해상에 적용한 경로배정방식을 새롭게 제안한다. 그것은 응용과 캐리어의 전송특성의 정규화된 값에 의한 최적 캐리어를 찾은 후 그 캐리어에 의한 최적경로를 선택하는(NTCR) 방식으로 기존의 최다승방식(MWR)과 성능을 비교하였다.
매우 제한된 전송 대역을 이용하여 비디오 데이터를 전송해야 하는 필요성은, 광대역을 통한 비디오 서비스가 활성화되어 있는 현 시점에서도 꾸준히 존재한다. 본 논문에서는 초협대역 네트워크를 통한 저해상도 비디오 전송을 위해, 공간 확장형 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크에서 기본 계층의 부호화된 프레임을 심층 신경망 기반 초해상화 기법을 이용하여 업스케일링 하여 향상 계층 부호화 시에 예측 영상으로 활용하여 부호화 효율을 높이는 방법을 제안한다. 기존의 스케일러블 HEVC (High efficiency video coding) 표준에서는 고정된 필터로 업스케일링을 하는데 비해, 본 논문에서는 초해상화 수행을 위해 학습된 심층신경망을 기존의 고정 업스케일링 필터를 대체하여 적용하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 스킵 연결과 잔차 학습 기법 등이 적용된 심층 콘볼루션 신경망 구조를 제안하고, 비디오 코딩 프레임워크의 실제 응용 상황에 맞추어 학습시켰다. 입력 해상도가 $352{\times}288$이고 프레임율이 8fps인 영상을 110kbps로 부호화 하는 응용 상황에서, 기존의 스케일러블 HEVC 프레임워크에 비해 제안하는 스케일러블 비디오 코딩 프레임워크의 화질이 더 높고 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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