• 제목/요약/키워드: 다중선박

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궤적 정보를 이용한 냉동 컨테이너 모니터링 시스템 (Reefer Container Monitoring System using Trajectory Information)

  • 이명진;이응재;하덕천;류근호;백승재
    • 한국지리정보학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.23-39
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    • 2005
  • 위성 통신 기술의 발달로 국부적으로 수행되던 위치 추적의 범위가 전 세계로 확산되었다. 하지만 기존의 물류 관제 시스템들은 관제 서버와 물류간의 통신을 위하여 휴대폰 통신망을 이용하기 때문에 일부 지역 내에서 이동하는 물류에 대해서만 관제가 가능하다. 이 논문에서는 위성 통신을 이용하여 전 세계를 이동하는 물류 매체인 냉동 컨테이너의 위치 및 상태 정보를 관리하기 위한 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 냉동 컨테이너의 상태를 직접 관제하는 데이터 수집부, 관제 서버와의 통신을 담당하는 위성 통신부, 냉동 컨테이너 정보를 관리하는 관제부로 구성된다. 시스템의 관제부에서는 냉동 컨테이너의 위치 추적 및 관제를 효과적으로 수행하기 위하여 기존의 TB 트리를 기반으로 하는 다중 버전 이동 객체 색인을 사용하였다. 제안된 냉동 컨테이너 관제시스템은 화주, 운송회사 등 육해상 물류관련 기관에서 냉동컨테이너 및 선박 위치추적, 컨테이너 통제, 컨테이너 통계 등 다양한 용도로 사용될 수 있어 화주에게는 컨테이너 운송에 대한 서비스를 제공하며, 선사에게는 선박안전경보시스템, 선박 관리, 냉동컨테이너를 효율적인 관리 기능을 제공하게 한다.

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국외에서 출항한 국내 입항 선박에서 검출된 한국 미분포 편승자 해충에 대한 보고 II (Report on the Hitchhiker Insect Pests detected from the Foreign Vessels Entering into Korea II)

  • 강태화;김상웅;홍기정;김남희;조일규;최득수
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제60권3호
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    • pp.269-276
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    • 2021
  • 2018년 7월 13일부터 2019년 10월 29일까지 1년 3개월 동안, 총 306개 국외 발 국내 입항 선박을 대상으로 한국 미분포 편승자 해충(not-distributed hitchhiker insect pests in Korea)에 대한 모니터링을 실시하였다. 그 결과, 총 805개체의 편승자 해충을 확보하였으며, 이를 통합 분류학적 종동정 방법(integrative identification method)을 이용하여 총 12목 78과 379종으로 동정하였다. 이 중 7목 21과 42종 67개체의 한국 미분포종이 확인되었는데, 10종이 다중검출된 것으로 나타났으며, 그 중 7종은 2018년도에 이어 2019년도에도 검출된 것으로 확인되었다. 또한, 농림축산검역본부에 관리해충으로 등재되어 있는 Erthesina fullo (Pentatomidae, Hemiptera)와 Tessaratoma papilosa (Tessaratomidae, Hemiptera)가 검출되었다. 이에 따라, 검출된 미분포종의 사전 조사 및 모니터링 방안 마련뿐만 아니라 침입종(invasive species) 내지 침입 가능종(invasive likelihood species)에 대한 위험성 평가를 위한 data sheet를 제공하였다.

레이다와 전파신호처리 기술(I)

  • 곽영길
    • 한국전자파학회지:전자파기술
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    • 제5권1호
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    • pp.100-110
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    • 1994
  • 레이다 신호는 대표적인 전자파 신호로서 주변환경에 따라 시간, 주파수, 공간 영역에서 고유한 신호특성을 가지고 있으며, 신호처리 기법도 다양하다. 본 논문에서는 먼저 레이다를 위한 전파 신호처리 의정의와 필요성을 언급한뒤, 레이다 신호환경 특성을 살펴보고 신호처리를 위한 신호의 시간 및 스펙트럼 특성에 대해 기술하였다. 그리고, 신호특성에 적합한 신호처리기의 구현을 위해 레이다 신호처리에 관 련된 주요 기법에 대해 개괄적으로 설명하였다. 레이다 신호처리 분야는 일반적으로 잘 알려진 음성이 나 영상신호처리 분야와 달리 고유한 알고리듬과 구조가 요구된다. 신호처리기법으로서 레이다 파형설 계, 해상도 모호성, 펄스압축, 클러터제거, 도플러처리, 일정오경보탐지, 클러터 지도, 표적군 형성/ 추출, 표적식별, 레이다영상기법, 적응배열처리 등에 관해 개괄적으로 설명하였다. 레이다 선호처리 기술은 "스마트"한 레이다를 위한 두뇌 역할을 하기때문에 그 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 그러나, 고속, 대용량의 신호를 주어진 빔 주사시간동안에 실시간으로 처리하여 표적 정보를 추출해야 하기 때문에 아직도 상용 프로세서의 속도 한계내에서 알고리듬의 수행에 다소 제약을 받고 있으나, 최근 디지탈 신호처리 전용의 고속 칩의 출현으로 많은 발전을 가져오고 있다. 끝으로, 향후 레이다 신호처리 발전 추세와 응용분야에 대해 살펴보았다. 응용분야는 군수 및 민수용의 겸용 파급효과가 매우 크고, 군용의 대공탐색 및 조기경보, 전장감시뿐만 아니라 전투기 탑재용으로 필수적이며, 특히 민수용의 공 항, 항공기, 선박, 위성 등 매우 다양하다. 최근 발전추세에 따른 기술로서 다중모드 신호처리, 고집적 회로기술, 적응배열, 디지탈 빔형성, 적응성, 고분해능 및 방향성, 표적식별, 다차원 신호처리에 대해 언급 하였다.

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연안VTS 관제대상 확대(유선)에 따른 고찰

  • 엄윤상;김성훈;김준호;박규민;김창일
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.299-301
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    • 2015
  • 2015. 04. 20.부터 2톤 이상 AIS를 설치한 유선을 관제대상으로 지정 고시(연안 해상교통 관제운영에 관한 고시)되면서 전국적으로 유선 보유척수가 가장 많은 통영 연안VTS에서 유선 관제 시행 중 도출된 문제점들에 대한 개선책을 모색하고 보다 더 효율적이고 안전한 관제를 통해 유선해양사고 방지 및 신속한 상황대처로 안전한 바다 조성에 이바지하고자 한다.

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통계적 접근법에 의한 선박 중량추정 방법 개발 (A Development of the Ship Weight Estimating Method by a Statistical Approach)

  • 조용진
    • 대한조선학회논문집
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    • 제48권5호
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    • pp.426-434
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    • 2011
  • Accurate weight prediction methods are an essential of the ship design in both ship cost managements and performance satisfactions. When no parent or similar ships are available, an adequate method of the ship weight estimating is required. In this study, there was carried out to develop the ship weight estimating method for the preliminary design phase. The weight estimating methods were first surveyed by the references and summarized their characteristics. The weight estimation method by statistical approach was developed for the container ship because the containerized transportation markets is gradually growing and ship's size and loading capacity are rapidly enlarged. The correlation analysis and the multiple regression analysis were used for developing the weight estimating method. As a results of evaluating the developed method, the error ratio of the variation between estimated weight and ship's data was about 5%. And it was only 1% difference with the calculating weight of conceptual design results by shipyard design team that the estimating weight of ultra-large container ship was predicted by the developed method.

UWB기반 다중 홉 선박 네트워크간의 공존을 위한 충돌 회피 기술 (Collision Avoidance Method for Coexistence between Relay-Based Multi-Hop UWB System)

  • 김진우;박종환;이성로
    • 한국통신학회논문지
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    • 제39C권8호
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    • pp.688-695
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    • 2014
  • 집이나 사무실과 같은 소규모의 무선 환경에서 UWB 기반의 다양한 네트워크가 혼재할 수 있다. 이들 네트워크들은 각각의 어플리케이션을 위해 독립적으로 동작하기 때문에, 인접한 네트워크간의 데이터 충돌이 발생할 수 있다. 네트워크내의 디바이스들이 많이 공존할 때 데이터 충돌을 피하기 위해 다른 시간대의 자원을 사용할 경우 서비스 제공을 위해 필요한 자원이 부족하게 되는 현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다수의 UWB 시스템들이 공존하기 위한 충돌 회피 기법을 제안하였다. 이를 증명하기 위해, 본 논문에서는 제안된 기법을 시뮬레이터에 적용시켜서 성능 분석을 수행하였다.

다중 인공 신경망의 Federated Architecture와 그 응용-선박 중앙단면 형상 설계를 중심으로 (Federated Architecture of Multiple Neural Networks : A Case Study on the Configuration Design of Midship Structure)

  • 이경호;연윤석
    • 한국CDE학회논문집
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    • 제2권2호
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    • pp.77-84
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    • 1997
  • This paper is concerning the development of multiple neural networks system of problem domains where the complete input space can be decomposed into several different regions, and these are known prior to training neural networks. We will adopt oblique decision tree to represent the divided input space and sel ect an appropriate subnetworks, each of which is trained over a different region of input space. The overall architecture of multiple neural networks system, called the federated architecture, consists of a facilitator, normal subnetworks, and tile networks. The role of a facilitator is to choose the subnetwork that is suitable for the given input data using information obtained from decision tree. However, if input data is close enough to the boundaries of regions, there is a large possibility of selecting the invalid subnetwork due to the incorrect prediction of decision tree. When such a situation is encountered, the facilitator selects a tile network that is trained closely to the boundaries of partitioned input space, instead of a normal subnetwork. In this way, it is possible to reduce the large error of neural networks at zones close to borders of regions. The validation of our approach is examined and verified by applying the federated neural networks system to the configuration design of a midship structure.

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수처리 선진화 사업-옥내급수관 갱생으로 녹물 제거

  • 대한설비건설협회
    • 월간 기계설비
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    • 12호통권209호
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    • pp.34-43
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    • 2007
  • 환경부는 산하 수처리선진화사업단에서 수돗물 수질개선대책의 일환으로 연구개발한 옥내급수관 진단, 세척 및 갱생기술을 적용, 서울시와 공동으로 시범사업을 실시한다고 밝혔다. 이 사업은 서울 둔촌동 주공아파트 2개동 80세대를 대상으로 약 1억2000만원의 예산을 들여 지난 8월 말부터 시행, 수돗물 녹물발생 방지를 위한 갱생기술의 완성도를 검증·확인한다는 것. 기존 옥내급수관 갱생기술은 평균 관직경 15mm인 소형관에 대한 정밀시공이 어려워 녹이 재발하는 경우가 많았다. 하지만 이번에 개발된 기술은 수도관 내부의 녹 제거 및 관 내부 표면이 균일토록 코팅할 뿐 아니라 시공 후 마이크로 로봇을 이용, 관 내부 촬영 및 절연도 체크를 통해 코팅 완성도를 확인, 녹 재발 가능성을 미연에 방지한다. 이번 기술이 검증되면 환경부는 선박배관, 빌딩, 냉각수배관, 소화용배관, 산업용배관 등에도 확대 적용하고 해외진출을 통해 물산업 육성 아이템으로 발전시킬 계획이다. 한편 환경부는 지난 2005년 수도법을 개정, 건축연면적 6만$m^2$이상 다중이용건축물과 연면적5,000$m^2$이상 국.공립 공공시설은 준공 5년 후부터 매년 수질검사를 실시, 결과에 따라 수도관을 세척·갱생 또는 교체토록 올해 1월부터 의무화 하고 있다.

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드론을 활용한 고주파 레이다의 안테나 패턴 측정(APM) 가능성 검토 (Evaluation of Antenna Pattern Measurement of HF Radar using Drone)

  • 정다운;김재엽;송규민
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제35권6호
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    • pp.109-120
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    • 2023
  • 광해역의 표층 해수유동을 준 실시간으로 측정하는 장비인 해양 고주파 레이다(High Frequency Radar, HFR)는 특정 전파대역(HF)의 주파수를 해수면으로 발사하고 후방으로 산란된 전파를 분석하여 표층 유속 벡터를 측정한다(Crombie, 1955; Barrick, 1972). 본 연구에서 사용되는 Codar사의 Seasonde HF radar의 경우, 무지향성 안테나에서 송·수신한 전파의 브래그 피크(Bragg peak)의 강도와 다중신호분류(Mutiple Signal Classification, MUSIC) 알고리즘을 통하여 방사형 해류(Radial Vector)의 속도와 위치를 결정하게 된다. 이때 생산된 해류는 관측 전파 수신 환경의 특성이 고려되지 않은 이상적인 전파환경(Ideal Pattern)이 적용된 자료로써 이를 보정하기 위하여 안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM)을 시행하여 보정된 방사해류장(Measured Radial Vector)을 계산하게 된다. APM의 관측원리는 안테나로부터 수신되는 각 위치별 신호 강도값을 측정하여 해류의 위치 및 위상 정보를 수정하는 것으로 일반적으로 선박에 안테나를 설치하여 실험을 진행한다. 하지만 선박을 활용할 시, 기상조건과 해양 상황 등 다양한 환경에 의해 최적의 APM 결과를 산출하기까지 많은 제약이 따른다. 따라서 APM 실험에 대하여 해상 상황에 대한 의존도를 낮추고 경제적인 효율성을 높이기 위하여 무인항공기인 드론을 이용한 APM 활용 가능성을 검토하였다. 본 연구에서는 전남 완도군 당사리 당사도등대에 설치된 고주파레이다를 활용하여 선박을 활용한 APM 실험과 드론을 활용한 APM 실험을 진행하였으며 선박과 드론으로 관측된 결과가 적용된 방사형 해류와 계류된 고정부이를 활용하여 그 결과를 비교 분석하였다.

선박용 밸브의 내부 누설 진단을 위한 음향방출신호의 머신러닝 기법 적용 연구 (Diagnosis of Valve Internal Leakage for Ship Piping System using Acoustic Emission Signal-based Machine Learning Approach)

  • 이정형
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권1호
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    • pp.184-192
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    • 2022
  • 밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.