• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.1
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• pp.167-172
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• 2022

Currently, ship control, tug, and pilot work in import/export ports including Gwangyang Port are operated according to factors such as the order of arrival and departure regardless of the shipping company. Also, even this is done very inefficiently by hand. Therefore, there is an urgent need to develop a system to increase the efficiency of port and ship operation through standardization and digitalization of tasks related to Berthing and unberthing of ships. In this study, we propose a method to increase the efficiency of port and vessel operation by designing a smart port operation system based on big data such as vessel location information, pilotage and tug schedule, arrival/departure operation information, and weather information.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.211-215
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• 2009

대형선박은 각종 고가 장비를 활용하여 장비 및 기타 선박운항에 필요한 요소들이 관리되고 있지만, 소형선박의 경우는 고가 장비 구입비용 등의 문제로 인해 장비, 인원, 입출항 등이 제대로 관리되지 못하고 있다. 이로 인해 장비고장에 따른 문제, 인원 관리 미흡에 따른 문제, 입출항 지연 신고 등과 같은 다양한 문제들이 발생하고 있다. 그래서 본 연구에서는 기존 고가 장비를 대체하면서 이러한 문제를 해결하기 위하여 IP-RFID 기술을 이용한 소형선박관리 시스템을 제시하고, 이 시스템을 이용한 새로운 비즈니스 모델을 제안한다. IP-RFID를 이용한 소형선박 관리 비즈니스 모델에서는 참여 주체들이 새로운 시스템을 통해 어떤 가치를 획득할 수 있는지를 중점적으로 분석하여, 새로운 비즈니스로서의 가능성을 제시하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.23 no.4
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• pp.289-295
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• 2019

Maritime back-up navigation system in port approach requires a horizontal accuracy of 10 meters in IALA (International Association of Lighthouse Authorities) recommendations. eLoran which is a best back-up navigation system that satisfies accuracy requirement has poor navigation performance depending signal environments. Especially, noise caused by multipath and electronic devices around eLoran antenna affects navigation performance. In this paper, Ship based Navigation Back-up system using UAV on Interference is designed to satisfy horizontal accuracy requirement. To improve the eLoran signal environment, UAVs are equipped with camera, IMU sensor and eLoran antenna and receivers. This proposed system is designed to receive eLoran signal through UAV-based receiver and control UAV's position and attitude within Landmark around area. The ship-based positioning using eLoran signal, vision and attitude information received from UAV satisfy resilient and robust navigation requirements.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.323-324
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• 2022

복잡한 항만해역에서 자율운항선박 입출항 지원을 위해서는 항내에서 통항하는 선박에 대한 지속적인 인식이 필요하며, 이를 위해 선박자동식별시스템(AIS)에서 송출된 정보를 기반으로 선박의 운동정보(위치/침로/속도), 식별번호 및 크기 정보를 확인한다. 하지만, AIS 탑재 의무가 있는 선박에 대한 정보만 취득이 가능하기 때문에, 보조적으로 육상레이더를 활용하여 AIS 정보로부터 식별이 안되는 선박을 인식할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 자율운항선박 입출항 지원을 위해 레이더 이미지를 활용하여 선박의 운동정보와 형상정보를 동시에 추정할 수 있는 알고리즘을 설계하였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.34 no.4
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• pp.1251-1259
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• 2014

This study presents the linkage method combining the existing Port Management Information System (PORT-MIS) DB with the scattered vessel activity data sets including the hotelling and maneuvering characteristics and specification information of the vessels arriving and departing from the port of Busan from January 2009 to June 2010. By linking the data sets, this study made three types of vessel activity databases: L-PORT-MIS DB with low-level vessel activities, M-PORT-MIS DB with medium-level vessel activities such as hotelling time, H-PORT-MIS DB with high-level vessel activities such as hotelling time, engine power, etc. The greenhouse gas (GHG) emissions estimation results show that total GHG emissions decreases when the detailed vessel activities are employed. This decrease in the total GHG emissions by the level of vessel activities implies that the GHG emissions from the low and medium level vessel activities are overestimated due to the aggregated hotelling/maneuvering times and speeds resulting from the past vessel specifications. Therefore, the GHG emissions using the H-PORT-MIS DB are more reliable GHG emission estimates in that the vessel specifications and the observed hotelling time of each vessel are employed in the estimation process. Hence, the high-level vessel activity dataset should be constructed to implement more suitable countermeasures for reducing the GHG emissions in the port of Busan.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.06a
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• pp.123-125
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• 2011

울산항은 1996년 9월부터 입출항 선박의 항행안전을 위해 VTS 시스템을 설치운영하고 있으나 많은 선박통항량과 위험화물 운송선박의 잦은 운항으로 여러 가지 위험요소가 상존하고 있는 개항장이다. VTS 시스템은 레이더의 자동물표추적장치에 의한 데이터, PORT-MIS의 선박관련 데이터 등 많은 정보들이 분산 처리되어 관제사에게 제공되고 있으나 최근 선박에 설치 운영되고 있는 선박자동식별장치(AIS)에 의해 선박의 정보들이 더욱 신속하고 정확하게 처리되는 것으로 평가되고 있다. 그러나 인위적인 과실에 의한 AIS의 오류정보들과 원활하지 못한 데이터통신에 의한 데이터 누락현상에 의해 VTS 시스템 운용에 막대한 영향을 초래하고 있다. 이러한 인위적인 과실에 의한 AIS의 오류 데이터는 PSC 검사관들의 적극적인 개선의지로 정책적인 계도작업을 수행하고 있으므로 점차 개선될 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서 AIS의 원활하지 못한 통신망에 의한 데이터 누락 현상에 의한 VTS 시스템에서의 영향을 조사 분석하고 이에 따른 개선 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.39 no.3
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• pp.47-60
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• 2023

A thorough inventory of ship emissions, particularly ship's emission of in-port area is necessary to identify significant sources of exhaust gases such as NOx, SOx, PM, and CO₂ and trends in emission levels over time, and reduce their serious effects on the environment and human health. Therefore, the goal of this study is to assess the volume of emissions from ships in Mokpo port, which serves as a gateway to the southwest coast of Korea, using a bottom-up methodology and data from the automatic identification system (AIS) and the Korean Port Management Information System (Port-MIS). In this work, an analysis of ship movement utilizing AIS data and an actual set of data on ship specification were gathered. By examining ship movement using AIS data, We also proposed a new approach for identifying cruising/maneuvering mode. Finally, the results were classified by ship operating mode, by exhaust gas, by ship type, and by berth, which provides a thorough and in-depth analysis of the air pollution caused by ships in Mokpo port.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.485-487
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• 2013

현재 건설 중인 제주 강정항에 15만톤급 크루즈 선박의 운항안전성 여부를 판별하기 위하여 3차례의 선박조종 시뮬레이션 평가를 실시하였다. 국내 초대형 크루즈 선박의 조종성능에 대한 연구가 미비했고, 크루즈 선박의 조종성능을 정확하게 선박조종 시뮬레이터에 반영할 수 없었던 시스템적인 한계로 인해 초대형 크루즈 선박의 운항 안전성 평가 결과는 사회적으로 많은 갈등과 마찰을 초래하였다. 본 연구에서는 세계적인 초대형 크루즈 선박의 조종특성을 바탕으로 제주 강정항 건설 과정에서는 논란이 되었던 수역시설의 적정성을 검토하고자 선회장, 항로 법선, 방파제 통과 선속 등에 대하여 국내외 각종 설계지침과 실측 자료, 항만 운영 사례 등을 심층 분석하였다. 초대형 크루즈 선박의 우수한 추진 및 조종성능을 감안하면 제주 강정항의 수역시설 규모는 적정하다고 판단되며, 초대형 크루즈 선박의 안전 입출항에도 별다른 문제는 없을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.15-17
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• 2015

입출항 선박의 증가와 선박의 대형화로 인하여 두 선박간의 항법규정을 기본으로 하는 해상충돌예방규칙 등 기존의 규정만으로는 연안해역과 항만의 출입항로에서 안전하고 원활한 해상교통을 기대하기 어렵게 되었다. 낚시 유어선과 항내운항선박 등 혼잡요인이 많은 항만의 항로환경을 해상교통공학적인 방법으로 연구하여 출입항 선박들의 혼잡을 감소하고 어선 및 어장의 간섭을 줄일 수 있는 시스템을 마련하여야 한다. 항로와 정박지, 교통안전특정해역, 항행보조시설 등 하드웨어 개선뿐만 아니라 소프트웨어라고 할 수 있는 도선사 승하선 구간의 해도표시, 출입항 선박간의 방향별 집단관리로 등으로 혼잡을 정리하는 개선이 필요하다. 항로의 혼잡과 위해요소의 감소 및 어민 등 항로주변 수역 이해관계의 조율에 기여할 수 있는 이러한 연구가 현실에 부합하기 위해서는 현장에서 항로를 이용하는 전문가의 축적된 경험을 바탕으로 연구함이 효과적이다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.31 no.6
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• pp.447-454
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• 2007

To assess the port development and maritime traffic environment, the future traffic volume has been estimated using the number of inbound and outbound vessel for a specific port. The estimation of future traffic volume should be considered as an important factor to establish the degree of fairway congestion, the determination of fairway width and the operational role. Until now, the number of in and out vessel for the port has been only estimated mainly, but the type and size of inbound and outbound ships are different depending on the port's characteristics. So, it is difficult to estimate the future traffic volume using the change of only one item. This paper calculates the future traffic volume using the marine traffic characteristic factors as the number of coastal ship and ocean-going ship, the size of ship and the change of cargo volume per a ship etc. And it compared with the results of Artificial Neural Network(ANN) for accurate identification of nonlinear system.