• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.212-213
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• 2023

항·포구내에서 주.야간에 걸쳐 미등록 선박을 검출하기 위해, 가시광 및 IR, 라이다 센서를 통해 선박 영상 및 거리정보를 획득하고, 딥러닝 기술을 적용하여 선박의 외관에 대한 특징 분석 및 선박에 표기된 문자열의 인식, 선박의 크기 측정을 통해 선박을 분류하고 특정하는 기술 개발

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.41-42
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• 2019

해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.

• 대한조선학회지
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• 제41권1호
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• pp.33-47
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• 2004

조선기자재는 선박의 건조 및 수리에 사용되는 모든 기계와 자재류를 일컫는 것으로, 선종과 규모에 따라 다소 차이가 있으나 약460여종에 이르며 선박 건조원가의 55∼65%를 차지하고 있다. 선박부품인 조선기자재는 기능별로 나누어 금속제품, 화학제품, 용접재료, 주단제품으로 구성되는 선체부, 엔진을 포함하는 추진장치와 보조기계로 대별되는 기관부, 조타, 계선, 하역, 안전장비 및 거주설비 등의 의장부 및 동력, 배선, 조명, 항해통신, 제어장치 등으로 구성되는 전기ㆍ전자부로 분류된다. 특히 최근에는 방화ㆍ방재 설비로 대표되는 안전설비를 의장부에서 별도로 분류하기도 하며, 선박의 자동화 추세에 따라 전기와 전자부분을 분리하여 분류하기도 한다.(중략)

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.763-765
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• 2015

선박 수리 업무는 각 수리업체가 자체적으로 진행하고 있다. 업무를 진행하는 업체의 특성에 맞추어 업무분류를 산출하고 수리가 진행되고 있다. 따라서 실제 업무를 진행하는 외주업체는 정형화 되지 못한 업무성향에 따라 혼돈이 발생한다. 본 논문에서는 선박수리 업무를 분류하여 수리장비 및 인력정보 표현방법과 이를 활용하는 방법을 상세하여 수리업무의 차질이 발생하지 않도록 한다. 업무분류를 통하여 수리관리업체 및 외주업체는 더욱 밀착된 협력관계를 유지할 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.418-420
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• 2020

해양에서의 선박사고 발생 횟수는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 한국해양안전심판원에서는 이러한 사례들의 판결을 관련 인력들이 공유할 수 있도록 재결서를 제작하여 발간하고 있다. 그러나 선박사고는 2019년 기준 2,971건이 발생하여, 재결서만으로 관련 인력들이 다양한 사건들의 판례를 익히기엔 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 문장 표상 기법을 이용한 다중 작업 학습을 이용하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하는 실험을 진행하였다. USE, KorBERT 두 가지의 모델을 2010~2019년 재결서 데이터로 학습하여 선박사고의 사고 유형, 적용되는 법령, 형량을 분류 및 예측하였으며 그에 따른 정확도를 비교한 결과, KorBERT 문장 표상을 사용한 분류 모델이 가장 정확도가 높음을 확인했다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.48-50
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• 2023

울산항 해상교통관제센터(VTS)에서 수신한 AIS 데이터를 이용하여 울산항 출입하는 선박의 MMSI 정보를 분류하였다. 분류된 MMSI 정보는 웹 크롤링을 통하여 선박의 종류, 국적, 총톤수, 길이, 폭 등을 데이터를 수집하였다. AIS 데이터와 MMSI의 선박 정보를 이용하여 출입하는 선박의 선종별 운항 경로 궤적을 분석하였다. 분석된 데이터는 선박 도선 및 항내 안전항로 유도에 활용하고자 한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.8-8
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• 2018

• 한국항해항만학회지
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• 제42권4호
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• pp.277-282
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• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.66-68
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• 2013

이 연구에서는 내수면 선박의 현황 및 사고사례에 대하여 조사 및 분석하였다. 또한, 내수면 선박에 적용되는 여러 법규의 내용을 내수면 선박의 항해설비, 선원의 자격요건, 내수면선박의 항행규정으로 분류하고 검토하였으며, 외국의 주요 내수면 항행규정 사례 및 국제해상충돌방지규칙을 고찰하여 국내 항행규정의 문제점 및 보완점을 제안하였다.

• 대한조선학회지
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• 제41권2호
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• pp.35-46
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• 2004

조선기자재산업은 선박에 탑재되는 주기관을 포함한 450∼500종의 제품을 공급하는 산업이며, 신조선박의 건조비 가운데 60∼70% 이상을 차지하는 여러 가지 산업(기계, 금속, 전기, 전자, 화학, IT 등)이 관련되는 복합 산업이라 할 수 있다. 조선기자재는 기관시스템, 선체시스템 및 전기시스템으로 분류하며, 부문별 품목의 분류는 표1.1에 보이는 바와 같으며, 각각의 부품의 특성은 아래와 같다.(중략)