• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.1-1
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• 2018

위험 유해물질(Hazardous and Noxious Substances) 과 유출에 및 그 대응 기술에 관한 연구는 활발히 이루어졌지만 HNS 선박 승무원 안전 관리 연구는 미흡한 면이 있다. 승무원은 HNS 사고를 미연에 예방하고, 대비할 수 있을 뿐만 아니라 사고의 초등 대응 책임자로서 재해 감소에 큰 역할을 할 수 있다. 본 연구에서는 승무원 재해를 분류 및 구조화하고 Risk 평가하였다. 현 HNS 선박의 방제자원을 분석하여 승무원 Risk를 기반으로 사고 초기 대비 대응력 강화를 위한 방안을 제시하였다. 연구결과를 바탕으로 HNS 선박의 방제자원 모델 개발을 위한 연구를 수행해 나갈 예정이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1397-1400
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• 2021

다수의 사고가 발생되는 소형 선박에 반해 대형 선박을 위주로 제공되고 있는 스마트 해상 물류 시스템을 뒷받침하기 위하여 소형 선박에서 자주 발생할 수 있는 사고의 유형과 그 예상 확률을 제공하는 시스템을 연구하고 제공한다. 로지스틱 분류를 통해 사고의 확률을 예측하며 추천 알고리즘을 활용한 발생 가능성이 높은 사고의 유형을 도출하여 소형 선박용 e-navigation 을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.198-199
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• 2023

자율운항선박 (Maritime Autonomous Surface Ship, MASS) 관련 기술이 전 세계적으로 활발히 개발되고 있는 가운데, 이러한 신기술을 검증하기 위해 국제표준 개발의 필요성이 증대하고 있다. 현재 ISO TC8(선박 및 해양기술) 분과에서 개발중이거나 제정된 표준 분석을 진행하였다. 3가지 카테고리로 분류하였을 때, 카테고리 3 - 세부 장비/어플리케이션에 대해 개발된 표준의 수가 카테고리 1 - 일반적인 가이드라인 및 기능적 요구사항에 대한 표준과 카테고리 1의 기능적 요구 사항을 만족하는 기술적 솔루션 레퍼런스인 기술적 솔루션 표준은 부족한 실정이다. 우선순위 도출을 통하여 카테고리 2 분야의 표준화 아이템을 도출하였고, 이를 기반으로 수립한 국제표준화 추진전략 및 계획을 소개할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.233-235
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• 2022

43차 산업혁명이 도래함에 따라 해운분야에도 자동화 및 무인화 기술을 접목한 안정성과 효율성을 향상시키기 위한 기술개발이 진행중이다. 그중 선박의 신속하고 안전한 이/접안을 돕도록 고안된 자동계류시스템은 선박의 식별 정보와 융합센서로부터 다양한 정보를 수집해 인력의 개입이 최소화하거나 무인화할 수 있으며, 이는 계류 라인을 이용한 기존 방법 대비 발생하는 위험 요소를 줄이고 효율적인 도선 지원이 가능하게 한다. 본 연구팀은 기초단계 연구로서 자율 운항 선박 구현을 위한 자동 계류 시스템 개념 설계를 제시한다. 연구내용은 크게 자동 계류시스템의 하드웨어 설계, 제어 및 운용 프로세스 설계, 선체 계측 기술 개발, 운동변위/계류력 산정 수치모델 개발, 항만 내 운영환경 및 시나리오 분석으로 분류할 수 있으며 본 발표에서는 연구현황과 추후 진행 방향에 대해 다루도록 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.6
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• pp.137-145
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• 2010

Digital vessel have to accurate and efficient mange the digital data from various sensors in the digital vessel. But, In sensor network, it is difficult to transmit and analyze the entire stream data depending on limited networks, power and processor. Therefore it is suitable to use alternative stream data processing after classifying the continuous stream data. In this paper, We propose efficient processing method that arrange some sensors (temperature, humidity, lighting, voice) and process query based on sliding window for efficient input stream and pre-clustering using multiple Support Vector Machine(SVM) algorithm and manage hash table to summarized information. Processing performance improve as store and search and memory using hash table and usage reduced so maintain hash table in memory. We obtained to efficient result that accuracy rate and processing performance of proposal method using 35,912 data sets.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.230-231
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• 2018

Ports and coastal areas that serve as national corridors have threats such as smuggling ships, enemy infiltration ships and pirate ships. To prevent intrusion of intrusive vessels, a system is needed to continuously monitor the coastal area and detect their intrusion. However, it is difficult for surveillance personnel to identify threatened vessels while monitoring large coastal areas. In this paper, we propose a system that can monitor coastal and harbor area and automatically detect ships entering the Navigation Inhibit Area to generate alarms and classify the types of ships by image classification.

• 전기의세계
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• v.39 no.9
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• pp.12-17
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• 1990

LDM의 분류와 응용 사례를 다루는데 제한된 지면사정 등으로 아쉬운 점이 많이 남는다. LDM의 개발 및 응용은 OA용, 측정 및 미소이동용 기구로서의 소형에서 부터 선박추진용 초전도기, 레일건 등의 특수용도의 대용량에 이르기까지 매우 다양한 형태로서의 진전이 예상된다. 특히, 선진 외국에서의 이 분야에 대한 지대한 관심과 엄청난 연구개발 상황에 비해 국내의 실정이 너무 미약하다는 생각을 하며 이 분야에 대한 흥미와 연구개발의 노력을 아끼지 않는 연구자가 많이 나와야 겠다.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.38 no.7
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• pp.535-545
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• 2017

Maritime accidents around the Korean Peninsula are increasing, and the ship detection research using remote sensing data is consequently becoming increasingly important. This study presented a new ship detection algorithm using hyperspectral images that provide the spectral information of several hundred channels in the ship detection field, which depends on high resolution optical imagery. We applied a spectral matching algorithm between the reflection spectrum of the ship deck obtained from two field observations and the ship and seawater spectrum of the hyperspectral sensor of an airborne visible/infrared imaging spectrometer. A total of five detection algorithms were used, namely spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM), and spectral information divergence (SID). SDS showed an error in the detection of seawater inside the ship, and SAM showed a clear classification result with a difference between ship and seawater of approximately 1.8 times. Additionally, the present study classified the vessels included in hyperspectral images by presenting the adaptive thresholds of each technique. As a result, SAM and SID showed superior ship detection abilities compared to those of other detection algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.709-711
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• 2010

This paper discusses a design and performance analysis of control network on large-scaled ship. Ship control network can be composed many actuator, sensors and controllers considering reliability and real-time performance. SMS(Ship Message Specification) is based on real time Ethernet is proposed for ship control networks. Considering ship environment, the proposed scheme is investigated through computer simulation.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.344-346
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• 2022

최근 자율운항기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 자율운항선 실증이 증가하고 있으며, 또한 자율운항선의 효율적 운용 특히 운항의 안전성을 위해 입출항 시기의 적절성 또한 중요해지고 있다. 이에 해상교통혼잡도를 예측하고자 하였고, AIS 빅데이터를 통해 선박별항적을 분석 및 분류하고자 하였다. 장기적 관점에서 PORT-MIS 선박입출항현황 데이터(호출번호, 입항일시, 출항일시, 전출항지, 차항지, 계선지)를 과거 AIS 빅데이터와 연결시켜 과거 항적 중 가장 가까운 항적을 찾고자 하였다. 그리고 당시 소요 시간을 반영하여 12개의 시간대별로 어느 시점에 어느 위치 구간에 선박들이 놓이게 될지 예측하였고, 특히 입출항 시기의 적절성에 핵심이 되는 13개로 모델링된 영역에 몇 개의 선박들이 항로를 지나는지에 따라 혼잡도(원활, 혼잡, 정체)를 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 단기적 관점에서 실제 AIS가 수신된 후에도 유사한 항적을 검사해가며 혼잡도를 예측하고자 하였고, 이러한 장단기적 혼잡도 예측을 통해 미래 자율운항선입출항 지원 서비스의 안전과 그 적절성을 제공하고자 하였다.