Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2023.11a
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pp.79-80
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2023
본 논문에서는 화재 시뮬레이션을 이용하여 풍량, 풍향, 보관물질, 시설물의 위치 등 여러 요소를 고려한 플랜트 시설물의 상황별 화재 성상을 분석하여 화재진압 시나리오를 구축하고 이를 스마트 화재 모니터링 구현을 위한 아키텍처 시스템을 설계하여 화재 초기상황에 스마트 화재 모니터링을 통해 방수총을 빠르게 동작시킬 수 있다. 플랜트 시설 화재 시 스마트 화재 모니터링과 연동된 방수총의 동작 시간을 효과적으로 단축시키며 화재 취약지점에 거점타격방식으로 방수하고자 한다
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.69-71
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2021
항로표지의 효율적 관리와 연계/수집 정보의 서비스를 위해 스마트 항로표지 정보협력시스템이 요구 되었고, 항로표지 관리, 선박 사용, 육상 정보 활용을 위해서는 서비스 플랫폼이 반드시 고려되어야 한다. IMO e-Navigation 전략 이행을 위해 16개의 해양 서비스가 식별되었고, 해양 서비스 개발을 목적으로 해양 서비스 정의, 기술표준 개발에 관한 표준이 개발되었으며, 정보 교환을 위한 S-100 데이터 모델 적용이 논의 되었다. 해양 서비스 플랫폼 개발과 관련하여 서비스 인증, 검색, 메시지 전송에 관한 MCP가 개발 되었으며, 서비스 플랫폼 평가에 관한 기준이 개발되었다. 본 연구에서는 스마트 항로표지 정보 서비스 플랫폼 개발을 위해 서비스 내역과 정보협력 시스템의 구조를 분석하고, IMO/IALA/IHO 국제기구의 최신 기준에 따른 해양 서비스 플랫폼 구축 방안을 제시 하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.311-313
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2023
자율운항선박, 스마트 해상물류 등 미래 해상환경의 패러다임 변화에 대응하여 항로표지 현장시설을 고도화하고 신해상교통인프라 지능화 및 정보서비스 개발을 위해 스마트 항로표지 및 연계기술 개발 사업을 수행하고 있다. 본 사업의 1단계 연구 성과로 스마트 항로표지 통합플랫폼과 항로표지 서비스 성능시험환경이 구축되는데, 본 연구에서는 스마트 항로표지 통합 플랫폼에 설치된 각종 센서에서 수집된 정보를 육상의 성능시험환경으로 연동 시험에 관한 시나리오를 설계하였다. 스마트 항로표지 통합 플랫폼 및 장착되는 센서에 사전에 설계된 해양자원명을 부여하고 항로표지 정보관리시스템의 등록하는 절차를 제시하였고, 실시간으로 수집되는 항로표지 정보를 연동하여 빅데이터 분석 플랫폼으로 저장하고, 저장한 정보를 항로표지 서비스로의 적용과 활용에 관한 시나리오 설계 결과를 검토하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.41-43
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2021
미래 해상환경 변화 대응의 일환으로 항로표지의 스마트화를 위한 정보의 디지털화, 정보교환 체계의 표준화 등 항로표지기반의 정보 통합 DB구축을 통한 해양분야의 ICT 기술개발이 요구되고 있다. 또한, 항해안전을 위한 아날로그 정보 전달 기능의 항로표지 역할이 해양정보 수집 및 활용의 허브기능으로 확장이 되며 스마트항로표지의 도입 및 전환이 요구되고 있다. 이러한 해상교통흐름의 변화에 대응하기 위해 본 연구에서는 표준화, 디지털화된 항로표지정보의 통합 제공을 위한 디지털 항로표지 정보관리를 위한 정보협력시스템을 설계하였다.
Big data analytics and AI play a critical role in the development of smart plants. This study presents a big data platform for plant data and an 'AutoML platform' for AI-based plant O&M(Operation and Maintenance). The big data platform collects, processes and stores large volumes of data generated in plants using Hadoop, Spark, and Kafka. The AutoML platform is a machine learning automation system aimed at constructing predictive models for equipment prognostics and process optimization in plants. The developed platforms configures a data pipeline considering compatibility with existing plant OISs(Operation Information Systems) and employs a web-based GUI to enhance both accessibility and convenience for users. Also, it has functions to load user-customizable modules into data processing and learning algorithms, which increases process flexibility. This paper demonstrates the operation of the platforms for a specific process of an oil company in Korea and presents an example of an effective data utilization platform for smart plants.
Park, Jong-Won;Im, Chang-Hwi;Lee, Jeong-Hui;Choe, Yeong-Cheol
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.05a
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pp.109-111
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2019
스마트 항만 IoT 인프라 및 정보수집 제공 장치 개발 과제는 항만 IoT 인프라와 정보수집 및 제공 장치 개발을 통해 항만물류자원들의 상호 간 초연결 네트워크를 구축하고, 이를 기반으로 실시간으로 정보를 수집 분석하여 제공함으로써 화물, 사람, 장비, 시설 등을 포함하는 항만 내 모든 자원의 연결성을 90% 이상 확보하고, 더불어 선박, 외부트럭, 교량, 교통 등을 포함한 항만 외 외부자원과의 연결성을 강화하는 것을 목적으로 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06d
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pp.436-439
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2010
최근 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술은 시범사업 수준의 테스트 환경을 벗어나 산업 현장 전반에 적용이 시도되고 있다. 현재의 USN 기술은 신뢰성 및 보안성이 취학하여 대규모 플랜트와 같은 난환경 산업 현장에의 적용이 어려운 현실이다. 또한 표준화된 기술의 부재로 인해 사용되는 USN 관련 장치들의 상호호환이 어려우며 기존 설비와의 호환이 어려워 산업 현장에 설치 규제가 심한 상태이. 다이러한 현실에도 불구하고 에너지 플랜트와 같은 고위험 시설물의 경우 설비에 대한 지속적인 감시 및 관리가 필요하며, 이를 위한 관련 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 USN 기술을 기반으로 에너지플랜트와 같은 고위험 시설물을 위한 고도화되고 지능화된 안전 인프라를 구축하여, 다양한 사고위험으로부터 안전성을 확보할 수 있는 스마트 플랜트안전 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 플랜트를 위한 고위험 시설물의 감시에 필수적인 요소기술을 소개하고, 이를 통합하기 위한 프래임워크 구조를 제시하여 향후 관련 기술에 대한 기준점을 제시한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.66-68
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2021
국내에 설치된 여러 종류의 항로표지를 체계적으로 관리하기 위한 '항로표지 전산관리 시스템'이 존재한다. 하지만 현행 전산관리시스템은 IALA S-201(항로표지 기본정보), S-124(항로표지 변경정보), S-125(항로표지 긴급정보)데이터 표준을 기반으로 한 항로표지 정보 서비스 대응에 한계점이 있다. 또한, 미래의 스마트 항로표지 정보, 장비에 대한 추가 센서 정보, 새로운 해양자원 서비스에 대한 정보관리의 확장성을 위하여 새로운 '스마트 항로표지 정보관리 시스템'을 개발하고 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.108-108
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2016
스마트워터그리드(Smart Water Grid; 이하 SWG)란 현재 직면에 있는 물 부족, 물 안보, 물 복지 등 물에 대한 문제를 ICT 기술을 활용하여 물관리의 새로운 패러다임을 제시할 수 있는 융합 기술이다. 즉, SWG는 기존의 수자원 관리 시스템의 한계를 극복하기 위해 첨단 정보통신기술을 이용하는 고효율의 차세대 인프라 시스템으로 다양한 수원을 활용하고 물을 효율적으로 배분 관리 운송하여 수자원의 불균형을 해소하고, 첨단센서네트워크를 이용해 용수관리 전분야에 걸쳐 양방향 실시간으로 용수정보를 감시 대응하여 용수관리와 에너지 효율의 최적화된 메가시티(mega-city)에 적합한 지능형 물관리가 가능할 것으로 예상되는 시스템이다. 따라서 국토교통부 과제로 추진중인 SWG 연구단에서 개발한 스마트 워터 기술을 영종도 112 블록에 적용하여 지역주민의 물복지 향상 및 물 사용자에 대한 소비자 만족도를 높이는데 목적을 두고 데모플랜트를 구축 방안을 수립하였다. 영종도 112블록(인천 운서동 및 운북동 일원)은 인천 공촌정수장에서 해저관로를 지나 영종통합 가압장에서 가압 후 공항신도시배수지에서 물을 공급받고 있는 지역으로 면적은 $17.41km^2$, 인구는 약 17,000명, 물사용량 $8,000m^3$/일, 총관로연장 약 55km, 유수율이 겨우 73.2% 지역이다. SWG 적용성 평가를 위해 영종도 112 블록에 유수율 제고 및 운영비용 저감을 목적으로 데모플랜트를 구축하였다. 스마트 계측을 위해 스마트미터 469개(15~20mm), 디지털미터 172개(25~200mm), 누수유무센서 1개소, 다항목 수질측정기 1개소, 유량계 3개소, 수압계 5개소, AMI 시스템 641개 및 물효율 운영프로그램과 물정보 App서비스 기능으로 구성하였다. 물효율 운영프로그램은 실시간 수요량 예측, 배수지 운영에 따른 취수량, 송수량, 펌프 대수조합 및 운전스케줄링이 가능한 경제적 물공급 스케줄링, 관망상태 감시 및 제어(실시간 유량/수압 분석을 통한 누수분석) 기능이 탑재되어 통합운영센터에서 운영할 계획이다. 데모플랜트 운영을 통해 수자원의 효율적인 배분 및 공급, 유지관리 향상, 운영 비용 최소화 등의 결과를 바탕으로 신도시 및 기존도시의 물관리 정책수립에 활용할 수 있을 뿐만아니라 시간적 공간적 불균형 해소 및 물시장 발전에 크게 기여할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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