• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.251-253
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• 2022

관제구역내 충돌사고 예방을 위해 어선에 대한 안전관리가 중요시 되고 있으며 이들 어선들의 조업 패턴 분석 및 충돌 위험평가를 통해 위험 구역을 설정, 설정된 구역 내에서의 사고 예방을 위한 효율적 관제 방안 마련하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권3호
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• pp.551-562
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• 2009

수협의 어선조업정보는 국가 공식 통계가 가지고 있지 못한 위치별 조업정보를 가지고 있다는 장점이 있다. 위치별 조업정보는 해당 지역의 어업피해보상, 자원가치 산출 등을 추정할 수 있어 국가통계자료로의 가치가 매우 높으나 어업인들의 자기 정보의 노출에 대한 기피로 인해 신뢰성이 떨어지는 단점을 지니고 있다. 본 연구는 유용성분석을 통해 이러한 수협의 어선조업정보의 활용을 위한 방안을 제시하고 위치별 조업패턴의 특성을 분류하여 해구별 유사성의 정보를 산출을 목적으로 하였다. 분석결과 수협의 어선조업정보는 정부 생산통계대비 어획량의 약 33% 수준이나 유용성 분석에서 그 패턴과 상관관계가 밀접해 위치별 패턴파악에 유용한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 대해구별 2단계 군집분석을 통해 어획량, 조업일수, 조업척수에 대해 각각 최적의 군집을 구분하고 이를 종합하여 8개의 군집으로 패턴을 구분하였다.

• 선박안전
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• 제5권
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• pp.55-71
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• 2000

국내외적인 어업환경 변화 및 1997년 7월 수입자유화조치 이후 우리나라 수산물 소비행태변화에 따라 전체어업에 종사하고 있는 어선의 조업패턴과 수요량도 크게 변모하고 있다. 이와 같은 변화된 여건하에서 국내 연안어업의 실태와 어선건조물량의 분포 및 어업기술 연구개발사례 등을 살펴보고 어선의 수급에 대한 전망과 조업방법의 자동화 방향을 추정하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.319-322
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• 2014

VTS(Vessel Traffic Center)는 관할해역의 해상교통데이터를 수집하여 해상교통관제를 수행하고 있다. 이러한 해상교통데이터는 가공되지 않는 정보이므로, 관제사 및 선박 등 사용자가 유용하게 활용할 수 있는 형태로의 분석이 필요하다. 이는 객관적인 데이터로 관제사 및 선박에서 해상교통 안전정책을 수립하는데 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 수년간 VTS에 축적되고 있는 BIG DATA를 활용하여 해상교통패턴을 분석하고자 한다. 분석하는 해상교통패턴은 통항분포, 선종별 항적 비교, 예부선의 강 조류 주의구역 판별, 항로상 어선 조업 현황분석 등을 통해 빅데이터를 활용한 관제구역설정, 집중관제구역 검토가 가능하다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.376-385
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• 2023

통계에 따르면 어선의 전복 사고는 전체 전복 사고의 절반 이상을 차지한다. 이는 미숙한 조업, 기상 악화, 정비 미흡 등 다양한 원인으로 발생할 수 있다. 업계 규모와 영향도, 기술 복잡성, 지역적 다양성 등으로 인해 어선은 상선에 비해 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하여 어선의 횡동요 시계열을 예측하고자 한다. 이미지 기반 딥러닝은 시계열의 다양한 패턴을 학습하여 높은 성능을 낼 수 있다. 이를 위해 Xception, ResNet50, CRNN의 3가지의 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하였다. Xception과 ResNet50은 각각 177, 184개의 층으로 구성되어 있으며 이에 반해 CRNN은 22개의 비교적 얇은 층으로 구성되어 있다. 실험 결과 Xception 딥러닝 모델이 가장 낮은 0.04291의 sMAPE와 0.0198의 RMSE를 기록하였다. ResNet50과 CRNN은 각각 0.0217, 0.022의 RMSE를 기록하였다. 이를 통해 상대적으로 층이 더 깊은 모델의 정확도가 높음을 확인할 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권5호
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• pp.583-590
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• 2018

본 논문의 주 목적은 전산유체역학(CFD)을 바탕으로 어선에 부착된 빌지킬의 치수 파라미터에 대한 저항성능 맵(MAP)을 작성하는 것이다. 치수 파라미터 스터디에는 빌지킬의 길이 3가지와 폭 3가지를 선정하여 9가지로 구성하였다. 현존선에 부착된 빌지킬의 길이는 배 길이 대비 약 90 %이고, 폭은 배 폭 대비 약 5 %이다. 수행항목은 빌지킬 길이는 배 길이 대비 63 %, 77 %, 90 % 그리고 빌지킬 폭은 5 %, 7 %, 9 %로 구성하였다. CFD 를 이용하여 9가지 빌지킬에 대하여 실선의 유효마력을 추정하였다. 현존선을 기준으로 길이가 제일 짧고 폭이 제일 긴 빌지킬의 경우 0.3 % 감소된 결과를 보여주었다. 길이와 폭 모두가 가장 긴 빌지킬의 경우 1.7 % 증가된 결과를 보여주었다. 길이와 폭 모두가 가장 짧은 빌지킬의 경우 2.3 % 감소된 결과를 보여주었다. 이 맵은 저항성능 관점에서 해당 어선의 이동 및 조업 패턴에 따른 최적의 부가물 치수 선정에 활용 가능하다.