• 제목/요약/키워드: 운항빅데이터

검색결과 45건 처리시간 0.023초

조선해양산업과 ICT융합모델로서의 선박운항 빅데이터

  • 김웅규
    • 기계저널
    • /
    • 제54권12호
    • /
    • pp.49-52
    • /
    • 2014
  • 선박의 설계, 건조로부터 인도와 용선, 운항, 폐선에 이르기까지의 전 생명주기에 걸쳐, 선박에 탑재된 제반 항해, 통신, 엔진, 장비 및 기자재 등으로부터 데이터를 수집, 축적, 분류 및 분석, 가공하고 조선소, 선주, 용선회사나 국제기구 등이 필요한 형태로 제공하여 선대의 관리, 운항수지의 분석 및 개선, 경제선박의 설계 등에 활용할 수 있도록 선박운항 빅데이터를 구축할 필요성이 있다. 글로벌위치시스템, 선박과 해상에서의 통신시스템, 지리정보시스템 및 센서의 발달은 선박운항 빅데이터의 출현을 가능하게 하였다.

  • PDF

입출항 지원 서비스를 위한 AIS 빅데이터 기반 해상교통혼잡도 예측

  • 이서호;김세원;손준배;엄정온;이주향;김동함;윤상웅;김혜진
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
    • /
    • pp.344-346
    • /
    • 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.

  • PDF

선박 운항 빅데이터를 활용한 운항 효율 향상 방법 연구 (A Study on the Improvement of Sailing Efficiency Using Big Data of Ship Operation)

  • 신정훈;심정연;박진우;최대한;변상수
    • 해양환경안전학회:학술대회논문집
    • /
    • 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
    • /
    • pp.244-244
    • /
    • 2017
  • 최근 4차 산업혁명의 주요 변화동인 중 하나인 "빅데이터" 기술을 활용하여 다양한 산업에 적용하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 선박이 운항 하면서 발생되는 데이터에는 1해리 당 소모연료량, 엔진출력, 대지속력, 대수속력, Main Engine RPM, FOC, SFOC, DFOC 등의 여러 지표가 있다. 본 논문에서는 Gathering 데이터간의 민감도를 분석 하여 각 변수들간의 영향력을 판단하여 선박 운항 관련 에너지효율에 대한 주요 변수를 분석 하고, 분석 기법 중 수학 모델을 이용한 근사 모델을 생성 하여, 실측 데이터와 예측결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 빅데이터 분석 기술을 활용하여 운항 선박의 에너지효율 관련 변수 간 민감도 확인, 근사모델을 이용한 연비 관련 지표 예측에 활용 할 수 있는 가능성을 확인 하였다.

  • PDF

빅데이터 기반 선박기자재 유지보수 플랫폼 구축에 관한 연구 (A study on the Maintenance Platform for Ship Equipment based on Big Data)

  • 이항길;장명희
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
    • /
    • pp.116-117
    • /
    • 2019
  • 자율운항선박 (MASS [Maritime Autonomous Surface Ship]) 선박은 육상 관제 센터에서 선박 기자재를 상태를 실시간 모니터링하고, 컨트롤 할 수 있는 기능을 탑재하는 걱이 필수적이다. 해상과 육상을 연결하는 통신 기술 발달 뿐 아니라, 4차 산업혁명시대에 따라 빅데이터 처리 기술과 이런 빅데이터를 딥러닝 기법을 통해 분석/예측할 수 있는 기반이 마련되고 있다. 따라서 선박 기자재를 빅데이터 기반 딥러닝 등의 기법을 활용하여 원격 진단 및 유지보수 할 수 있는

  • PDF

선박의 안전항해를 위한 빅데이터 활용 방안에 관한 연구

  • 최현석;성유창;최광석
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.116-118
    • /
    • 2015
  • 최근 효율적인 해상교통 환경구축과 해양안전을 확보하기 위해 ICT가 융합된 기술에 많은 연구가 이루어 지고 있다. 특히 빅데이터 기술은 해상관제, 해양환경 모니터링, 항로표지 관리, 해상운송 등 다양하게 접목하여 활용이 가능하다. 본 연구에서는 선박운항의 안전확보를 위하여 빅데이터 기술의 전반적인 활용 방안을 검토하였다. 아울러 일반적인 빅데이타의 활용에 대하여도 소개하고자 한다.

  • PDF

해상교통관제 시스템의 빅데이터 처리 방안에 대한 고찰

  • 김석재;이상원
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
    • /
    • pp.348-350
    • /
    • 2015
  • VTS 센터는 선박관제를 위해서 생성하는 실시간적인 해상교통정보를 생성하고 잇으며, 항만물류정보, 해양기상정보, 조선소 시운전 정보, 해상교통 환경정보, 선종별 운항정보, 사고 선박정보, 준사고 선박정보, 기타 정보 등을 수집하여 선박의 통항관제에 활용하고 있음에 따라 해상교통관제 시스템에 수집된 빅데이터의 처리방안에 대하여 고찰해 보았다.

  • PDF

자율운항선박 상용화에 따른 해양경찰 임무 변화에 관한 연구

  • 장우태
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
    • /
    • pp.228-229
    • /
    • 2023
  • 인공지능, 센서, Iot, 빅데이터 등 미래기술을 활용한 자율운항선박 상용화에 따른 세계적인 동향과 기술을 연구하고, 해양에서의 중추적 역할을 수행하는 해양경찰에 미칠 변화의 영향을 분석하여, 나아가 해양경찰 교육 환경의 개선방안을 연구하였다.

  • PDF

밀도기반 선박 도메인을 이용한 안전 성능 지표 활용성 연구 (A Study on the Applicability of Safety Performance Indicators using the Density-Based Ship Domain)

  • 한영재;심성현;배혜림
    • 한국빅데이터학회지
    • /
    • 제7권1호
    • /
    • pp.89-97
    • /
    • 2022
  • 선박 충돌 사고는 경제적 손실, 인명피해 등 다양한 부정적 상황을 초래할 수 있기 때문에 사고를 예방하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 따라서 사고 예방을 위한 연구가 활발히 이루어고 있으며, 본 연구에서는 선박 충돌 사고 예방을 위한 새로운 선행 지표를 제안한다. 기존 연구에서는 특정 해역에서 선박들간의 거리를 고려하여 충돌위험을 표현하였지만 이를 다른 해역에 적용하기 위해서는 모델을 새로 개발해야하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 선박 운항 정보인 AIS(Automatic Identification System) 데이터를 활용하여 해역의 환경과 운항의 특징을 포함한 밀도기반 선박 도메인 DESD(Density based Empirical Ship Domain)을 정의하였다. 각 해역별로 만들어진 2차원의 DESD를 대상으로 Deep Clustering을 적용하여 유사한 운항 환경을 가진 해역들을 군집화 한다. 군집화된 해역과 선박 충돌 사고의 연관성 분석을 통해 해역의 특징별로 사고의 발생여부가 달라짐을 통계적으로 검정하여 DESD가 사고의 선행 지표로서 활용될 수 있음을 증명하였다.

항공안전데이터 구조 분석 및 표준 분류체계에 관한 연구 (A Study on the Analysis of Aviation Safety Data Structure and Standard Classification)

  • 김준환;임재진;이장룡
    • 한국항공운항학회지
    • /
    • 제28권4호
    • /
    • pp.89-101
    • /
    • 2020
  • In order to enhance the safety of the international aviation industry, the International Civil Aviation Organization has recommended establishing an operational foundation for systematic and integrated collection, storage, analysis and sharing of aviation safety data. Accordingly, the Korea aviation industry also needs to comprehensively manage the safety data which generated and collected by various stakeholders related to aviation safety, and through this, it is necessary to previously identify and remove hazards that may cause accident. For more effective data management and utilization, a standard structure should be established to enable integrated management and sharing of safety data. Therefore, this study aims to propose the framework about how to manage and integrate the aviation safety data for big data-based aviation safety management and shared platform.

빅데이터 분석을 활용한 공항 혼잡도 분석 - 김포공항 사례를 중심으로 - (Airport Congestion Analysis with Big Data Analysis - The Case of Gimpo Airport -)

  • 김진아;김진기
    • 한국항공운항학회지
    • /
    • 제28권2호
    • /
    • pp.36-46
    • /
    • 2020
  • This study is designed to help customers use more comfortable airports by predicting congestion and congestion times by identifying the traffic routes of passengers in the airport building by day of the week and time by using Wi-Fi sensor collectors, one of the IoT technologies. Analysis of passenger traffic analysis data showed that the most congested time zones were from noon. to 2p.m. for all facilities, which could be used to improve major facilities. Regression analysis of factors affecting congestion found that self-check-in reduces congestion and check-in counters increases congestion. These findings will provide important implications for operations, including congestion management at airports.