• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.117-126
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• 2020

해상 객체 인식은 자율운항선박(MASS)의 지능형 보조 시스템으로써, 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 확인하던 정보를 컴퓨터를 통해 자동으로 인식하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 선박 주변의 물체를 인식하는 방법으로 기존에는 레이더나 소나와 같은 장치로부터 수집된 정보를 통해 확인하였지만, 인공지능의 기술이 발달하면서 선박 지능형 CCTV를 통해 운항 항로에 있는 다양한 부유물을 인식하는 것이 가능하다. 하지만, 자율 선박의 다양한 요구사항과 복잡성 때문에 영상 데이터의 처리속도가 느려지게 된다면 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 해상 객체를 검출하는 데 있어 영상 데이터의 연산량을 최소화하여 처리속도를 높이기 위한 연구를 진행하였다. 해상 객체 인식의 관심 영역을 확보하기 위해서는 일반적으로 수평선을 찾는데 기존 연구들은 허프 변환 알고리즘을 활용하지만 본 논문에서는 속도를 개선하기 위해 이진화 알고리즘을 최적화하여 실제 객체의 위치와 유사한 영역을 찾는 새로운 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해 딥러닝 CNN을 활용하여 해상 객체 인식 시스템을 구현함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다. 제안하는 알고리즘은 기존 방법의 인식 정확도를 유지하면서 약 4배 이상의 빠른 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 1996년도 The Korean Institute of Navigation 1996년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.59-76
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• 1996

Vessels in the world merchant fleet generally operate in either liner or bulk trade. The supply and the demand trend of general cargo ship are both on the ebb however those trend of tankers and containers are ins light ascension. Oil tankers are so far the largest single vessel type in the world fleet and the tanker market is often cited as a texbook example of perfect competition. Some shipping statistics in recent years show that there has been a radical fluctuation in spot charter rate under easy charter's market. This implies that the proper scheduling of tankers under spot market fluctuation has the great potential of improving the owner's profit and economic performance of shipping. This paper aims at developing the TS-DSS(Decision Support System for Tanker Scheduling) in the context of the importance of scheduling decisions. TS-DSS is defined as a DSS based on the optimization models for tanker scheduling. The system has been developed through the life cycle of systems analysis design and implementation to be user-friendly system. The performance of the system has been tested and examined by using the data edited under several tanker scheduling has been tested and examined by using the data edited under several tanker scheduling scenarios and thereby the effectiveness of TS-DSS is validated satisfactorily. The authors conclude the paper with the comments of the need of appropriate support environment such as data-based DSS and network system for successful implementatio of the TS-DSS.

• 한국항해학회지
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• 제20권1호
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• pp.27-46
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• 1996

Vessles in the world merchant fleet generally operate in either liner or bulk trade. The supply and the demand trend of general cargo ship are both on the ebb, however, those trend of tankers and containers are in slight ascension. Oil tankers are so far the largest single vessel type in the world fleet and the tanker market is often cited as a textbook example of perfect competition. Some shipping statistics in recent years show that there has been a radical fluctuation in spot charter rate under easy charterer's market. This implys that the proper scheduling of tankers under spot market fluctuation has the great potential of improving the owner's profit and economic performance of shipping. This paper aims at developing the TS-DSS(Decision Support System for Tanker Scheduling) in the context of the importance of scheduling decisions. The TS-DSS is defined as the DSS based on the optimization models for tanker scheduling. The system has been developed through the life cycle of systems analysis, design, and implementation to be user-friendly system. The performance of the system has been tested and examined by using the data edited under several tanker scheduling scenarios and thereby the effectiveness of TS-DSS is validated satifactorily. The authors conclude the paper with the comments on the need of appropriate support environment such as data-based DSS and network system for succesful implementation of the TS-DSS.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.212-219
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• 2023

해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.73-80
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• 2004

최근 해난사고가 난로 증가되고 있으며, 특히, 인적과실로 인한 충돌사고의 비중은 $70\%$에 이르고 있다. 본 연구에서는 실시간 충돌위험도 표시 시스템을 개발함으로써, 충돌위험도를 사전에 인지함으로써 비상상황에 효과적으로 대처하고, 인적과실로 인한 충돌위험도를 줄이고자 하였다. 이를 위해 충돌위험도 추정에 있어, 2가지 방법을 비교 검토하였는데, 선박들 간에 충돌위험도를 평가하는 퍼지 알고리즘을 이용한 방법과 항해사가 느끼는 환경스트레스를 이용하여 충돌위험도를 평가하는 방법이다. 개발된 실시간 충돌위험도 표시 시스템을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터에 설치하고 다양한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1331-1340
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• 2020

해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.338-343
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• 2022

글로벌 해운산업이 활성화됨에 따라 특정 국가들의 해양 영도를 경유하는 외국적 외항선의 규모가 급격하게 증가하였다. 하지만 선박의 컨디션 관리, 안전 운항을 위한 체계 수립이 미흡으로 선박 운항에 기인한 대형 해양사고가 발생하여 인명 피해와 심각한 해양환경오염을 유발하고 있다. 따라서 IMO는 해양 영토의 관할권을 갖는 국가들에게 항만국통제를 수행할 수 있는 권한을 부여하고 특히 외국적 선박에 대한 규정과 지침을 강화하였다. 특히 우리나라는 TOKYO MOU 회원국으로 항만국통제를 수행하고 있지만 2020년을 기준으로 국내를 기항한 국적선 대비 외국적선의 비중이 3배 높음에도 불구하고 9% 수준의 저조한 점검률로 TOKYO MOU에서 권고하고 있는 점검률 수준을 하회하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 국내 항만국통제에 대한 효율성과 효과성을 개선하기 위한 목적으로 객관형 설문문항과 서면 전문가 인터뷰를 통해 항만국통제관들의 실무적 의견을 수렴하여 IPA분석과 컨텐츠분석을 수행하였다. 결과적으로 PSC점검의 질적 향상을 위해 수행 시 인적 요소와 관련된 선내 생활, 근무 환경, 안전사고 대응에 대한 중요성과 성과가 개선되어야 함이 도출되었다. 또한 PSC 점검성과 개선을 위해 유관 업무의 행정 일원화, 항만국통제관 인력 충원, 선박결함 신고제도 활성화, PSC 수행 그룹 재편성 등을 위한 다방면적 지원 기반이 마련된다면 우리나라 항만국통제에 대한 업무 환경과 성과가 개선될 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제30권10호
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• pp.833-837
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• 2006

해난사고를 억제하고 선박을 안전하게 운항하기 위해서는 선박을 조종하는 항해사와 항해사의 항해 수행을 보조하는 시스템의 효과적인 상호작용이 필수적이다. 본 연구에서는 항해사의 항해 수행을 지원하고 안전한 선박 운행을 확보하기 위해 개발된 SCMS(Ship Control and Management System)의 기능을 항해사의 수행과 관련지어 (1) 경계(watchkeeping), (2) 위치확인(positioning) 및 조종(maneuvering)의 측면에서 개관하고, 선박 조종 및 안전성 확보를 위해 항해사가 이 시스템과 어떠한 방식으로 상호작용하는지 기술하였다. 또한 실제 선박에 탑재된 것과 동일한 SCMS 시뮬레이터를 이용하여 항해사를 훈련할 경우 선박조종을 위한 교육시간이 훨씬 단축될 수 있다는 것과, 실제 항해 실습 과정에서 경험하는 선박조종에서의 안전 정도(특히 조종 부문에서)도 급격히 상승함을 경험적 자료를 통해 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.62-63
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• 2009

인적 오류를 줄이고, 해상교통관제를 효과적으로 지원하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다. 다중선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 이용할 수 있도록 고안되었다. 선박들의 현재와 미래의 경로를 고려하기 위하여, 퍼지알고리즘을 이용하여 충돌위험도가 계산되도록 구성하였다. 고안된 새로운 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터기반 재생시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해, 울산항만의 해상교통관제 (VTS) 센터로부터 AIS 정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 수집된 데이터는 약 2시간 동안 실제로 울산항만에서 운행된 25척의 선박들의 항행데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 새로 개발된 선박충돌 위험도 추정알고리즘의 특정과 재생시뮬레이션 결과들에 대해 소개한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제33권1호
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• pp.43-50
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• 2009

최근 해양사고가 날로 증가되고 있으며, 특히, 인적과실로 인한 충돌사고의 비중은 70%에 이르고 있다. 본 연구에서는 실시간 충돌 위험도 표시 시스템을 개발하였는데, 충돌위험도를 사전에 인지함으로써 비상상황에 효과적으로 대처하고, 인적과실로 인한 충돌위험도를 줄이고자 하였다. 충돌위험도 추정을 위해, 선박들 간에 충돌위험도를 평가하는 퍼지알고리즘을 이용한 방법과 항해사가 느끼는 환경스트레스를 이용하여 충돌위험도를 평가하는 방법의 두 가지를 비교 검토하였다. 실시간 충돌위험도 추정 알고리즘을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터에 설치하고 다양한 시뮬레이션을 수행하였다.