• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.225-229
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• 2005

항공기 운항 승무원의 로스터링 문제에서 패턴 생성은 승무원의 효율적인 운항스케줄 생성에 가장 중요한 부분이다. 본 연구는 패턴 생성을 다음의 두 단계로 진행한다. 먼저, 단위운항구간의 특성을 고려하여 특정 단위운항구간에 대한 부분 집합 패턴을 생성한다. 그리고 생성된 패턴을 제외한 단위운항구간의 집합에 대해서 목적함수의 가중치와 비용함수를 적절히 적용한 집합 분할 모형을 사용하여 부분최적해 집합을 구하였다. 결과적으로, 항공 운항 승무원의 로스터링을 위한 성능이 우수한 실행 가능한 패턴을 생성하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.297-298
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• 2022

본 연구는 울산항 인근 정박지 내 선박의 운항 패턴을 파악하고, 관련 법규 및 준수 실태를 대조하여 자율운항선박의 실제 운항 시에 부차적인 운항 수칙을 수립하는 데 목적을 두고 있다. 일반적으로 항행하는 선박의 해양사고 중 높은 비중을 차지하는 조우 상황에서의 운항 규칙과 관련된 법률이 정박지 내에도 적용되고 있다. 이러한 관점에서 관련 법규들을 토대로, 실제 정박지에서 항행하는 선박들의 운항 패턴들을 관측하였으며, 대부분 정박지 내에서 출항하는 선박들은 항로의 우측에 근접하여 운항하는 양상을 보이며 우측 항행을 준수하고 있음을 확인하였다. 또한, 정박지 및 항내에서 충돌과 같은 예치기 못한 사고가 발생하는 대표적인 운항 패턴들은 정면 조우 상황, 방파제 내 출항 선박 회피, 우측 항행 등으로 분류되며, 정면 조우 상황과 방파제 출항 선박 회피의 경우에는 관련 법규를 준수하며 항행하는 것을 확인하였으나, 우측 항행 상황에서는 조우 상황에 따라 부득이하게 이행할 수 없는 경우가 발생함을 확인하였다. 본 기초 연구를 통하여 정박지 및 항내에서의 항행하는 선박의 운항 패턴을 자율운항선박에 적용 가능성을 타진하고, 항해 지원이 가능한 운항 수칙을 새로 정립하는 데 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.224-225
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• 2021

해양사고의 주요 원인으로 언급되고 있는 피로요인은 장시간 소요되는 선박의 운항과정에서 발생할 수 있는 사고발생의 주된 요인이다. 이러한 피로의 유발 요인 중 하나인 음주운항으로, 이로 인한 해양사고는 대형 인명피해 뿐만 아니라 해양환경오염이라는 국가적 대재난으로 이어질 수 있다. 다행히 「해사안전법」 시행령 개정에 따라 주취운항 단속 기준 (혈중알콜농도 기준)이 기존 0.08%에서 2011년 0.05%, 2014년 0.03%로 강화됨에 따라 주취 운항의 위험성에 대한 인식은 개선되고 있으나, 최근 5년 동안 선박 음주 운항 단속 건수는 총 556건으로 나타났으며, 음주운항으로 인한 충돌, 좌초 등의 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 본 발표에서는 음주운항이 선박운항에 미치는 영향을 알아보기 위해 선박운항 시뮬레이터 데이터 분석을 통한 음주운항 패턴 분석 결과를 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.260-262
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• 2022

선박의 전통적인 운항 패턴은 국제적인 기준과 본선의 선장 및 승조원의 역할 수행이 중심이 되지만 자율 운항 선박(Autonomous Ship)에서는 컴퓨터 기반의 시스템과 소프트웨어가 선박의 항해, 기관 정보를 수집하여 상화 인식과 지능형 항로 의사 결정 시스템의 판단에 따라 본선 자체 또는 육상에서의 원격 관제를 통하여 자율운항 모드가 실행이 되어야 한다.. 이 연구에서는 이러한 자율운항 선박의 모든 데이터의 수집과 정보 교환,를 위한 "디지털 브릿지" 플랫폼을 개발하고 시나리오에 기반한 자율운항에 대한 알고리즘을 연구 개발하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.285-290
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• 2010

인천공항 웹사이트에 공개되어 있는 여객운항 데이터를 수집하여 공항정시운항분석을 위한 데이터마트를 두 가지 구축하였다. 이를 바탕으로 항공사별, 국가별, 출항지별, 목적지별 출도착 패턴분석을 실시하였다. 각 데이터마트는 요일, 시간 등과 같은 시간차원, 운항도시, 경도좌표, 위도좌표등과 같은 공간차원, 항공사, 공항게이트, 지연여부, 경유여부, 출도착여부 등과 같은 일반차원으로 구성되며, 예정시간, 실제시간, 지연시간, 지연율 등과 같은 측정지표를 가지고 있다. 특히 데이터전처리 과정을 통해 각 운항도시의 경. 위도 좌표값을 추가하였고, 이에 따라 세계지도 위에 정보를 디스플레이하는 시각화 분석도 실현 가능하게 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.128-130
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• 2014

우리나라 연안해역에는 약 11개의 주요 해상교통흐름이 존재하고 있다. 또한 세계 5위의 컨테이너 처리항만이 있으며 삼면이 바다로 둘러싸여 있어 항행선박의 통항이 빈번하고, 선박통항의 교차지점이 다수 발생하여 해양사고 발생 잠재성이 상존하고 있다. 이러한 해역에서 속력 및 기관성능시험 등을 수행하는 6천톤 이상의 시운전선박의 통항패턴은 예상하기가 쉽지 않고 일반적인 교통흐름과 상이하여 타선박의 오인 야기로 충돌위험이 잠재되어 있다. 이러한 중대형 시운전선박이 우리나라에서 어느 정도 존재하고 있는지에 대한 운항 현황을 살펴보고, 이러한 운항시 안전을 저해하는 위험요소를 설문조사를 기반으로 하여 분석 시운전 선박의 안전운항을 위한 기초연구로 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.133-134
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.147-148
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• 2022

Recently, as a number of accidents occur while berthing ships, the need for safety measures for ship operation in ports is emphasized. In order to quantitatively analyze the contents of safety measures in Busan New Port, this study collected ship trajectory data,, and based on this data, applied a maritime artificial intelligence algorithm to analyze the trajectory pattern. As a result, the waypoint of the ship arriving and departing Busan New Port was derived and the operation pattern of the ship's speed and course was proposed.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.30 no.5
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• pp.633-645
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• 2017

This study proposes a statistical procedure for analyzing container ship operation data that can help determine fuel consumption patterns. We first investigate the features that affect fuel consumption and develop the prediction model to find current fuel consumption. The ship data can be divided into two-type data. One set of operation data includes sea route, voyage information, longitudinal water speed, longitudinal ground speed, and wind, the other includes machinery data such as engine power, rpm, fuel consumption, temperature, and pressure. In this study, we separate the effects of external force on ships according to Beaufort Scale and apply a partial least squares regression to develop a prediction model.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.30 no.3
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• pp.86-91
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• 2022

This study empirically analyzes the patterns of import and export of air cargo between Korea and EU member states. In order to understand the detailed characteristics of the air transport sector, the amount of trade was analyzed by dividing it into exports, imports, and trades. As a result of the analysis, in terms of exports, imports, and trade, both EU member states' GDP per capita and Korea's GDP showed positive directions, while EU member states' GDP and Korea's per capita GDP both showed negative directions. In addition, international oil prices and exchange rates, which were expected to have an effect on aviation trade, did not show significant results in this study. On the other hand, when applying the fixed-effect model, both the country area and the number of airports excluded from the analysis were analyzed as positive directions as a result of the Houseman Taylor analysis.