• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.38-40
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• 2012

해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항 관리를 위한 연구가 필수적이다. 최근 SOLAS에서 300톤 이상 급에 대해서는 AIS의 의무 장착이 제정되면서 선박 운항의 안전에 크게 기여하고 있다. 본 연구에서는 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 궤적의 곡률을 분석하여 불규칙 이동 조종선박의 움직임을 파악하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 선박 움직임에 대한 궤적의 시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.290-291
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• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.42 no.4
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• pp.277-282
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• 2018

Recently, the Vessel Traffic Service (VTS) coverage has expanded to include coastal areas following the increased attention on vessel traffic safety. However, it has increased the workload on the VTS operators. In some cases, when the traffic volume increases sharply during the rush hour, the VTS operator may not be aware of the risks. Therefore, in this paper, we proposed a new method to recognize ship movement anomalies automatically to support the VTS operator's decision-making. The proposed method generated traffic pattern model without any category information using the unsupervised learning algorithm.. The anomaly score can be calculated by classification and comparison of the trained model. Finally, we reviewed the experimental results using a ship-handling simulator and the actual trajectory data to verify the feasibility of the proposed method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.1
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• pp.75-80
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• 2012

Abnormal navigating ships affact the ships navigating normal routes seriously. So VTS centers and Korean Coast Guard co-work(cooperate) closely to trace the ships which break the regulations and make accidents. But it is evident that there is limitations to indetify the risk factors caused by men. Unfortunately there is very few of the researches on the identificaton of risk elements by men. This paper is to implement the intelligent system for identifying abnormal navigating ships by using fuzzy inference.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.10a
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• pp.138-140
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• 2012

본 연구에서는 실제 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 움직임을 파악하였다. 실제 완도항 부근의 직선항로을 통항하는 선박 항적의 분석하여 불규칙적인 선박의 특성을 알아보고자 하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 실시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.21-22
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• 2014

VDR은 IMO의 협약에 따라 요구되는 모든 선박의 데이터를 기록하는 장비이다. 2002년 7월 1일 이후 건조되는여객선과 3,000톤 이상의 여객선을 제외한 모든 선박을 VDR를 탑재하여야 한다. 이것은 항공기의 블랙박스와 같이 사고조사를 가능하게 한다. 이 논문에서는 VDR을 이용한 선박의 거동 특성에 대하여 실선 M/S WS 선박을 대상으로 실시하기로 한다. 이 선박은 2014년 1월 여천에 있는 GS 칼텍스 터미널 부두와 충돌하여 상당량의 기름을 유출시킨 바 있다. 이 논문에서는 어느 쪽 타각을 더 많이 사용하였는지를 알기 위하기 위하여 타각면적을 도입하였다 그 외에 평균 선수방위, 평균속력, 평균 rpm 등을 사용하였다. 이 결과 이 선박은 우현타각을 많이 사용하는 것으로 나타났고 이것은 이 선박이 좌선회하는 경향이 있음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.276-278
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• 2022

자율운한선박에 설치되는 침수 및 화재 센서들의 정보를 활용하면 위기대응 상황 판단 및 안전성 분석이 가능하다. 본 연구에서는 대상 선박에 설치된 센서 정보와 대상 선박의 시뮬레이션 해석정보를 활용하여 손상 및 화재로 인한 위기 상황을 자동으로 인지하고 승조원에게 대응과 안전에 관한 정보를 전시하여 제공하는 모듈을 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.102-104
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• 2014

본 논문은 해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항을 위한 대규모 선박 궤적 클러스터링을 제안한다. 선박의 위도와 경도, 이름 및 상태, 속도, 선수 방향 등이 기록된 대용량의 데이터집합을 바탕으로 선박 궤적 클러스터링을 통해 총 2개의 선박 대표 궤적을 추출한다. 해당 선박의 이전까지의 대표 궤적, 그리고 해당 해상의 모든 선박의 대표 궤적을 추출한 후 현재 해당 선박의 궤적패턴과 비교하여 유사하지 않으면 Outlier로 판별하여 이상 거동 및 불규칙 움직임, 충돌상황을 대비할 수 있도록 의사결정에 도움을 줄 수 있는 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
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• s.37
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• pp.59-76
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• 2014

부선은 타 선박에 비해 운항조건 등의 특성상 많은 어려움과 위험에 노출된 채 해상운송 업무를 수행하고 있으며, 예부선 해양사고는 일반 선박보다 40%이상 높게 나타나고 있다. 본 연구는 부선의 안전운항에 필요한 정량적이고 객관적인 정보를 제공하기 위해 실무에서 가장 많이 사용되고 있는 선수 형상을 지닌 부선을 대상으로, skeg와 bridle이 부선의 회두운동에 미치는 영향 조사를 위한 수조실험을 통해 부선의 동적 거동에 의한 예인장력의 변동을 측정하고, skeg가 선수 형상이 다른 부선의 침로안정성에 미치는 영향을 분석 검증하여 예부선의 안전예항 방안을 도출하였다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.4
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• pp.10-13
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• 1994

최근 선박의 대형화, 고속화로 인하여 추진기의 부하가 증가되고 있으며, 특히 최근 등장한 1,000TEU급 콘테이너선의 경우 추진기가 흡수해야되는 축마력이 70,000HP 이상인 경우도 잇다. 커다란 축마력을 흡수하여 선박을 빠른 속도로 추진시켜야 되는 최근의 추진기는 작동 원리상 캐비테이션 발생을 피할 수 없으며 캐비테이션 발생량의 허용범위 및 캐비테이션 거동의 특성을 고려하여 추진기를 설계하여야 된다. 캐비테이션의 여유가 없이 추진기 설계가 수행되기 때문에 추진기 캐비테이션의 성능해석은 엄밀한 정밀도가 요구된다. 캐비테이션이란 일정한 온도에서 유체동력학 작용에 의해서 유체주위의 압력이 일정한 압력(예 : 증기압) 이하로 낮아질 때 물이 기화하여 수증기로 변하면서 빈 공간을 형성하는 현상을 말한다. 이렇게 발생된 캐비티는 주위 압력환경에 따라 생성, 성장, 수축, 붕괴의 과정을 거치게 된다. 특히 붕괴의 과정은 짧은 시간 내에 급격히 진행되기 때문에 진동 및 소음의 원인이 되고, 심할 경우 추진기 혹은 주위 물체 표면에 침식작용의 원인이 되기도 한다. 본 고에서는 캐비테이션의 물리적 특성 및 분류방법을 간단히 소개하고, 캐비테이션에 의한 선박추진기의 성능저하 특성 및 모형시험 기법을 이용한 캐비테이션 성능해석법을 소개하였다.