• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.7
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• pp.828-835
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• 2023

Vessel traffic service operators (VTSOs) need to quickly and accurately analyze the maritime traffic situation in the vessel traffic service (VTS) area and provide information to the vessels. However, if traf ic increases rapidly, the workload of VTSOs increases, and they may not be able to provide adequate information. Therefore, it is essential to develop VTSO support technologies that can reduce their workload and provide consistent information. In this paper, we propose a model for automatically detecting abnormal vessels in the VTS area. The proposed model consists of a positional model and a contextual model and is specifically optimized for the traffic characteristics of the target area. The implemented model was tested by using real-world data collected at a test center (Daesan Port VTS). Our experiments confirmed that the model could automatically detect various abnormal situations, and the results were validated through expert evaluation.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.38-45
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• 2004

The goal of this research is to develop a method of identifying a topic of a given text by looking at relationship of keywords defined in an ontology hierarchy. The keywords which are extracted from important sentences of the given text are mapped onto their correspond concepts which exist in the hierarchy. After all the words are mapped, the correspond concepts will be generalized into one single concept. The single concept will most likely be the topic of text. Our research have an approach that promotes both satisfaction in term of robustness and accuracy using ontologies and word frequency. So, this attempts are done in what they call as a hybrid approach. We try to take the challenge by using knowledge-statistical base approach. Experimental results show that proposed method outperforms the existing method using knowledge-base only.

• Journal of Information Management
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• v.42 no.1
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• pp.47-62
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• 2011

While an ideal author graph should have its nodes to represent authors, automatically-generated author graphs mostly use author names as their nodes due to the difficulty of resolving author names into individuals. However, employing author names as nodes of author graphs merges namesakes, otherwise separate nodes in the author graph, into the same node, which may distort the characteristics of the author graph. This study proposes an algorithm which resolves author ambiguities based on co-authorship and then yields an author graph consisting of not author name nodes but author nodes. Scientific collaboration relationship this algorithm depends on tends to produce the clustering results which minimize the over-clustering error at the expense of the under-clustering error. In experiments, the algorithm is applied to the real citation records where Korean namesakes occur, and the results are discussed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.270-271
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• 2017

본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.5
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• pp.449-458
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• 2000

In this paper, we propose a feed identification method using neural network to predict feed in crude distillation unit. The proposed FINN(feed identifier by neural network) is functionally composed of two modes-training mode and prediction mode. Also, we implement a neural network-based soft sensor system using Borland C++(3.0) Builder. The effectiveness of the proposed neural network-based feed identification method is shown by simulation results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.240-244
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• 2010

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.06a
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• pp.98-100
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• 2011

울산항은 입출항 선박의 항행안전을 위해 1996년 9월부터 해상교통관제실(VTS)을 설치운영하고 있으나 많은 물동량으로 빈번한 선박통항과 액화가스, 케미컬 등의 위험화물운송선박의 통항 등의 여러 가지 위험요소가 상존하고 있는 개항장이다. 특히 현대 미포조선소와 인근에 산재해 있는 중소 조선소 등에서 발생되고 있는 선박 조립용 블록을 운송하는 예 부선들의 빈번한 운항은 울산항의 안전한 물류유통에 많은 어려움을 야기하고 있는 실정이다. 한편 울산항 해상교통관제실에서는 레이더사이트의 운항선박에 대한 데이터, PORT-MIS의 선박관련 데이터 및 최근 선박자동식별장치(AIS)의 데이터 등 많은 정보들에 의해 운항 선박들의 항행 안전을 도모하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선박 조립용 블록을 주로 운송하는 울산항의 (주)보성해상개발에서 TRS를 이용한 자체 운항관리실을 운용하여 운송효율과 안전운항을 노력하고 있는 상황과 그 결과 울산항 해상교통관제에 미치는 효과에 대해 분석하여 그 효율성을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.237-239
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• 2018

선박관제용 VTS시스템은 레이더, 선박자동식별장치(AIS) 등을 이용하여 정보를 수집하여 관제정보가 필요한 선박국에게 초단파무선통신(VHF)를 통하여 전달한다. 레이더와 선박자동식별장치(AIS) 등은 장비를 이중화하여 안정적인 운영을 할 수 있지만, 관제장비에서 가장 중요한 역할을 담당하는 초단파무선통신(VHF)는 장비만을 이중화하는 것으로 부족한 이유는 바로 주로 선박국이나 육상국에서 일어나고 있는 KEYING현상 때문이다. 최근 제주, 목포, 완도, 여수연안 VTS 등에서 동시 발생한 VHF KEYING 현상을 분석하여 효율적인 대응 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.195-196
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• 2016

In the maritime mobile radiocommunication service, AIS(Automatic Identification System) devices are most widely using for the exchange of ship's navigational information. The AIS time slot usage increases due to increasing number of ships installed with AIS, and thus the reception rate of AIS data decrease. In order to mitigate this problem, international organizations recommend a sectorised receiving technique using directional antenna. This paper analyzed the sectorised receiving effectiveness of AIS data using Yaga antenna.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.181-182
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• 2021

본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.