• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11b
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• pp.264-266
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• 1999

본 논문에서는 한전의 전력 계통 시뮬레이터(KEPS)에서 수행되어질 2010년 한전 계획 계통의 축약 계통을 자동으로 구성하는 프로그램의 개발에 대한 연구를 기술하였다. 먼저 한전 계통의 계통 데이터의 효율적인 관리를 위하여 데이터베이스를 구축하였고, 이를 이용하여 원계통의 데이터를 입력받아서 축약 계통의 데이터를 생성해내는 동적 축약 프로그램을 개발하였다. 동적 축약 프로그램은 각 발전기들의 특성을 분석하여 그룹화하는 식별부분과 이러한 식별과정을 거쳐서 구성된 발전기 그룹을 합쳐서 등가발전기로 구성하는 통합부분으로 이루어져 있으며 식별과정의 결과를 파일로 출력해내고 이를 수정할 수 있도록 하였다. 생성된 축약 계통과 원계통에 대해 조류 계산 및 동적 모의를 시행하여 그 응답특성을 비교하였다.

• 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.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2005.05a
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• pp.15-18
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• 2005

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.206-208
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• 2022

As the big data industry has recently developed significantly, interest in privacy violations caused by personal information leakage has increased. There have been attempts to automate this through named entity recognition in natural language processing. In this paper, named entity recognition data is constructed semi-automatically by identifying sentences with de-identification information from de-identification information in Korean Wikipedia. This can reduce the cost of learning about information that is not subject to de-identification compared to using general named entity recognition data. In addition, it has the advantage of minimizing additional systems based on rules and statistics to classify de-identification information in the output. The named entity recognition data proposed in this paper is classified into twelve categories. There are included de-identification information, such as medical records and family relationships. In the experiment using the generated dataset, KoELECTRA showed performance of 0.87796 and RoBERTa of 0.88.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2006.06b
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• pp.105-111
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• 2006

In the IMO COMSAR 10th meeting, the SOLAS performance standard draft for Long-range Identification and Tracking(LRIT) was submitted to MSC. '81 meeting for its approval. The LRIT and AIS would provide an important data in monitoring SOLAS vessels at shore. This paper aims to suggest the vision and future directions for a successful E-navigation development in co-orporation with vessel monitoring.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.37 no.3
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• pp.129-138
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• 2018

In port and coastal areas where ship traffic is frequent, ship noise dominantly influences underwater noise in low frequency band below 1 kHz. In this paper, we propose a modeling method to estimate the underwater shipping noise using the voyage information of ship observed in AIS (Automatic Identification System). For the purpose of ship noise modeling, the navigation information of the vessels operating in the southern part of Jeju was observed using AIS and underwater noise was measured by installing a hydrophone in the experimental area to verify the modeled ship noise. AIS data were used to model the noise level of ship and compared with measured underwater noise. The variation of noise level with time was found to be similar, and the cause of the error was discussed. Through this study, it was confirmed that the noise level of ship can be estimated within 5 dB error range using AIS data.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.496-498
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• 2012

선박이 운항중 타선과의 충돌상황을 효과적으로 신속하게 파악하는 데 도움을 줌으로써 선박 충돌사고를 방지하기 위한 선박충돌위험도 식별시스템을 개발하였다. 지난 연구에서는, 고안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 부산항에서 일어난 제품운반선과 화물선간의 충돌사고의 실제 AIS 데이터를 이용한 재생시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드를 구축하였고, 실제 해상에서 AIS 신호를 이용하여 성능을 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 군산항과 인천항의 연안여객선에 테스트베드를 장착하고, 실제 운항중 AIS 정보를 이용하여, 실시간으로 선박충돌위험도 식별시스템의 온보드 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드의 특징과, 실제 해상에서 수행된 온보드 시험 결과에 대해 소개하였다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.337-349
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• 2005

언제, 어디서나, 어떤 기기와도 접속을 가능하게 하는 유비쿼터스 컴퓨팅 시대가 다가오고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅이 가능하기 위해서는 기본적으로 사람과 사물을 유일하게 식별하고, 이를 바탕으로 하여 서비스가 제공되어야한다. RFID(Radio Frequency IDentification)는 자동 인식 및 데이터 획득 기술의 하나로 사람의 작업이나 판단을 요구하지 않으면서 객체의 ID를 자동적으로 취득하고 온라인으로 관련정보를 자동 처리하는 기술이다. 즉, 차세대 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기반의 기술이다. 현재 신성장 동력 산업의 하나로 RFID가 선정되었으며, 다양한 응용서비스 시험 사업과 관련 기술의 개발이 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 RFID 활용 사례를 파악하여 기업들이 새로운 비즈니스 가치를 창출하기 위한 전략을 수립하는데 도움을 주고자 한다.