• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.164-165
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• 2023

본 논문에서는 자율운항선박의 등장에 따른 추가적인 자산 관리 요구사항에 대응하기 위해, 새로운 자산관리 아키텍처를 설계하고 구현한 자율운항선박 자산관리 플랫폼을 제시한다. 이 플랫폼은 소프트웨어, 센서 등의 자율운항선박 관련 추가 자산을 식별하고 관리할 수 있도록 개발되었다. 또한, 자율운항선박 전용 기능을 모듈화하여 기존 전통선박과 자율운항선박 모두에 적용할 수 있게 하였고, 웹 기반으로 개발되어 PC와 모바일 등 다양한 기기에서 접근이 용이하다는 장점이 있다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.2-2
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• 2009

전통적으로 선박 프로펠러의 설계에 사용되는 수치해석방법을 소개하고, 점성유동장에서 작동하는 프로펠러의 해석을 포텐셜 이론을 적용해서 수행하는 방법을 소개한다. 캐비테이션 해석 등 최근의 프로펠러 주위 유동의 해석에 CFD가 적용되는 예를 보이고, 프로펠러의 성능 검증을 위해 실제 선박에서 수행되는 실험의 예를 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.443-444
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• 2022

전통적인 선박 모니터링 방식은 단순 정보 조회나 매뉴얼에 의한 수동적인 모니터링이었다면, 자율운항 선박에서는 주요 기기의 모니터링 개념이 데이터 기반의 예측 모델링 적용이 필수적이다. 선박의 주요 기기 5종에 대한 CBM(Condition Based Monitoring) 정보와 PMS(Planed Maintenance System) 정보를 통합 GUI(Dashboard) 형태로 선육간 구성하여, 선박-육상간 최적의 상태 모니터링과 신제적인 예방 정비 활동이 가능하도록 서비스를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.288-289
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• 2023

전통적인 항로표지는 빛, 형상, 음향, 전파 등을 이용하여 선박의 위치를 인식하거나 장애물의 위치 정보를 제공하는 해상교통 시설물로서 해상에서 선박의 안전 운항을 지원한다. 한편, 4차 산업혁명과 미래 해상환경 변화에 대응하기 위해 국제항로표지협회(IALA)에서는 항로표지 기반 정보를 통합하여 디지털화와 표준화에 노력 중이며, 자율운항선박의 도입될 예정이다. 이에 자율운항선박이 활용할 수 있도록 디지털 정보를 생성하고, 이를 디지털 항로표지 형식으로 변경하여 자율운항선박에게 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.164-165
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• 2022

자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship)의 개발과 도입은 해양 분야의 4차 산업 시대를 이끄는 가장 중요한 기술과 변화이다. 자율운항선박은 해양 사고의 발생 원인 중 가장 높은 비중을 차지하는 인적 요소를 줄이기 위해 인간의 개입 없이 독립적으로 운항하는 선박을 일컫는다. 인간의 개입을 줄이기 위해서는 기존의 선박과 다른 개념과 기술을 개발하고 도입해야 한다. 수십 년 전 개발되어 해상 플랫폼 및 오프쇼어 분야에서 특정 용도로 사용되는 선박 시스템인 동적위치제어스템은 기존의 시스템에 더해 더욱 정교하고 섬세한 선박의 움직임이 가능하도록 다양한 기능을 제공한다. 최근의 영국에서 제출한 IMO 의제 문서에 의하면, 자율운항선박에는 전통적인 앵커와 같은 선박 설비에 더해 추가로 다른 기술이 적용될 수 있다고 밝히며, 동적위치제어시스템을 명시하였다. 본 논문에서는 이러한 기능 중 자율운항선박의 안전한 운항을 달성하기 위해 동적위치제어시스템에서 적용할 수 있는 요인을 알아보고 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.186-186
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• 2022

과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.23-24
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• 2023

현재 해상교통관제는 VHF 음성 교신을 통해 관제사-선박 항해사간 상호 정보 교환을 하고 있다. 음성을 듣고 전자해도 상 선박 위치를 확인하여 교통 상황을 이해하고, 의사결정사항을 음성을 발화하여 전파하고 있다. 국영문 음성 교신 능력은 중요한 관제사의 자질이기도 하다. 자율운항선박이 출현하게 되면, 전통적인 방식의 선박 항해사-관제사간 교신체계는 변화할 수 밖에 없을 것으로 예상된다. 본 연구에서는 현존 선박과 자율운항선박이 공존하는 상황에서 VHF 기반의 관제 교신의 변화 필요성 및 적용 가능한 기술을 검토하였다. 사람과 기계가 공존하는 상황에서 상호 의사교환을 명확하게 하기 위해서 관제 교신 체계의 표준화 및 음성처리기술 도입이 이루어져야 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.71-74
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• 2016

선박이 대형화됨에 따라 안전과 효율 측면에서 항내 선박 조종의 중요성은 점차 커지고 있다. 항내 선박 조종은 저속 또는 극미속 상태에서 이루어지며 항만 혼잡도에 큰 영향을 받는다. 항내 선박 조종시 예선과 선수미 스러스터, 기관과 키를 사용할 때, 항해사와 도선사들이 전심을 모멘트의 레버리지 중심으로 생각하고 있다. 전심은 전통적으로 선박이 전진할 때 선수에서 1/3L, 후진할 때 선미에서 1/4L 부근에 위치한다고 알려져 있으나 조류, 바람, 예선 등 외력의 힘이 작용했을 때 전심의 위치는 변하게 된다. 본 연구에서는 전심의 위치를 다양한 사례를 통하여 조사하여 선박조종에 활용상의 문제점을 밝히고 이 대신에 선체의 수저항 중심을 선박조종상 예선, 키, 쓰러스터 등에 의한 힘들의 중심 사이에 작용하는 우력으로 제안하고 이를 항내 선박 조종에서의 활용할 수 있는 사례를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.92-93
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• 2022

현재의 전통적인 선박은 여러가지 목적·의무규정·각 주체의 요구에 따라 여러 가지 검사가 이루어지고 있다. 대표적으로 선급검사·협약검사·기국대행검사·PSC검사·화주검사 등이 있다. 이러한 선박검사는 자율운항선박에서도 여전히 유지 될 것으로 예상할 수 있다. 협약검사의 경우 검사의 기준이 되는 MASS Code가 IMO에 의해 개발 중에 있다. 선박검사의 경우 자율운항선박 또는 자율운항에 필요한 시스템 및 기능에 대한 기술기준 확보를 위하여 선급기준을 마련하고 있다. 이 연구는 IACS선급의 자율운항선박에 대한 정의를 비교·분석하여 기초적인 단계에서의 자율운항선박의 선급검사 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.108-110
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• 2020

본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.