• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.315-316
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• 2022

In order to reduce maritime accidents and promote maritime safety and the happiness of the sea people, the Ministry of Oceans and Fisheries has been providing Intelligent Maritime Traffic Information services to the public from the end of January 2021. Various information is generated and collected through this service, and research and development is underway to develop and verify a service algorithm by applying the collected information to data science to realize a safer and more efficient intelligent maritime traffic information service. In order to develop and implement this, a data pipeline system that connects the collected and stored data and can access, use, and store data from multiple systems smoothly is required. Therefore, in this study, a data pipeline that can be used in various systems such as a datascience based service algorithm development environment and an intelligent maritime transportation service test-bed was designed.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.308-309
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• 2022

The Ministry of Oceans and Fisheries is providing maritime safety services using combine limited artificial intelligence technologies through the operation of the Korean e-Navigation service, and research is needed to improve reliability and quality to secure the competitiveness of the system. However, linking real-time operating systems requires a separate system configuration that can be linked after processing personal information security with minimal performance impact. To solve this problem, this study will make a basic design of a big-data maritime information gateway system of the Korean e-Navigation service that minimizes the impact of performance and reflects the security of personal information.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.39-40
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• 2019

우리나라는 국제해사기구(IMO)에 "여객선 탈출지도체계의 기술개발에 관한 정보"라는 안건(IMO SSE4/INF2)을 2017년에 제출한 바 있다. 이 의제에 소개된 지능형 선박 및 인명대피 안내시스템(SEGA)은 한국해양과학기술원의 주관으로 한국해양수산부의 지원을 받아 2016년부터 2020년 3월까지 약 4년간의 프로젝트로 개발 중에 있다. SEGA는 데이터 수집과 분석, 정보 표시의 프로세스를 자동화하여 우리나라 연안에서 항해 중인 선박에 비상상황이 발생할 경우 항해자의 의사결정을 지원하는 시스템이다. SEGA 시스템을 지원하기 위해 구축된 SEGA 서버와 데이터베이스는 해양기상정보, 수심정보, 해상교통정보를 처리 한다. 또한 비상상황 시 2차 사고를 방지하기 위해 선박이 대피 할 수 있는 장소에 대한 정보를 사용자가 확인할 수 있도록 알고리즘이 설계되어 있다. 인명안전을 위해 SEGA는 비상상황 시 선박내부 구조정보와 화재 등 변수사항들을 고려하여 승객들에게 빠른 탈출을 위한 최적대피경로를 제공하며, 원격탐사기술을 이용하여 선박주변의 익수자를 탐지하도록 개발 중에 있다. 보다 상세한 내용은 항해항만학회 VTS 특별세션에서 발표할 예정이다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.46 no.3
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• pp.269-279
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• 2022

With the development of artificial intelligence, artificial intelligence is being introduced to automate systems throughout the industry. In the maritime industry, artificial intelligence is being applied step by step, through the paradigm of autonomous ships. In line with this trend, ABS and DNV have published guidelines for autonomous vessels. However, there is a possibility that the risk of artificial intelligence has not been sufficiently considered, as the classification guidelines describe the requirements from the perspective of ship operation and marine service. Thus in this study, using the standards established by the ISO/ IEC JTC1/SC42 artificial intelligence division, classification requirements are classified as the causes of risk, and a measure that can evaluate risks through the combination of risk causes and artificial intelligence metrics want to use. Through the combination of the risk causes of artificial intelligence proposed in this study and the characteristics to evaluate them, it is thought that it will be beneficial in defining and identifying the risks arising from the introduction of artificial intelligence into the marine system. It is expected that it will enable the creation of more detailed and specific safety requirements for autonomous ships.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.347-350
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• 1999

자율무인잠수정은 자율운항을 위해서 자동화된 제어시스템이 필요하다. 제어시스템은 기능적 측면에서 임무계획단계(mission planning level), 임무제어단계(mission control level), 선체제어단계(vehicle control level)로 구분한다. 자율무인잠수정의 효과적인 임무 수행을 위해서는 임무제어단계의 운행 경로 설정과 제어가 중요하다. 자율무인잠수정은 잠수정의 주변환경을 추상화한 후 탐색기법을 이용하여 경로를 설정한다. 이때 검색기법의 효율적 적용을 위해서는 효과적으로 추상화된 탐색모형이 필요하다. 대표적인 탐색모형으로는 3차원 격자절대좌표 모형(3-dimensional grid unit coordinate model)[1]을 들 수 있다. 그러나 이 모형은 불필요한 동작의 반복, 이동 격자에 따른 비일관성과 같은 취약점이 존재한다. 본 연구에서는 이 모형의 취약점을 개선하기 위해서 자유무인잠수정의 위치 기반 상대적 격자좌표 모형(relative grid unit coordinate model based on AUV state)을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.9
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• pp.1680-1691
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• 1994

We propose an extended hypertext data model based on object oriented paradigm that can easily the real world and semantics. We use the BNF notation to formalize the model. In our model, We introduce conceptional navigation by associating semantics on links and drive intelligent navigation using weights on links to alleviate user disorientation problem which is currently somewhat vague. We functionally classify the hypertext node into three types:Indexing node, Content node, Extract node and likewise classify the link into Alink type, Rlink type, Slink type. We believe that the typed node and typed link approach accommodate efficient query/search in hypertext.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.185-186
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• 2014

전자해도 및 레이더와 같은 첨단운항시스템이 도입되고 있으나, 선박간의 충돌사고는 줄어들고 있지 않고 있으며 전체 사고의 30%를 차지하는 선박충돌사고의 80% 이상이 운항자의 실수에 의해 발생되고 있어, 이를 방지할 수 있는 지능적인 운항지원 시스템이 필요하다. 이를 위하여, 본 연구에서는 선박 충돌위험도 식별 정보를 활용하여 운항자에게 안전운항정보를 지원할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존에 항해레이더에서는 운항자가 특정 선박을 지정하여야만 선박충돌여유거리 및 선박충돌여유시간 등의 충돌예방정보를 얻을 수 있으나, 신규로 개발된 시스템에서는 선박들 중에 충돌위험이 높은 선박들을 자동으로 식별하여 충돌예상선박들의 정보를 실시간으로 제공받을 수 있어, 충돌 전에 미리 사고를 예방하고 신속히 대처할 수 있다. 개발된 시스템은 선박에 탑재하여, 실해역 성능시험을 실시하였다. 본 논문에서는 선박 충돌 위험도 기반의 안전운항 지원 시스템의 특징과 실해역 시험결과에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.131-132
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• 2020

자율운항선박 지원 6종서비스는 자율운항선박의 도입에 따른 항계 및 협수로 내에서 터미널까지 안정적으로 통항과 자율적인 이·접안 및 화물 적·하역이 가능하도록 안전운항을 지원하는 기술을 의미한다. 자율운항선박 지원 6종서비스에는 근접 선박에 대한 연속 회피가 가능한 자율운항 지원 서비스, 인공지능 센서 융합을 통한 접·이안 및 계류 지원 서비스, 스마트 해상 물류 프로세스를 위한 화물 양·적하 및 선박 입출항 지원 서비스, PSC 점검율 제고를 위한 PSC 점검 지원 서비스, 선박의 주요 기기를 육상에서 관찰하기 위한 상태모니터링 지원 서비스, 해양사고 발생 시 신속한 조치를 위한 사고대응 지원 서비스로 이루어져 있다. 이 연구에서는 개발되는 안전운항 지원서비스 6종의 실용성 및 현장 적용 가능성을 테스트하기 위한 실선박 기반의 검증 시나리오를 개발하고 6종 서비스의 육상 시범 운용을 위한 인프라를 구축하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.137-138
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• 2022

자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)은 전 세계적으로 활발히 연구 개발되고 있다. 국제해사기구(IMO)에서 규정하는 자율도 레벨(Degree of autonomy)의 Degree four에 해당하는 자율운항선박 개발까지 진행되는 가운데, 우리가 연구하고 있는 원격제어는 Degree two에서부터 필요한 주요 개발되어야 하는 핵심 기술 중 하나이다. 원격지에서 운항자가 원격제어시 발생되는 지연 상황에 대해 파악하였고 그중 선박 조종 특성에 의한 지연을 확인하였다. 추후 선박 조종에 영향을 주는 바람, 파고 등의 인자를 추가하여 보다 구체적인 연구 결과를 제시할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.113-114
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• 2022

자율운항선박 원격제어시스템 구현을 위해 첨단장비와 안전한 시설을 갖추고, 특수목적선 코드를 적용해 감항성능 및 안전성이 매우 우수한 9,196톤의 아시아 최대 실습선인 한나라호를 실험선으로 활용하고 있다. 현재 한나라호와 육상간 원격제어를 위한 H/W 시스템이 설치되었으며, 지난 n항차 동안 통신네트워크 즉, VSAT, LTE, WIFI를 통해 원격제어에 필요한 데이터를 송수신하였다. 본 연구에서는 송수신된 데이터 분석을 통해 한나라호와 육상 간의 원격제어 및 통신네트워크의 문제점 식별하고, 이에 대한 대안방안 등을 제시하고자 한다.