• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.5
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• pp.789-798
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• 2021

In this study, for the purpose of collecting and analyzing target-specific RCS data of target signals simulator for verification/improvement of radar system performance, VHF band monostatic/bistatic RCS of civil aircraft(B-747, B-737) and fighter(F-16) models were analyzed by EM simulation tool. In order to reduce the RCS analysis time, the analysis time and RCS data were compared and cross-verified. Also, the analysis range was selected by examining the interpolation error according to the analysis angle resolution. The RCS data obtained for each model were analyzed separately by the incident/reflection elevation angle and frequency. The RCS characteristics according to the shape of the aircraft and the incident/reflection azimuth angle were described. Finally, the statistical RCS distribution value of each model is presented through RCS distribution histogram analysis. In the future, the RCS database obtained by this study will be used for the target signals simulator of the VHF band radar system.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.24 no.6
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• pp.500-507
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• 2020

This paper presents a risk assessment methodology for standard flight procedures using recorded automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B) data. Utilizing the proposed methodology, the results of risk analyses in RKSI (incheon international airport) and RKSS (gimpo international airport) using trajectories that are regenerated based on 100 days of ADS-B data are presented. For the risk metric, detect and avoid well clear (DWC) is used. With this index, each procedure was evaluated for the sections with highest level of risk. Among the standard instrument departure (SID) of RKSI, the section between SI712 and RANOS of RNAV BOPTA 1L showed the highest level of risk. For the standard terminal arrival route (STAR) of RKSI, section between SI947 and DANAN of RNAV GUKDO 1N wasthe one with the highest level of risk. For RKSS, the segment between SS726 and SS727 of RNAV BULTI 1X and the segment between KAKSO and KALMA of RNAV OLMEN 1D showed the highest level of risk among the SIDs and STARs, respectivly.

• 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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• 2014.06a
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• pp.319-322
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• 2014

VTS(Vessel Traffic Center)는 관할해역의 해상교통데이터를 수집하여 해상교통관제를 수행하고 있다. 이러한 해상교통데이터는 가공되지 않는 정보이므로, 관제사 및 선박 등 사용자가 유용하게 활용할 수 있는 형태로의 분석이 필요하다. 이는 객관적인 데이터로 관제사 및 선박에서 해상교통 안전정책을 수립하는데 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 수년간 VTS에 축적되고 있는 BIG DATA를 활용하여 해상교통패턴을 분석하고자 한다. 분석하는 해상교통패턴은 통항분포, 선종별 항적 비교, 예부선의 강 조류 주의구역 판별, 항로상 어선 조업 현황분석 등을 통해 빅데이터를 활용한 관제구역설정, 집중관제구역 검토가 가능하다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.4
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• pp.487-494
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• 2011

Data Fusion algorithm is essential in Target Detection using radar, and it has more reliability. In this paper, Multi Radar Fusion algorithm using IMM(Interacting Multiple Model) filter is suggested. This well-known IMM filter has better performance than Kalman filter has. In this simulation, Distributed Data Fusion process was applied, and three sub-filters and one main filter were employed. In addition, this simulation was evaluated by virtual radar data which include constant velocity, constant accelerate, turn rate. The result of an evaluation shows better performance in the maneuvering section of aircraft.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.173-174
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• 2020

해양 공간 개발과 신개념 선박이 출현함에 따라 해상교통 환경은 복잡해지고 있으며, 이에 해양안전을 확보하기 위한 다각적인 대비책이 마련되어야 한다. 특히, 선박운항 시뮬레이터 및 과거 항적 데이터를 이용한 기존의 해상교통안전진단체계는 이러한 교통 환경의 변화를 반영하지 못하기 때문에 분석에 한계가 존재한다. 동적인 해상교통 환경에 적합한 시뮬레이션 기반 분석 방법이 개발되어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 에이전트 개념을 기반으로 하는 모델링-시뮬레이션(M&S) 플랫폼을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.33-35
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• 2023

자율운항선박의 항로계획정보와 주변선박의 항적 데이터를 기반으로 자율운항선박 주변의 위험선박을 자동으로 추출하고, 충돌위험지수를 산출하여, 위험지수에 따른 안전지원항로를 생성하여 자율운항선박에 제공하는 자율운항지원서비스 운영 소프트웨어 개발에 관한 연구이다.

• 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 Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.15-16
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• 2023

해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

• Journal of the Korea Institute of Construction Safety
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• v.2 no.1
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• pp.36-44
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• 2019

$21^{st}$ century is digitally civilized era. Technologies such as AI, Iot, Big Data, Mobile and etc makes this era digitally advanced. These advancement of the technology greatly impacted detection range of the radar. Human's eye sight can see about 20Km and hear 20 ~ 20000 Hz. These limitations can be overcome using radar. This radar technology is used in military, aircraft, ship, vehicle and etc. to replace human eye. However, radar technology is capable of making False Alarm Rate. This document will propose the fix of these problems. Radar's distortion includes beam refraction, diffraction and reflection. These inaccurate data result in deterioration of human judgements and my cause various casualties and damages. Radar goes through annual testing to test how many false alarm is being produced. Normal radar usually makes 10 to 20 False alarms. In emergency situation, if operator were to follow this false alarm, this might result in following false object or take 12 more seconds to follow the right object. This problem can be overcome by using different radar data from different places and angles. This helps reduces False Alarm rate and track the object twice as fast.