• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.144-146
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• 2018

준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.302-304
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• 2022

항만 서비스 의미가 선박의 양적하뿐만 아니라 육로를 통해 반출입되는트레일러의 하역도 포함 디지털프랜스포메이션가속화에 따라 IoT, 빅데이타, 인공지능을 활용한 항만의 생산성 증대 방안으로 선박의 TAT뿐만 아니라 항만 반출입트럭TAT 감축의 중요성도 같이 높아지고 있음 컨테이너 이송 트럭의 TAT에 대한 정확한 측정과 TAT에 영향을 미치는 요인의 규명은 컨테이너 운송에 중요한 역할을 한다고 할 수 있음 따라서 본 연구의 목적은 IoT 기술로 수집된 빅데이터를 활용해 실질적인 차량 반출입시간을 분석한 새로운 항만 반출입차량 TAT 데이터와 기후, 부두 실적, 기항 선박 사이즈, 시간대 등 다양한 항만물류빅데이터를이용하여 항만 반출입차량 TAT에 영향을 미치는 요인을 분석하고 나아가 항만물류빅데이터분석을 위한 빅데이터 수집 방법을 연구하는데 목적이 있음

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.42-44
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• 2023

신규 해상교통관제사의 직무 역량 향상을 위하여 시뮬레이션 교육은 가장 안전하고 효율적인 수단이다. 하지만 시뮬레이션 교육 시 한정된 시나리오로 인하여 각 항만의 실질적 특성 적응에 어려움을 보이는 실정이다. 이에 각 항만 별 특성에 맞는 여러 시나리오 개발에 필요한 개선 사항을 기초 연구 하였다. 먼저 주요 관제 사례를 수집하여 데이터관리를 하며, 수집된 데이터를 기반의 시뮬레이션 시나리오를 개발하는 것이다. 시나리오는 신규 해상교통관제사 교육뿐만 아니라 더 나아가 유관 및 민간 기관의 VTS 관련 연구에도 도움이 될 것이며, 시뮬레이션 개발의 한가지 지표로서 제안될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.13-13
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• 2021

최근 항만에서 기인한 대기오염물질에 대한 심각성이 고조되고 있다. 본 연구는 부산항 (북항, 감천항 및 다대포항)을 대상으로 6월 한달 간의 항내에서 발생하는 대기오염물질 배출량을 추정하였다. 신뢰성 있는 대기오염물질 배출량 추정을 위하여 AIS(Automatic Identification System) 데이터를 기반으로 한 계산 방신인 Bottom-up 추정 방식을 활용하였으며 연료소모총량과 연료소비의 결과로서 발생한 대기오염물질 총량을 함께 분석하였다. 또한, 추정 배기가스 량을 이용하여 부산항에서의 환경 비용을 계산하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.66-68
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• 2015

최적항로 지원 시스템은 실해역 속도 성능 예측방법에서의 선택 근거확보와 정확도 평가를 위한 효과 검증이 반드시 필요하다. 하지만 이 같은 성능검증에 있어서 동일한 선박에 대한 다양한 대안 항로에서의 동시성능계측이 불가능하기 때문에 효과를 직접 비교하기는 상당히 어렵다. 따라서 본 논문에서는 최적항로 지원 시스템의 효과 검증을 위한 간접적인 절차를 제안하였고, 시스템의 내부 분석코드를 이용하여 효과를 비교 검증하였다. 그 절차는 1) 계산의 근거 인기상 정보의 정확성 검증, 2) 실제 항로에서의 성능예측계산의 신뢰성 확인, 3) 신뢰성이 확보된 계산방법을 이용한 최적항로선택, 4) 실제 항로와 최적항로의 연료 효율성 비교의 4단계로 이루어진다. 대상 선박은 폴라리스쉬핑의 솔라돌핀호(208k BC)이며 실선 운항 데이터는 최적항로 지원 시스템을 통하여 직접 계측하였다. 그 결과 호주-한국 항차에서 최적항로를 항해할 경우 약 6.0%의 연료 절감 효과를 기대할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.343-345
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• 2013

해양사고가 증가하고 이에 따른 피해가 늘어남에 따라 선박의 안전항해에 대한 관심이 높아지고 있으며, 해양사고에 대한 규제 및 사고 방지를 위한 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 선박의 안전 입출항 지원 서비스는 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 안전 입출항 지원 시스템 및 서비스를 정의하고, 이를 시험하기 위한 시뮬레이터 시스템에 대하여 기술한다. 안전 입출항 지원 시스템은 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 해당 정보를 제공 받도록 설계 되었으며, 선박운항 시뮬레이터를 기반으로 하는 테스트 플랫폼을 이용하여 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 향후 실 해역 실험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.

• 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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• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.371-373
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• 2022

현재 선박의 항로계획은 항해사들의 항해지식과 경험을 바탕으로 이루어지고 있다. 하지만 자율운항선박의 등장으로 항로계획의 자동화에 대한 연구가 학계와 산업계에 관심이 높다. 본 연구에서는 AIS 데이터를 활용하여 선박의 항로계획을 자동으로 생성하기 위해 격자기반의 최단경로 알고리즘을 활용하였다. 이는 자율운항선박의 항로계획 생성에 있어 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.43 no.6
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• pp.335-343
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• 2019

As the regulations of ship exhaust gas have been strengthened recently, many measures are under consideration to reduce fuel consumption. Among them, research has been performed actively to develop a machine-learning model that predicts fuel consumption by using data collected from ships. However, many studies have not considered the methodology of the main parameter selection for the model or the processing of the collected data sufficiently, and the reckless use of data may cause problems such as multicollinearity between variables. In this study, we propose a method to predict the fuel consumption of the ship by using the principal component analysis to solve these problems. The principal component analysis was performed on the operational data of the 13K TEU container ship and the fuel consumption prediction model was implemented by regression analysis with extracted components. As the R-squared value of the model for the test data was 82.99%, this model would be expected to support the decision-making of operators in the voyage planning and contribute to the monitoring of energy-efficient operation of ships during voyages.