• Title/Summary/Keyword: 항해 데이터

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한국 첨단 지상파항법시스템(eLoran) 시범서비스의 LDC 메시지 변조기법 별 수신 성능 분석

  • 손표웅;이삭;황태현;서기열
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.204-206
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    • 2022
  • eLoran 시스템에서 보다 높은 정확도로 시각 및 위치 정보를 제공하기 위해 별도의 데이터 채널인 Loran Data Channel (LDC)를 사용한다. LDC 메시지는 기존의 8개의 Loran 펄스 중 항법에 사용하지 않는 3-8번째 펄스의 전송시각을 변조하여 송출하는 Eurofix 방식과 9번째 추가 펄스를 이용해 데이터를 변조하는 9th 펄스 방식으로 변조될 수 있다. 본 논문에서는 eLoran 송신국에서 송출하는 LDC 메시지의 변조방법에 따른 수신 성능을 분석한다. 인천에서 운영 중인 eLoran 시험 송신국에서 9th 펄스 변조방법과 Eurofix 변조방법으로 동시에 LDC 메시지를 송출할 수 있도록 설정하고, 인천과 평택의 eLoran 보정기준국의 데이터베이스 내 저장된 LDC 메시지를 분석해 변조방법에 따른 LDC 메시지 수신률을 분석한다. 또한 항로표지 관리선 인성 1호를 이용해 인천항 인근에서 실제 사용자의 LDC 메시지 수신률을 분석하였다. 본 연구결과는 eLoran 시범서비스 이후 본격적인 서비스 과정에서 중요하게 활용될 것으로 기대된다.

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자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발

  • 박재철;권혁찬;이갑헌;장화섭
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.265-267
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    • 2022
  • 선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.

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인공지능 기반 화물관리 시스템 개발

  • 차지혜;윤인근;임범현;박종진;이인;정두훈;김민정
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.245-247
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    • 2022
  • 컨테이너선에서 스위치보드와 리퍼컨테이너의화재 발생 전과 후를 CCTV 및 열화상카메라, 추가센서류로 상시 모니터링하여, 화재 전 이상감지와 화재 후 불꽃, 연기 등의 화재 종류를 선내 알림하여 즉시 조치할 수 있도록 효율적인 화물관리시스템을 설계하고, 정확도 높은 화재 감지를 목적으로 데이터 학습을 위한 영상 및 전류 데이터 수집과 실제 컨테이너 스위치보드 및 리퍼컨테이너 레이아웃을 모사한 Testbed를 구축하였습니다.

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선박의 자율/무인 운항 지원을 위한 선박중심 차세대 상호인식 및 데이터 통신 방안-Ship to Everything(S2X)

  • 심우성;김부영
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.94-95
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    • 2022
  • 선박 운항 안전 확보를 위해 필요한 선박과 선박, 선박과 육상 및 기타 해양 안전 관련 주체와의 통신은 자율/무인 선박의 출현 및 유무인 선박이 혼재 운항하는 과도기적 상황에서 기존 VHF, AIS 등의 통신 기능을 능가하는 고용량, 고신뢰 선박 중심 직접통신 체계를 요구한다. IMO의 자율운항 선박 자율화 단계에 필요한 원격에서의 모니터링 및 제어 필요성(Ship to Shore), 나아가 완전한 자율운항을 위한 고용량의 선박중심통신(Ship to Ship) 및 해양 객체와의 통신(Ship to Shore, Air, People)이 구현되어야 유무인 선박의 혼재 운항 과도기를 거쳐 완전한 자율운항 시대로 나아갈 수 있다는 점에서 이를 포괄하는 S2X(Ship to Everything) 통신 기술의 개발 당위성을 찾을 수 있다. S2X 통신은 정보 교환 상대를 신뢰할 수 있고 이를 기반으로 선박의 안전 운항 관련 정보를 상호 교환하고 부가 서비스를 위한 고용량의 데이터를 자유롭게 교환할 수 있도록 하는 선박중심직접통신 기술이 될 것이다.

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AIS 항적 데이터 기반 선박의 충돌 위험 영역 예측에 관한 기초 연구

  • 박정홍;최진우;김혜진
    • 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.

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자율운항선박 CBM 보조기기 및 배관 상태 모니터링 및 고장 진단 SW 연구

  • 김미나;박순호;서종희
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.212-213
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    • 2021
  • 자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발) 과제는 자율운항선박의 추진 및 전력 생산을 담당하는 핵심 기관시스템의 운전 상태를 실시간 모니터링하여, 계측 데이터 기반의 고장 진단/예측을 수행하고 장애 발생 시 원격 지원체계를 통해 체계적/전문적 정비를 수행할 수 있도록 지원하는 기술이다. 자율운항선박은 선원이 없이 자율적으로 운항도 하지만, 핵심장비/기자재에 대해서도 실측 데이터를 기반으로 스스로 판단하여 고장여부에 대한 의사결정이 가능하여야 한다. 선박 기관시스템은 선박 운항의 안전과 정시 입·출항에 핵심이 되는 장비/기자재로써 자율운항선박 구현에 필요한 핵심 기술이다. 본 연구에서는 자율운항선박 핵심장비 중 보조기기 2종(Pump, Purifier), 배관(Seawater Pipe, Steam Pipe)의 성능 모니터링 및 고장예측/진단 소프트웨어를 개발하기 위한 연구를 수행한다.

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해양물류 프로세스 자동화를 위한 해양물류 통합 플랫폼 설계

  • 서윤득;이진형;차근수;한수영;이연희;황지은
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.107-108
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    • 2021
  • 4차 산업혁명으로 시작된 해상물류 부분의 스마트 기술 도입은 무인 자동화 항만에 이어 데이터 기반과 인공지능(AI) 등의 최적화를 통한 생산성과 효율성을 높이는 방향으로 진행되고 있다. 이에 우리는 다양한 최신 IT 기술을 사용하여 기존 해양물류 프로세스를 최적화할 수 있는 해양물류 통합플랫폼을 설계하고자 한다. 제안하는 시스템은 해양 물류 주체들간의 원할한 데이터 전송 및 연계를 지원하여 기존 단절된 구간을 연계하는 최적의 물류 프로세스를 생성할 수 있다. 또한 사용자가 손쉽게 물류 프로세스를 생성할 수 있는 기능을 제공하여 사용자 맞춤형 물류 프로세스를 통해 효율적인 해양물류 프로세스 운영이 가능하다.

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선박운항 시뮬레이터 데이터를 이용한 음주운항 패턴 분석

  • 김홍태;양영훈;오재용;김혜진
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.224-225
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    • 2021
  • 해양사고의 주요 원인으로 언급되고 있는 피로요인은 장시간 소요되는 선박의 운항과정에서 발생할 수 있는 사고발생의 주된 요인이다. 이러한 피로의 유발 요인 중 하나인 음주운항으로, 이로 인한 해양사고는 대형 인명피해 뿐만 아니라 해양환경오염이라는 국가적 대재난으로 이어질 수 있다. 다행히 「해사안전법」 시행령 개정에 따라 주취운항 단속 기준 (혈중알콜농도 기준)이 기존 0.08%에서 2011년 0.05%, 2014년 0.03%로 강화됨에 따라 주취 운항의 위험성에 대한 인식은 개선되고 있으나, 최근 5년 동안 선박 음주 운항 단속 건수는 총 556건으로 나타났으며, 음주운항으로 인한 충돌, 좌초 등의 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 본 발표에서는 음주운항이 선박운항에 미치는 영향을 알아보기 위해 선박운항 시뮬레이터 데이터 분석을 통한 음주운항 패턴 분석 결과를 소개하고자 한다.

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공간분석을 통한 연안해역 해상교통망 식별

  • 조익순;이정석;김학찬
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.57-58
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    • 2023
  • 우리나라 연안해역에 급증하는 해상풍력단지 등 대규모 해양개발 행위로 인해 무분별한 해역을 점용하게 됨에 따라, 과거 관습적으로 이용해오는 해상교통로와 상충되어 발생하는 사회적 충돌이 문제가 되고 있다. 특히, 선박 대형화 및 자동화, 자율운항선박 등장 등 해상교통환경 변화에 따라 안전한 연안 해상교통환경 조성이 시급한 상황이다. 모든 연안해역의 해상교통 흐름 및 교통밀집도 분석에 따른 관습적 해상교통망을 식별하고, 이를 지정·구축하고자, 빅데이터 및 지리정보시스템(GIS) 기반 해양공간분석기법을 활용하여 검토 및 분석하였다. 이렇게 분석 및 식별된 결과는 DB화하여 디지털 GIS 관리시스템과 연계하도록 추진중이다.

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A Comparative Study of Vessel Trajectory Prediction Error based on AIS and LTE-Maritime Data (AIS 및 LTE-Maritime 데이터를 활용한 항적 예측 오차 비교연구)

  • Ji Hong, Min;Seungju, Lee;Deuk Jae, Cho;Jong-Hwa, Baek;Hyunwoo, Park
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.46 no.6
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    • pp.576-584
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    • 2022
  • AIS is widely utilized in vessel traffic services for marine traffic safety. In 2021, Korea deployed the high-speed maritime wireless communication system (LTE-Maritime) on the sea following IMO's proposal for the introduction of e-Navigation. In this paper, vessel trajectory data from AIS and LTE-Maritime were used for vessel trajectory prediction to compare and analyze the two systems. The results show that the trajectory prediction error of LTE-Maritime was smaller than that of AIS due to the granular and uniform data provided by LTE-Maritime. Additionally, it was revealed that time interval is the most important factor influencing the errors in trajectory prediction, with the prediction error of LTE-Maritime growing at a slower rate of 17% than AIS. This research contributes to the literature by quantitatively comparing AIS and LTE-Maritime systems for the first time.