• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.100-102
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• 2017

선박운항의 안전과 연료 소비의 최소화 운항를 위하여 국내외적으로 최적 항로 서비스에 대한 연구와 상업적인 서비스가 진행되고 있다. 특히, 국내에서는 국제해사기구(IMO)의 "e-Navigation" 정책 추진 이후, 한국정부도 "한국형 e-Navigation 개발 사업"을 진행 중이며, 해당 연구의 일부분으로 안전에 중점을 둔 최적화 항로 서비스를 연구 개발 중이다. 일반적인 항로 추론 방업은 기상, 해상, 해양환경 등의 예측 데이터를 이용하여 선박운항에 영향을 미치는 저항 요소가 적은 위치를 찾아 항로를 추론한다. 이때 사용되는 예측데이터의 해상도에 따라 연산수행 속도와 정확도가 달라진다. 본 연구에서는 항로 추론 연산 속도와 정확도를 고려하여 최적항로를 계산하는 방법에 관한 연구이다. 이를 통해 최적항로의 실시간 최적항로 서비스와 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.185-187
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• 2023

고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.157-159
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• 2001

교환기 시스템(switching system)과 같은 통신 시스템 환경에서는 매우 제한적인 시간제약하에서 명시된 이벤트들이 반드시 완료되어야 한다. 따라서, 시스템내에 유지되는 응용데이터에 대해, 매우 빠르고 균일한 접근 시간을 제공하여야 한다. 또한, 최근들어 통신 운용 환경과 교환기 소프트웨어의 복잡성의 증가로 다중테이블 죠인과 객체지향 특성과 같은 고급 기능을 포함한 보다 향상된 데이터 모델링이 요구되고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 1) 통신 응용 환경을 보다 쉽게 모델링하도록 다양한 설계 모델링 개념을 제공하고, 2) 죠인과 같은 연산을 위해 추가의 메모리공간이나 시간을 사용하지 않고, 객체식별자의 항해를 통해 직접 결과를 추출하는 방법에 대해 설명한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.59-61
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• 2012

TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 군사, 의료 분야 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 CW(Continuous Wave)와 같은 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 SNR에 따른 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.219-220
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• 2022

최근 항로표지는 기본 업무를 위한 등명기의 구동과 해상 환경 정보 수집 및 데이터 전송 기능들의 확장을 통해 다양한 임무를 수행하기 위한 스마트 장비로써 진화하고 있다. 그래서 항로표지를 운영하기 위한 전력량의 요구가 높아지고 있고, 동작 구동 시간을 확보하기 위해 다양한 해상 에너지원을 통해 발전하는 시스템을 고려하고 있다. 하지만 전원 공급 및 교체가 쉽지 않은 해상 환경에서 태양광, 파력 등의 한정적인 에너지원의 활용은 지속적인 스마트 항로표지의 동작에 한계가 존재한다. 그래서 해양 환경 상황에서도 한정된 에너지원을 활용하여 에너지 수집을 하고 이를 활용하여 다양한 환경 센싱, 정보 연산, 데이터 처리, 무선 정보 전송 등의 시스템에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 해상 환경 적응 에너지 수집, 백업 전력운영, 항로표지 출력 에너지 재사용, 분산 전력관리 등을 포함한 차세대 스마트 항로표지 전원 시스템 구성 방안에 대해서 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다

• 한국통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.462-478
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• 1994

기존의 하이퍼미디어 시스템은 노드와 링크에 기반한 단순한 데이터 모델과 개개의 정보를 브라우징하거나 링크를 따라 항해하는 제한적인 정보 검색 능력을 제공한다. 본 논문에서는 이와 같은 하이퍼미디어시스템이 객체 지향 데이터베이스 기술에서 지원하는 강력한 데이터 모델링 능력과 질의 기능을 결합하여 보다 향상된 하이퍼미디어 시스템인 AHEAD를 설계, 구현하였다. AHEAD에서는 객체 지향 데이터 모델링 기법을 이용하여 응용에 나타나는 데이터를 시멘틱 및 관계성 정보를 정확히 모델링하고, 노드와 링크에 대한 유용한 정보를 표현하며, 다매체 데이터의 구조 및 연산을 정의할 수 있게 한다. 또한 이들 모델링된 정보를 이용하여 다양한 형태의 효율적인 질의어 기능도 지원하고 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.1-10
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• 2010

본 논문의 목적은 제한적 인지에 기초한 가상인간 에이전트의 움직임-데이터 궤적이 인간과 유사하다는 것을 보이는 것이다. 이 움직임-데이터 궤적의 인간 유사성을 결정하기 위해서, 우리는 두 파라미터들 -사실적으로 제한된 인지(RLP: Realistically Limited Perception) 데이터와 점증적 움직임 경로 데이터의 생성 (IMPG: Incremental Movement-Path Generation)- 사이의 상호작용을 활용한다. 즉, 어떻게 전자인 인간사고 혹은 그 구성요소의 모의 파라미터(즉 RLP 데이터)가 후자인 인간 움직임-데이터 궤적의 모의 파라미터(즉 IMPG 데이터)를 지배하는지를 에이전트 움직임-데이터 궤적에서 고찰하는 것이다. 지도 제작 DB는 인지와 움직임 경로-데이터 생성 사이의 인터페이스이므로, 에이전트에게 항해를 위해 필요한 선결 요소이다. Hill과 동료들에 의해 RLP에 의한 지도 DB 제작은 연구되었지만, 이러한 기존의 연구들은 단지 렌더링 카메라의 시점 데이터의 변화에 의해서만 수행되었다. 이에 비해 본 논문에서는 Hill의 지도 DB 제작 모듈을 에이전트 시스템에 통합하여 예기치 않은 적 출현을 수반한 정찰 임무 상에서 두 파라미터 데이터간의 상호작용을 고찰하였다. 인간 피실험자와 에이전트에 의해 생성된 움직임 데이터의 궤적들이 서로 비교되었다. 비록 에이전트 움직임-데이터 궤적의 인간유사성이 두개의 파라미터 데이터들(즉 RLP와 IMPG)과 단지 30명의 피실험자들로 얻어진 파일럿실험(pilot-test)의 결과이지만, 본 연구의 에이전트 시스템은 인간과 유사한 움직임-데이터를 생성하기 위한 최소한의 기능적인 테스트베드(functional testbed)가 될 수 있음을 입증하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권3호
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• pp.251-256
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• 2005

항만 물류 시스템의 급속한 성장으로 인해 항만의 효율성을 증대하기 위한 자동화 크레인 시스템의 개발이 다양하게 진행 중이다. 자동화크레인은 통신 네트워크를 통하여 각종센서와 액츄에이터를 정밀 제어하게 되는데 이러한 시스템에 장착되는 네트워크 기반 스마트 모 듈은 센서 선호획득 및 필터링 기능, 데이터 연산 및 통신기능이 한 보드상에 구축되어 있어 고장이나 프로토콜이 지원이 다른 모듈을 사용할 경우 모듈 전체를 교체해야 되는 문제점이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 IEEE 1451 기반의 네트워크 독립적인 스마트 모듈을 제안하고 제안한 스마트 모듈의 성능을 평가하여 크레인 시스템에 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4B호
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• pp.323-338
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• 2003

주기억장치 데이터베이스 시스템(MMDBMS)은 디스크가 아닌 주기억장치를 주요 저장 매체로 사용하므로, 고성능이 요구되는 데이터베이스 응용을 효과적으로 지원한다. 최근, 인터넷을 중심으로 고속 데이터 처리와 함께, 보다 향상된 데이터 표현력과 보다 엄격한 데이터 일관성 보장에 대한 요구가 증대되고 있다. MMDBMS에서는 모든 데이터가 주기억장치에 상주하기 때문에, 성능에 대한 오버헤드 없이 그러한 요구를 만족시킬 수 있는 방법을 제공할 수 있다. 이들은 구체적으로 데이터를 처리하기 위한 연산과 참조 무결성과 같은 제약들로 이루어진다. 이들로 구성된 데이터 모델은 MMDBMS에서 데이터베이스의 표현력을 측정하는 중요한 컴포넌트이다. 본 논문에서는 통신 서비스의 제공에 필요한 요구들과 이를 지원하는 데이터 모델에 대해 설명한다. 다루는 주요 이슈들은 1) 포인터를 사용한 테이블간의 관계성 정의, 2) 관계성에 의한 데이터들의 항해, 3) 포인터 연산에 대한 참조 무결성 지원, 4) 죠인시 균일한 처리 시간 보장, 5) 객체지향 특성 지원, 6) 다중 테이블간 인덱스의 공유 등이다. 본 논문에서는 복잡한 응용 환경에서 이러한 이슈들을 지원할 수 있도록 설계한 데이터 모델에 대해 설명한다.