Among the fishing vessels operating in the coastal waters, jigging fishing vessels were considered representative vessels engaged only by wind, sea, tide, and external force. Then, a fishing vessel with a length of shorter than 10 m from July 1, 2018 to August 5, 2019 was studied to obtain a drift prediction model by multiple regression analysis. In the correlation analysis between variables for leeway of speed and direction, the speed and direction of tidal seem to be the most affected in coastal waters. Therefore, it should be considered an explanatory variable when conducting drift tests. As a result of multiple regression analysis on the predicted equations of leeway speed and direction due to the external force on the drift of the fishing vessel, p < 0.000 was considered significant in the F-test, but the coefficient of determination was 55.2% and 37.8%. The effect on the predicted leeway speed was in the order of the tidal speed and current speed. In addition, the impact on the predicted leeway direction was in the order of the tidal speed and current speed. ŷ(m/s) = - 0.0011(x1) + 0.9206(x2) + 0.0001(x3) + 0.0002(x4) + 0.0050(x5) + 0.0529(x6) + 0.2457 ŷ(degree) = 0.6672(x1) + 93.1699(x2) + 0.0585(x3) - 0.0244(x4) - 1.2217(x5) + 4.6378(x6) - 0.0837
광 위상 공액은 파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed) 신호의 장거리 전송을 위해 필수적인 색 분산과 비선형성에 의한 왜곡을 보상할 수 있는 기술 중 하나이다. 이 기술이 그동안 가지고 있었던 한계를 주기적 분산 프로파일을 갖는 분산 맵을 통해 해소하는 방안을 제안하고 분석해 보았다. 제안하는 시스템에서 광 위상 공액기 (OPC; optical phase conjugator)는 전체 링크의 1:2 또는 2:1의 위치에 배치되고, 분산 맵의 프로파일은 사인파 또는 반전된 사인파 모양의 주기적 형태를 갖는다. OPC가 전체 링크의 2:1 지점이 아닌 1:2 지점에 위치할 때 제안된 주기적 형태의 분산 맵을 통해 왜곡된 960 Gb/s WDM 신호의 보상이 더욱 개선되는 것을 확인하였다. 또한 제안된 주기적 분산 맵을 갖는 분산 제어 링크의 설계 융통성을 늘리기 위해서는 중계 구간에 할당되는 최대 RDPS (residual dispersion per span)가 1,800 ps/nm 이상이 되어야 하는 것도 알 수 있었다.
장거리 파장 분할 시스템을 위해 해결해야 하는 광 색 분산과 비선형 현상에 의한 광 신호 왜곡을 보상할 수 있는 광 위상 공액과 결합된 분산 제어 링크를 네트워크 토폴로지의 유연성 관점에서 제안하고 분석하였다. 비선형 효과에 의해 왜곡되는 광 신호의 보상을 위해 적용된 광 위상 공액기는 전체 전송로 중간이 아닌 곳에 위치시켰다. 그리고 광 위상 공액기를 중심으로 전반 전송 구획과 후반 전송 구획을 구성하는 각각의 중계 구간의 잉여 분산 (RDPS; residual dispersion per span)을 서로 다르게 한 분산 제어 링크를 적용하였다. 각 중계 구간의 RDPS가 전반 전송 구획과 후반 전송 구획의 전체 잉여 분산을 같게 만드는 값이 아닌 그 근처의 서로 다른 값으로 결정되어야 왜곡된 광 신호 보상에 효과적이라는 것을 시뮬레이션 결과를 통해 확인하였다.
본 논문은 해양 IoT 서비스, 특히 어구 자동식별 시스템을 위한 해상 부이에 내장되는 안테나의 설계와 제작에 대해 살펴보았다. 제안하는 안테나의 주파수 대역은 해양 IoT 서비스의 확장성을 고려하여 433 MHz와 920 MHz 이중 대역으로 하였다. 안테나는 920 MHz 주파수 대역을 위한 이중 패턴 모노폴 구조와 433 MHz 대역을 위한 미앤더 구조로 설계되었다. 제작된 이중 대역 안테나의 전압 정재파비는 433 MHz에서 1.548로, 920 MHz 대역에서 평균 1.5로 측정되었다. 안테나 이득은 920 MHz 주파수 대역 중 902 MHz에서 최대값인 3.83 dBi가 얻어진 반면 433 MHz에서는 1.18 dBi로 얻어졌다. 433 MHz에서의 안테나 이득이 920 MHz 대역에서의 안테나 이득보다는 작지만 목표치인 -5 dBi를 초과하는 값이다. 또한 본 연구를 통해 얻은 다른 모든 측정값들은 어구 자동식별 시스템을 위한 해상 부이와 어선 사이의 통신 거리 목표치인 10 km를 달성할 수 있는 성능 기준에 해당한다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 V2X 통신 기반의 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경 구축 연구의 내용을 소개한다. V2X 통신 기반의 자율협력주행 플랫폼 평가를 위해서는 다양한 주행 시나리오를 적용할 수 있는 도로 및 V2X 인프라 등의 테스트베드 구축과 함께 시험평가를 위한 각종 제반 규격 및 표준, 지침 등이 개발되어 피시험자에게 제공되어야 한다. 또한, 이를 기반으로 실제 시험평가를 진행할 수 있는 각종 레퍼런스 장비와 시험장비 등이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 V2X 통신 기반 상용차 자율협력주행 플랫폼 평가환경을 구성하기 위해 개발된 다양한 기술과 규격, 장비 그리고 구축 인프라를 소개한다.
파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed)과 같은 다중 전송 신호의 장거리 전송은 전송 링크에 분산 제어와 광 위상 공액의 적용, 그리고 이 둘의 결합을 통해 색 분산과 비선형성에 의한 왜곡을 보상할 수 있기 때문에 가능해졌다. 광 위상 공액을 광 전송 링크에 적용하는 데 있어 가장 큰 장애 요소는 핵심 소자인 광 위상 공액기의 위치가 전체 전송 라인 중간에만 위치해야 한다는 것이다. 본 논문은 이러한 OPC의 위치 제약성을 비대칭 분산 맵의 적용을 통해 극복할 수 있다는 것을 보이고 있다. 본 논문에서 고려한 OPC의 위치는 전체 48개의 광섬유 스팬 중 8번째와 9번째 광섬유 스팬 사이에 존재한다. 또한 분산 맵은 OPC를 중심으로 비대칭한 누적 분산 프로파일을 갖는다. 시뮬레이션 결과 제안한 비대칭 분산 맵의 누적 분산 프로파일 분포의 전체적 모양과 프로파일 기울기의 선택에 따라 WDM 채널의 왜곡 보상 효과를 전통적 분산 맵이 적용된 링크에서보다 늘릴 수 있는 것을 확인하였다.
전체 전송 거리의 중간에서 위상 공액파로 반전시키는 MSSI (mid-span spectral inversion)을 분산 제어 링크에 결합시키면 색 분산과 비선형 효과에 의한 파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed) 신호의 왜곡 보상에 매우 효과적이다. 이러한 MSSI 결합 분산 제어 링크에서 분산 맵의 모양, 채널의 데이터율, 채널 파장과 파장 간격 등은 보상 정도에 영향을 미치고, 결과적으로 WDM 신호의 전송 거리와 용량을 결정하게 한다. 본 논문에서는 MSSI 결합 분산 제어 링크에서 WDM 신호를 구성하는 RZ (return-to-zero) 펄스의 소광비에 따른 보상 특성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과 소광비가 커질수록 '1'과 '0' 신호의 전력 차이가 증가하여 수신 성능이 좋아지는 일반적인 광전송 시스템에서의 결과가 아닌 분산 맵의 형태와 분산 맵의 구체적 모양을 결정하는 광섬유 스팬 당 잉여 분산의 크기에 따라 최상의 보상을 얻을 수 있는 소광비가 결정되어야 한다는 것을 알 수 있었다.
현대 해양 산업은 기술적 발전을 통해 신속한 발전을 이루고 있다. 이러한 발전을 주도하는 주요 기술 중 하나는 데이터 처리 기술이며, 이 중 자연어 처리 기법은 사람의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 본 연구는 자연어 처리 기법을 통해 해양안전심판원의 재결서를 분석하여 이미 재결이 이루어진 선박 충돌사고의 원인 제공 비율을 학습한 후, 새로운 재결서를 입력하면 원인 제공 비율을 예측하는 모델을 개발하고자 하였다. 이 모델은 사고 당시 적용되는 항법과 원인 제공 비율에 영향을 주는 핵심 키워드의 가중치를 이용하여 사고의 원인 제공 비율을 계산하는 방식으로 구성하였다. 이 연구는 이러한 방식을 통해 제작한 모델의 정확도를 분석하고, 모델의 실무 적용 가능성을 검토함과 동시에 충돌사고 재발 방지 및 해양사고 당사자들의 분쟁 해결에 기여할 것으로 기대한다.
해양시설물은 선박의 통항에 간섭이 되는 위험요인이지만 현재 국내 법령 및 규정 상 해양시설물과 선박간의 명확한 이격거리의 규정은 없는 상황이다. 이에 본 연구에서는 해양시설물과 선박의 안전이격거리를 분석하기 위하여 해양시설물 인근 선박의 통항량을 실측 AIS 정보를 기반으로 선박 통항 폭을 설정하여 해당 범위에서 통항하는 선박의 항적을 선박 길이별로 분류하여 분석하였다. 통항 분포 분석 결과, 통항 선박의 길이별 분포 모두 정규성을 가지며 해양시설물로부터 멀어지는 패턴을 가지고 통항을 하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 통항 분포 분석 결과와 정규분포를 비교한 선박의 이격거리를 통계적으로 나타내기 위해 해양시설물 인근 통항 패턴 분석을 수행하였다. 그 결과, 통항 패턴은 선박 길이별로 상이하였으며 그에 따라 길이별 선박 권고 안전이격거리를 제시하고자 하였다. CESMA(유럽 선장 연합), PIANC(국제수상교통시설협회)의 안전이격거리 및 선박의 길이요인 중 IMO(국제 해사 기구)의 조종성능의 기준이 되는 선회경의 Tactical diameter를 활용되었으며, 다양한 선박 권고 안전이격거리의 안을 분석하기 위해 적정 이격거리를 전장의 5배에서 7배로 설정을 하여 설정 값 이하로 통항하는 차이 값이 근소하게 통항하는 선박을 조사하였다. 그 결과, 가장 차이 값이 근소한 5.5배의 전장을 적정 선박 권고 안전이격거리로 선정하였다. 위 결과를 바탕으로 선박 길이별 신뢰구간의 좌측 값에 따른 선박 권고 안전이격거리 및 전장의 5.5배의 이격거리를 활용한 선박 권고 안전이격거리를 비교하였으며. 선박 권고 안전이격거리에 대한 2가지 안을 제시하였다.
웹은 이제 인터넷의 중요한 서비스중의 하나가 되었다. 웹 공간을 탐색할 때 사용자들은 항해하는 동한 만나는 흥미 있는 사이트들을 기록하기 위해 북 마크 기능을 이용한다. 북 마크 기능을 이용할때 겪는 문제중의 하나가 거듭된 새로운 북 마크의 추가로 인해 북 마크 리스트의 길이가 길어지면 북 마크 리스트가 일관성 있는 구성을 잃어버리게 되어 실제적인 도움을 주기 어렵다는 것이다. 사용자가 북 마크 파일을 효율적이고 체계적으로 유지하기 위해서는 북 마크 파일에 추가되는 새로운 북 마크들을 카테고리별로 분류하여 신규 폴더를 찾아 삽입해주어야 한다. 본 논문에서는 대응되는 웹 문서들을 다운 받아 내용을 분서함으로써 자동으로 북 마크를 분류하는 BClassifier라 불리는 학습에이전트를 소개한다. BClassifier 에이전트를 위한 훈련 예의 주된 공급원은 바로 사용자가 명시적으로 이미 주제에 따라 몇 개의 북 마크 폴더들로 분류해놓은 북 마크들이다. 여기에 주제 카테고리들을 확대하고 이들에 대한 훈련 문서들을 확보하기 위해 추가적으로 Yahoo 사이트의 최상휘 카테고리들로부터 웹 문서들을 수집하여 훈련 예에 포함시킨다. BClassifier 에이전트는 잘 알여진 확률기반의 분류 기술이나 나이브 베이지안 학습 방법을 채용하고 있다. 본 논문에서는 BClassifier 에이전트에 관한 몇 가지 실험 결과를 소개하고 평가한다. 나이브 베이지안 방법과 k-최근접 이웃 방법, TFIDF 등과 같은 서로 다른 학습 방법들과 비교 실험 결과도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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