• 제목/요약/키워드: 해상 데이터 통신

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해상이동업무에서 야기 안테나를 사용한 섹터 수신 효과 (Sectorizztion effectiveness using Yagi antenna in the maritime mobile service)

  • 김병옥
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.195-196
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    • 2016
  • 해상이동업무에서 선박자동식별장치(ASI)는 선박의 안전항해를 위한 정보교환에 가장 많이 활용되고 있는 무선설비이다. 그러나 AIS 탑재 선박이 증가하면서 AIS 시간 슬롯 점유율 증가로 인한 데이터 수신율이 저하되는 현상이 발생하고 있따. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 국제적으로는 지향성 안테나를 사용한 섹터 수신 기법의 도입을 권고하고 있다. 본 논문은 야기 안테나를 사요한 AIS 데이터의 섹터 수신효과를 분석하였다.

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빅데이터/AI 기반 스마트 해상물류 챗봇 서비스 (Big data/AI-based smart maritime logistics chatbot service)

  • 박상준;이윤표;정원석;최용태;홍진원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1349-1352
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    • 2021
  • 본 학술지는 기존의 공공 행정서비스에서의 복잡한 업무처리를 간단하게 처리할 수 있는 FAQ 형태의 챗봇서비스를 제안한다. 본 논문이 제안하는 주요 특징은 다음과 같다. 버튼, 대화, STT(Speech To Text)를 통한 사용자 기반 UI/UX를 제공한다. 딥러닝을 통한 Synonym, Typo를 검출하여 가장 높은 정확도의 Entity로 변환해준다. 이를 통해, 사용자는 해상물류 서비스를 이용하는데 있어 부담감을 해소하고 편리함을 얻을 수 있다.

해상 디지털 포렌식의 필요성에 대한 연구 (A Study on Maritime Digital Forensic with Necessity)

  • 이규안
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제3권4호
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    • pp.204-209
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    • 2008
  • 3면이 바다로 덮여있는 해양국가인 우리나라에서 해난 사고는 다양한 원인과 결과를 보여준다. 매년 600-700건씩 발생하는 해난 사고는 소형선박인 어선이 대부분을 차지하고 있으며, 연안에서 발생하는 선박과 조업하는 어선과의 충돌, 유조선의 침몰등으로 인한 인명손실과 대규모의 환경오염에 대한 책임, 실종선박에 대한 수색 등은 반복되는 해난 사고의 유형이다. 21세기가 시작되면서 대형화된 선박과 선원들의 감소로 인하여 디지털 선박이 등장하게 되었고, 선박에 설치된 장비들에 대하여 디지털 데이터가 저장되고, 저장된 데이터 속에서 필요한 정보를 추출하고 분석하는 해상 디지털 포렌식이 필요하게 되었다. 해난 사고에 대한 원인 규명과 책임, 손해 배상 등을 다투기 위한 증거를 수집하는 방안으로 해상 디지털 포렌식을 제안하며 이를 이용하여 디지털 증거를 수집하는 방안을 제시한다.

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EPON을 기반으로 한 해상 풍력 단지 통신망 구조 (EPON Based Communication Network Architecture for Offshore Wind Power Farm)

  • 정진효;양원혁;김영천
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38B권2호
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    • pp.130-139
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    • 2013
  • 최근 풍력 발전 단지가 대형화 해상화됨에 따라 이를 모니터링하고 제어하기 위한 통신망의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 해상 풍력 단지에서 사용하는 기존 Ethernet 기반의 통신망의 문제점인 지연시간, 데이터 처리 오버헤드 및 풍력 발전기간 데이터 전송의 공평성 문제를 해결하기 위하여 EPON(Ethernet Passive Optical Network) 기반의 통신망 구조를 제안하고 성능 평가를 수행한다. 제안한 구조는 OLT(Optical Line Terminal)를 중앙 제어 센터에 설치하고 해상의 풍력 발전기에 ONU(Optical Network Unit)를 설치하여 점 대 다점 통신망을 구성하는 토폴로지이다. EPON 기반 토폴로지는 수동소자를 사용함으로써 망 구성 비용이 저렴하고 관리가 용이하며 높은 신뢰성과 데이터 전송의 공평성을 보장할 수 있다. 제안한 통신망 구조의 성능을 평가하기 위하여 OPNET Modeler를 이용하여 IEC 61850 표준을 기반으로 한 풍력단지를 모델링한다. 시뮬레이션 결과는 기존 이더넷 기반의 통신망과 지연시간, 오버헤드 및 전송의 공평성 관점에서 비교 분석한다.

다중캐리어 해상 MANET을 위한 정규화된 전송특성에 의한 경로배정방식 (A Routing Scheme by Normalized Transmission Characteristics (NTCR) for Multi-Carrier MANETs at Sea)

  • 손주영
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제35권8호
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    • pp.1092-1097
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    • 2011
  • 해상에서 데이터통신은 전통적으로 위성과 RF로 이루어진다. 그러나 전송률과 비용의 제약으로 새로운 통신체계를 필요로 한다. 최근 육상의 광대역 캐리어를 해상에서 활용하고자하는 노력이 경주되고 있다. 이 논문에서는 자율망 기반의 해상통신망 모델에서 다양한 육상의 캐리어를 해상에 적용한 경로배정방식을 새롭게 제안한다. 그것은 응용과 캐리어의 전송특성의 정규화된 값에 의한 최적 캐리어를 찾은 후 그 캐리어에 의한 최적경로를 선택하는(NTCR) 방식으로 기존의 최다승방식(MWR)과 성능을 비교하였다.

신경망 이미지 부호화 모델과 초해상화 모델의 합동훈련 (Joint Training of Neural Image Compression and Super Resolution Model)

  • 조현동;김영웅;차준영;김동현;임성창;김휘용
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.1191-1194
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    • 2022
  • 인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.

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금속 표면파 기반 비 전파 무선통신을 이용한 선내 무선통신 신뢰성 확보 방안

  • 심우성;김부영
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.111-112
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    • 2022
  • 자율운항 선박, 무인선 개발과 동 분야 디지털트윈 구현을 위해서는 선박 내부 데이터의 수집을 담당할 고신뢰성 선내 통신망 확보가 필수적이다. WiFi와 같은 전파 기반의 무선통신 시스템은 금속 구조물로 구성되는 선박 내 환경 자체가 원활한 통신의 장애 요소이다. 이러한 극한 환경 극복을 위해 자기장을 금속 표면에 유기하여 비 전파 기반으로 무선통신을 가능하게 하는 표면파 통신이 대안이 될 수 있다. 선박 전체의 일반 배치 관점에서 표면파 통신은 상갑판을 통해 크게 거주구역, 화물구역, 선수구역 및 기관구역 간 백본 통신망을 구성할 수 있으며 각 구역 별로는 부재의 개구부를 통해 금속 표면의 연속면을 확보하여 통신할 수 있다. 수밀 격벽의 표면파 통신 관통을 위해 비 도전체로 수밀은 유지한 채 아주 미세한 구멍을 확보하는 것으로도 금속 표면의 연속성을 확보할 수 있다. 이러한 표면파 통신을 활용하면 전파 기반의 무선통신, 비 전파 기반의 무선통신을 통합적으로 구성하여 선박 전체로는 선내 무선 백본망 구성, 그리고 각 구역 별로는 IoT 센서 네트워크 등의 선박 내부 고신뢰성 무선통신 확보가 가능하다.

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두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측 (Blind Super-Resolution Kernel estimation using two images)

  • 조선우;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.303-306
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    • 2021
  • 이미지 초해상도는 영상 취득 과정에서 센서와 렌즈의 물리적인 한계 등으로 인하여 의해 화질이 저하된 이미지를 더 높은 배율로 복원하는 문제이다. 이미지 초해상도는 딥러닝을 통해 놀라운 성능향상을 이루었지만, 카메라로 촬영된 실제 이미지에서는 좋은 성능을 내지 못하였다. 이는 딥러닝에서는 'bicubic' 커널로 down-sampling된 합성 이미지 데이터를 사용하였던 것과 달리 실제 이미지에서는 'bicubic' 커널을 통한 화질 저하와는 다른 화질 저하, 즉 다른 커널을 통한 화질 저하가 발생하기 때문이다. 따라서 실제 이미지에 대한 성능을 높이기 위해서는 이에 대한 정확한 커널 예측이 필요하다. 최근 주목받기 시작한 이미지 초해상도를 위한 커널 예측은 초해상도를 잘 시켜주는 커널을 직접 찾는 방법[10, 13]과 이미지의 분포와 커널을 통해 다운샘플된 이미지에 대한 분포를 일치시켜주면서 커널을 예측하는 방법[14]으로 나누어져 있다. 그러나 두 방법 모두 ill-posed problem 인 커널 예측 문제를 한 장의 이미지만으로 해결하려는 것이기 때문에 정확한 예측에는 어려움이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 두 장의 이미지를 활용한 이미지 화질 저하 커널 예측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 장의 이미지가 같은 카메라를 통해 촬영되었으며 이때 이미지 화질 저하는 카메라에 의해서만 영향을 받는다는 가정을 기반으로 한다. 즉, 두 장의 이미지는 같은 커널을 통해 저하된 이미지라는 가정을 한다. 제안된 방법은 [14]에서처럼 이미지 분포를 기반으로 한 커널 예측을 진행하며, 이미지 초해상도를 진행하고자 하는 이미지 외에 참고 이미지 또한 같은 커널에서 화질 저하를 시켰을 때 본래의 이미지와 같은 분포에 있도록 학습을 진행한다. 결과적으로 본 논문에서는 두 장의 이미지를 사용하였을 때 더욱 정확하게 커널을 찾을 수 있음을 보여준다. 두 장의 이미지를 활용하는 방식이 한 장의 이미지만을 활용하는 기존의 최고 수준의 방법에 비해 합성된 다양한 커널 데이터셋[14]에서 약 0.17dB 성능 향상이 있었다.

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문화재 영상에 대한 GLM-SI 기반 4 배 및 8 배 초해상화 연구 (GLM-SI-based x4 and x8 Super-Resolution for Cultural Property Images)

  • 서원용;김수예;김주영;김문철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.220-223
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    • 2020
  • 초해상화란, 저해상도의 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 이미지 처리 기법이다. 최근 영상 출력 장치의 발전으로 고해상도의 영상을 출력할 장치는 많아지는 한편, 이에 맞는 고해상도 영상을 찍을 영상 기록 장치의 보급은 이에 비해 부족한 실정이다. 따라서 저해상도의 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 초해상화 연구는 많은 분야에서 활용되고 있다. 문화재 영상에서의 초해상화는 특히 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 보존해야하기 때문에 정교한 초해상화 과정이 요구된다. 본 논문에서는 문화재 영상의 초해상화 과정에 집중해, 기존 문화재의 질감, 무늬 등을 잘 보존하면서 영상 데이터의 양이 상대적으로 적은 경우에도 활용 가능한 기계학습 기범, GLM-SI를 이용한 문화재 영상 초해상화 방법을 제안한다. GLM-SI 를 사용한 초해상화 결과, 문화재 영상에서 선행 방법인 SI 에 비하여 4 배 초해상화에서 PSNR 0.12dB, SSIM 0.017, 8 배 초해상화에서 PSNR 0.23dB, 0.033 의 성능적 향상을 얻을 수 있었다.

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다해상도용 영상 데이터 관리 시스템 설계 (Design of Management System for Multiresolution Image Data)

  • 김성재;조승호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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    • pp.49-53
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    • 2002
  • 본 논문은 광학 현미경으로 관찰된 데이터들을 분산 시스템이나 병렬 시스템에 구현한 소프트웨어 시스템의 설계에 대한 것으로, 이 시스템이 처리하는 데이터들이 대용량이라는 특성과 함께 다중 해상도의 특성을 갖는다. 본 시스템은 고객/서버 모델을 기반으로 하였으며, 대용량 데이터 처리시 성능에 중요한 디스크 입출력의 대역폭을 높이기 위해 힐버트 곡선 기반의 분산 알고리즘을 적용하였다. 서버부는 조정자 노드와 서비스 노드로 구성되며, 시스템의 제 구성 요소들간에는 정해진 통신 규약에 따라 메시지를 주고 받고, 상호 독립적이다. 이 시스템은 의학 교육, 원격 병리, 가상 학술 회의 등에 응용될 때 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.

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