• The Science & Technology
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• v.32 no.10 s.365
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• pp.78-80
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• 1999

20세기 중반인 세계2차대전중에 수집된 미국ㆍ독일ㆍ영국해군의 해양관측자료들은 대서양 등 3대 해양의 현상과 신비를 파악하는데 크게 기여했다. 미국을 비롯한 선진 해양국가들은 대형 탐사선으로 해저지형과 해저층세 또는 판구조원리를 연구하여 20세기 후반의 해양학은 깊은 바다 해수의 물리적 특성과 생물순환의 비밀까지 규명할 수 있게 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.321-322
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• 2022

자율운항선박이 입출항 계획을 세울 때 필요한 항계 내 지원 기술에 관한 연구를 수행하였다. 자율운항선박 입출항 계획에 필요한 지원 기능은 해상교통혼잡도 평가 기능, 입출항 혼잡 시기 예측 기능, 입출항 전역 경로 생성 기능, 출발 보고 시기 판단 기능, 도착 시간 예측 기능으로 정의하였으며, 각 기능에 대한 입출력 데이터를 설계하였다.

• Water for future
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• v.51 no.12
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• pp.63-67
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• 2018

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.197-199
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• 2019

4차 산업혁명 시대에서 정보는 점점 전자화되고 전자화된 정보의 중요성은 더욱 높아져 가고 있다. 해양분야에서도 이네비게이션을 통하여 전자화된 정보들을 생산하고 효율적으로 관리하기 위해 노력하고 있다. 국제항로표지협회(IALA)는 항로표지와 관련된 전자정보들의 효율적인 관리와 상호교환을 위한 국제 공통의 규격을 S-200으로 제안하고 개발 중에 있다. S-200 중 항로표지와 관련된 정보교환 표준은 S-201로 지정하여 개발 중에 있으며, 해양 PNT 정보와 관련된 전파표지는 S-240(DGNSS 기준국 정보)과 S-245, 246, 247(eLoran 관련 정보)로 지정하여 개발 중에 있다. 본 논문에서는 IALA 주도로 개발 중인 국제 해양 PNT와 관련된 전파표지의 정보교환 표준 현황에 대해 소개한다. 그리고 연구팀에서 제안한 eLoran 관련 정보교환 표준의 개발 결과와 맵 기반 S-200 테스트베드 적용 시험을 통한 검증 결과를 제시한다.

• KSLA Bulletin
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• s.10
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• pp.17-28
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• 2019

• The Science & Technology
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• v.13 no.6 s.133
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• pp.54-55
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• 1980

• Water for future
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• v.52 no.7
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• pp.27-33
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• 2019

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2005.11a
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• pp.125-132
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• 2005

Marine Technology is the last hope of mankind for in resolving predestined issues of food, resources, and environmental problems. Facing and realizing this great challenge, domestic industrial, academic and research institutional experts participated in formulating the Marine Technology Development Plan, and the national Science and Technology Committee chaired by the president deliberated and passed this important plan thus setting the foundation for activating and promoting MT development. A project. to develop Marine Technology Road Map(MTRM) is being carried out since June of 2005 for effective undertaking of such endeavor. This paper investigate current issues in MY, MTRM status, establishing and operating MT R&D Expert Institutes, funding resources, etc to provide recommendations for promoting and stimulating MT.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.77-78
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• 2023

자율운항선박의 항계 내 입출항 계획 수립을 지원하기 위한 기술 개발의 일환으로 과거 AIS 데이터를 활용하여 울산항 항로의 교통 혼잡도를 분석하였다. 울산항 AIS 데이터를 이용하여 항로 통항 선박의 수를 산출하고 항만, 기상 데이터와 비교하여 교통 혼잡도를 분석한다.

• Ocean and Polar Research
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• v.43 no.4
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• pp.229-243
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• 2021

Quality control (QC) to process observed time series has become more critical as the types and amount of observed data have increased along with the development of ocean observing sensors and communication technology. International ocean observing institutions have developed and operated automatic QC procedures for these observed time series. In this study, the performance of automated QC procedures proposed by U.S. IOOS (Integrated Ocean Observing System), NDBC (National Data Buy Center), and OOI (Ocean Observatory Initiative) were evaluated for observed time-series particularly from the Yellow and East China Seas by taking advantage of a confusion matrix. We focused on detecting additive outliers (AO) and temporary change outliers (TCO) based on ocean temperature observation from the Ieodo Ocean Research Station (I-ORS) in 2013. Our results present that the IOOS variability check procedure tends to classify normal data as AO or TCO. The NDBC variability check tracks outliers well but also tends to classify a lot of normal data as abnormal, particularly in the case of rapidly fluctuating time-series. The OOI procedure seems to detect the AO and TCO most effectively and the rate of classifying normal data as abnormal is also the lowest among the international checks. However, all three checks need additional scrutiny because they often fail to classify outliers when intermittent observations are performed or as a result of systematic errors, as well as tending to classify normal data as outliers in the case where there is abrupt change in the observed data due to a sensor being located within a sharp boundary between two water masses, which is a common feature in shallow water observations. Therefore, this study underlines the necessity of developing a new QC algorithm for time-series occurring in a shallow sea.