• Journal of the Korea Convergence Society
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• 제9권3호
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• pp.15-21
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• 2018

The ocean drifter is a device for observing the ocean weather by floating off the sea surface. The data observed through the drifter is utilized in the ocean weather prediction and oil spill. Observed data may contain incorrect or missing data at the time of observation, and accuracy may be lowered when we use the data. In this paper, we propose a data correction model using recurrent neural networks. We corrected data collected from 7 drifters in 2015 and 8 drifters in 2016, and conducted experiments of drifter moving prediction to reflect the correction results. Experimental results showed that observed data are corrected by 13.9% and improved the performance of the prediction model by 1.4%.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• 제10권4호
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• pp.153-167
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• 2007

Dokdo research has been worked in various fields. However, the continuous accumulation and systematic management of Dokdo research data on marine science haven't been made. In particular, a systematic database system hasn't been established for the research data on marine environment and ecosystem in Dokdo and its surrounding sea. Therefore, GIS database construction on a spatial basis is required for the systematic management and efficient use of Dokdo marine research data, and a marine data model on a GIS basis is needed on the design stage to build the database. In this study, we collected previous observed marine data, and classified them as three groups, such as a framework data group on a GIS basis, a research data group and a thematic data group, according to the data types and characteristics. Moreover, the attributes of each research data were designed to be connected to GIS framework data. The result of the study to build an integrated GIS data model may be useful for developing a management system for marine research data observed in other sea as well as Dokdo.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 한국해양정보통신학회 1999년도 추계종합학술대회
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• pp.454-457
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• 1999

Most of oceanic information are related with spatial properties directly or impliedly and Presented differently depend on applications. So, without efficient integrated data model and strategies it inevitably occurs redundant development results of database itself and application systems. Therefor to avoid these inefficiencies it is most basic need to establish the ocean data infrastructure based on unified data model. In this paper we suggest the guideline for object data model based on ocean GIS concept followed with a sample primitive object data model implementing tile proposed guideline. With this unified data model we could expect the improvement ill the every phase of ocean related environment from data acquisition through translation and utilizing to service and exchange.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.550-553
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• 2007

본 논문에서는 제품 정보를 교환 및 공유하기 위한 국제 표준인 ISO 15926에 근거한 해양 플랜트 기자재의 제품 정보의 온톨로지 모델링을 소개한다. 모델링 방법은 코어 데이터 모델과, 참조 데이터 라이브러리, 템플릿과 객체 정보 모델을 이용한다. 코어 데이터 모델은 보편적인 개념을 정의하고, 참조데이터 라이브러리는 코어 데이터 모델을 확장한 공통 용어 사전이다. 의미를 표현하는 가장 작은 조각으로 템플릿을 사용하고, 객체 정보 모델을 통하여 객체들 사이의 관계를 정의한다. 모델링은 OWL을 이용하여 제품 데이터의 온톨로지를 생성하여 이기종 소프트웨어 간의 제품 정보를 교환하고 공유하도록 한다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• 제31권3호
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• pp.146-157
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• 2019

Recently, the importance of highly accurate bathymetric data is greatly emphasized by the increased use of the ocean numerical models and research results in major areas such as ocean forecasting and natural disaster. There are domestic bathymetric data mainly used in ocean numerical models of Choi et al.(2002) and Seo (2008), but the production year is old and the data was created on the basis of nautical charts. Nautical charts are made for the purpose of navigation and based on the minimum depth from bathymetric data, so there is a limitation to reproduce the actual submarine topography. Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) produces nautical charts every year through continuous bathymetric survey, but no bathymetric data for numerical models have been produced. In this study, using the raw bathymetric survey data, we built an exclusive bathymetric dataset (BADA Ver.1) for ocean numerical models and compared it with published bathymetric data.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.115-116
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• 2017

In this paper, we propose a standardization strategy for next generation electronic navigational chart which can be classified as S-100 Universal Hydrographic Data Model, to accept various requirements arising from various marine information and services as well as support e-navigation service strategies. IMO uses the next generation electronic chart standard, S-100 as Common Maritime Data Structure. It means that a common data model is needed as a key element for realization of e-Navigation and also points out that a new ICT convergence paradigm is needed not only for marine safety but also for maritime information and services. this paper considers he model-based data representation and reference model in order to understand the content and use of the S-100 standard and also considers the interconnectivity and role of the ISO/TC211 standards, which are being used as base standards for profiling to develop S-100 standard. Finally, we look at what standardization items are required for standardization of next generation electronic navigational chart supporting multi-purpose and how they are used mutually.

• Journal of Navigation and Port Research
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• 제46권3호
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• pp.158-167
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• 2022

The International Maritime Organization's e-Navigation strategy introduces new technologies to ships to support easier and safer navigation. To implement the e-Navigation strategy, it was necessary to develop a common data model, that could meet various requirements across all aspects of the maritime information service. The International Hydrographic Organization's S-100 Universal Hydrographic Data Model was selected, as the basis for the standardization of maritime data products. Three S-100 based product specifications for weather information, collectively called "S-41X", are currently under development by the NOAA's Ocean Prediction Center, for use in the Electronic Chart Display and Information System (ECDIS). This paper describes a design of a grid based S-413 data model out of three S-41X product specifications. Other S-100 data products, which support the gridded data format, were considered. To verify the data model, an encoding test was conducted, using the Korean Meteorological Adminstration's numerical prediction model results.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.19-21
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• 2018

선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.555-557
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• 2023

해양의 영향을 많이 받는 우리나라의 지리적 특성상 해양 상황은 산업 및 생업과 밀접한 관계가 있다. OPEN API 를 이용하여 유향/유속, 조위등 해양 환경관련 실시간 시계열 데이터를 수집한 후 2 차원 공간에 표시하여 순환 신경망 모델을 이용하여 학습한다. 학습된 모델을 실제 데이터에 적용하여 파랑을 예측한다. 시계열의 성격이 있고 공간상에 표시할 수 있는 데이터라면 본 논문에서 제시한 체계를 통해 예측할 수 있을 것이라 예상한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.214-214
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• 2023

최근 인공지능과 데이터 과학이 거의 모든 산업분야에서 많은 변화를 불러오고 있으며, 이를 지원하는 많은 라이브러리와 도구들이 이에 도움을 주고 있다. 그럼에도 불구하고 실제 인공지능과 데이터 과학 기술을 실제 산업 분야에 적용하려면 많은 어려움이 있는 것이 사실이고 이는 해양 분야에서 더욱 두드러진다. 이에 해양안전 및 기업지원을 목표로 개발 중인 오픈플랫폼은 일반적인 인공지능 및 데이터 과학을 위한 시스템과 달리 여러 가지 해양특화 모듈들로 구성된다. 그리고 이러한 해양특화 기능들이 해양안전 분야의 기업들에 기여할 수 있도록 해양특화 데이터와 인공지능 모델 등을 상호간 공유하고 의견을 나눌 수 있는 공간으로 개발해 나갈 계획이다.