본 논문에서는 저궤도 위성기반 AIS에 대한 검출확률의 성능을 평가하여 우리나라 환경에서의 저궤도 위성 AIS 시스템의 적용 가능성에 대하여 평가 및 분석하였다. 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 AIS 시스템이 저궤도 위성을 사용하여 AIS서비스를 제공할 경우 필요한 고려사항과 위성과 선박간의 링크 값을 바탕으로 하여 위성 AIS시스템의 적용가능성을 제시하였다. 제안한 방식은 저궤도 위성인 오브컴 (ORBCOMM)과 LEO one을 고려하여 위성의 swath 폭의 변화에 따른 검출확률을 비교 평가하였다. 시뮬레이션과 검출확률 수식에 의한 분석결과, 오브컴 시스템에 의한 검출확률이 LEO one시스템보다 우수하다는 결론을 얻었다. 또한, 위성 AIS시스템은 기존의 AIS에서 문제가 되었던 연안으로 한정되었던 공간문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용될 수 있음을 제시하였다.
선박에 대한 위치와 자세 공유는 다양한 변화가 있는 해상환경에서 안전한 항해와 효율적 운용을 도모하기 위한 아주 중요한 사항이다. 이를 위한 기술로 AIS(Automatic Identification System)가 대표적으로 활용이 되고 있다. 선박내 통신규약의 일종인 NMEA-0183을 통해 자함(ownship) 및 타선의 정보를 수집하여 항행에 큰 도움을 준다. 더 나아가 이 기술은 지상의 관제소 및 항공 영역에까지 공유되어 해상의 안전한 항행과 사고예방 및 대처용으로도 적극적으로 활용되고 있다. 이러한 AIS의 장점으로 인해 국제해사기구에 의해 국제여객선과 300톤 이상의 선박에 대해서는 AIS 탑재가 의무화된 상황이다. AIS는 장거리 송출을 위해 VHF(Very High Frequency) 밴드 영역을 사용하며, 이러한 특성으로 인해 타선의 정보를 모니터링하는 시스템에서는 필요 이상의 타깃들의 정보가 수집되고 표출이 되는 상황이다. 본 연구에서는 모니터링 시스템의 표출영역을 고려한 효율적인 AIS 데이터 추출 방안을 제시한다. 아울러, 이를 통해 결과적으로 모니터링 시스템의 처리 및 네트워크 부하를 감소시키고 타 체계의 타깃 정보와의 형평성 있는 표출을 유도한다.
최근 몽골 선적 화물선 침몰사고, 진도 세월호 여객선 침몰사고 등 해양 사고는 끊임없이 발생하고 있다. 이러한 해양 사고 발생 건수를 줄이기 위해 국제표준에 따라 국내선박은 AIS(Automatic Identification System) 시스템을 의무 장착하고 있다. AIS 시스템은 선박 항해를 위한 정보들의 통신 프로토콜 체계이나 프로토콜 분석결과 표준 AIS 프로토콜은 보안성을 전혀 고려하지 않고 있음을 알 수 있다. 또한, The FUNcuve Dongle Pro+라는 위성 통신 수신기를 이용하면 손쉽게 AIS 무선 프로토콜을 Hijacking 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 AIS 시스템의 표준 프로토콜의 보안 취약점을 분석하고 안전한 선박통신을 위해 송수신자의 MAC Address를 표기하여 신뢰성을 확보하고, VPN Tunnelling 암호화 기법을 이용하여 DATA 전송 시 안전한 전송을 할 수 있는 프로토콜에 대해 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안하는 프로토콜 구조를 사용하는 경우, 통신정보의 Hijacking 발생시 보다 안전한 데이터 송수신을 할 수 있음을 확인한다. 그래서 제안된 보안 AIS 프로토콜을 통하여 앞으로의 선박 안전 기술에 영향을 미칠 것으로 기대된다.
Universal AIS, which has been adopted officially for automatic identification systems among regulated ships by SOLAS, should be installed, for example, on all passenger ships over 300 tons engaged in international voyage and over 500 tons in domestic voyage, sequentially from 2002 to 2004. We must not overlook the fact than-ruled regions by regional authorities in the case of VTS. Actually a major portion of accidents have happened in small vessels like fishing vessels. However, they are not equipped with automatic identification tools, due to the high costs of the equipment for identifying purposes, as well as the absence of regulation In this paper, we researched the alternative of automatic identification for small vessel instead of universal AIS. We analyzed the requirement of automatic identification for small vessel about wireless communication method, traffic volume, etc. We proposed the identification system for small vessels in local areas and developed the Local Vessel Identification System (LVIS) interoperable with universal AIS using a PDA platform and wireless network.
LUCAS VERONEZ GOULART FERREIRA;LAXMI RATHOUR;DEVIKA DABKE;FABIO ROBERTO CHAVARETTE;VISHNU NARAYAN MISHRA
Journal of applied mathematics & informatics
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제41권6호
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pp.1257-1274
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2023
Rotating machines heavily rely on an intricate network of interconnected sub-components, with bearing failures accounting for a substantial proportion (40% to 90%) of all such failures. To address this issue, intelligent algorithms have been developed to evaluate vibrational signals and accurately detect faults, thereby reducing the reliance on expert knowledge and lowering maintenance costs. Within the field of machine learning, Artificial Immune Systems (AIS) have exhibited notable potential, with applications ranging from malware detection in computer systems to fault detection in bearings, which is the primary focus of this study. In pursuit of this objective, we propose a novel procedure for detecting novel instances of anomalies in varying operating conditions, utilizing only the signals derived from the healthy state of the analyzed machine. Our approach incorporates AIS augmented by Dynamic Time Warping (DTW). The experimental outcomes demonstrate that the AIS-DTW method yields a considerable improvement in anomaly detection rates (up to 53.83%) compared to the conventional AIS. In summary, our findings indicate that our method represents a significant advancement in enhancing the resilience of AIS-based novelty detection, thereby bolstering the reliability of rotating machines and reducing the need for expertise in bearing fault detection.
Since 2000, the authors have been developing remote radar network system to observe the vessel traffic in Tokyo Bay. In December 2002, the first operational remote radar station was set at the National Defense Academy in Yokosuka, and vessel traffic observation was started. However, it was impossible to perform accurate observation in the northern part of Tokyo Bay by this Yokosuka radar station only. In September 2003, the second remote radar station and AIS receiving station were installed at Higashi Ogishima in Kawasaki. This second radar enabled us to carry out accurate observation in that area. Both radars can be remotely controlled from the monitoring station in Tokyo University of Marine Science and Technology. On September 30 and October 1,2003, the vessel traffic observation was carried out using both radars. Combining radar images observed by both radars, the ships' tracks were taken and the dangerous ships were extracted by using SJ value and Bumper Model. The time changes of dangerous ship density in some areas in Tokyo Bay and utilization ratio of the traffic routes were also investigated. In addition, analyzing the AIS date received at Kawasaki station, the positions and speed vectors of the ships equipped with AIS were shown.
Overhead facility design problem(OFDP) is one of the shortest rectilinear flow network problem(SRFNP)[4]. Genetic algorithm(GA), artificial immune system(AIS), population management genetic algorithm (PM) and greedy randomized adaptive search procedures (GRASP) were introduced to solve OFDP. A path matrix formed individual was designed to represent rectilinear path between each facility. An exchange crossover operator and an exchange mutation operator were introduced for OFDP. Computer programs for each algorithm were constructed to evaluate the performance of algorithms. Computation experiments were performed on the quality of solution and calculations time by using randomly generated test problems. The average object value of PM was the best of among four algorithms. The quality of solutions of AIS for the big sized problem were better than those of GA and GRASP. The solution quality of GRASP was the worst among four algorithms. Experimental results showed that the calculations time of GRASP was faster than any other algorithm. GA and PM had shown similar performance on calculation time and the calculation time of AIS was the worst.
AIS VDL의 과부하 방지와 새로운 해상 데이터 교환 (VDE)을 위해 VHF 대역 채널이 WRC-12에서 할당되었고, ITU-R M. 1842-1을 통해 VDE 시스템의 기술 특성이 권고되었다. ITU-R M. 1842-1에서 다중 접속 방식으로 AIS class B용 CS-TDMA를 권고하고 있으나, 선박의 속도에 따른 전송주기의 적용은 고부하 데이터를 고속으로 전송하려는 VDES에 비효율적일 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽에 직접 영향을 미치는 활성 선박국의 수에 따라 전송 주기를 결정하기 위해 모의시험을 수행하였다. 모의시험에서 수신 패킷의 수, 수신 성공률, 채널 이용률, 수신 충돌률 등의 다양한 성능을 분석하여, 활성 선박국의 수에 따라 전송 주기를 결정하는데 도움을 줄 수 있는 성능 지표를 제시한다.
AIS는 상대선박의 식별 및 정보 등의 전송을 담당하는 주요 항해통신설비이지만, 최근 AIS 활용도의 증가로 과부하 문제 등 문제점이 대두되고 있다. 정부는 SMART-Navigation 사업 추진의 일환으로 연안 100 km에 무선 LTE망을 도입하는 계획을 수립 중에 있고 해양사고예방 및 환경보호 등 주요 목표를 달성하기 위해서는 이러한 Platform 위에 이용 가능한 서비스의 지속적인 개발 보급이 필요할 것이다. 본 연구에서는 이러한 서비스 개발의 기반이 될 수 있는 차량용 무선통신기술(WAVE)을 해상에 적용하고자 실선 해상실험을 통해 WAVE 환경성능 평가를 실시하였다. 연구 수행 결과, 도로교통에서는 최대 1 km 내로 서비스가 제한되었지만 해상에서는 약 5마일 정도의 통신범위에서 신뢰성 높은 Data 전송이 가능한 것으로 도출되었다. 이러한 실험 결과에 따라 추가적인 연구를 통해 충돌 회피 및 선박간 해양안전정보 전송 등 해양사고 예방에 WAVE 통신기술이 다양하게 활용 될 것으로 기대된다.
Purpose: Ventilator-associated pneumonia is the most common nosocomial infection in patients with mechanical ventilation. In 2013, the new concept of ventilator-associated events (VAEs) replaced the traditional concept of ventilator-associated pneumonia. We analyzed risk factors for VAE occurrence and in-hospital mortality in trauma patients who received mechanical ventilatory support. Methods: In this retrospective review, the study population comprised patients admitted to the Jeju Regional Trauma Center from January 2020 to January 2021. Data on demographics, injury characteristics, and clinical findings were collected from medical records. The subjects were categorized into VAE and no-VAE groups according to the Centers for Disease Control and Prevention/National Healthcare Safety Network VAE criteria. We identified risk factors for VAE occurrence and in-hospital mortality. Results: Among 491 trauma patients admitted to the trauma center, 73 patients who received ventilator care were analyzed. Patients with a chest Abbreviated Injury Scale (AIS) score ≥3 had a 4.7-fold higher VAE rate (odds ratio [OR], 4.73; 95% confidence interval [CI], 1.46-17.9), and those with a glomerular filtration rate (GFR) <75 mL/min/1.73 m2 had 4.1-fold higher odds of VAE occurrence (OR, 4.15; 95% CI, 1.32-14.1) and a nearly 4.2-fold higher risk for in-hospital mortality (OR, 4.19; 95% CI, 1.30-14.3). The median VAE-free duration of patients with chest AIS ≥3 was significantly shorter than that of patients with chest AIS <3 (P=0.013). Conclusions: Trauma patients with chest AIS ≥3 or GFR <75 mL/min/1.73 m2 on admission should be intensively monitored to detect at-risk patients for VAEs and modify the care plan accordingly. VAEs should be closely monitored to identify infections early and to achieve desirable results. We should also actively consider modalities to shorten mechanical ventilation in patients with chest AIS ≥3 to reduce VAE occurrence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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