• 전기학회논문지
• /
• 제56권8호
• /
• pp.1351-1359
• /
• 2007

In this paper, we have studied the power quality(PQ) diagnosis system with the two methods for PQ diagnosis. One to Apply a regulation value in compliance with mathematics calculation, and the other Automatic identification using Neural network algorithm. Neural network algorithm is used for an automatic diagnosis of the PQ. The regulation proposed by IEEE 1159 Working group is applied for the precision of the diagnosis. In order to divide accurate segmentation, the algorithm for a computer training used the back propagation out of several neural network algorithms. We have configured the proto-type sample by using Labview and a programmed Neural Networks Algorithm using with C. And arbitrary electric Signal generated by OMICRON Company's CMC 256-6 for an efficiency test.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권5B호
• /
• pp.530-538
• /
• 2011

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.856-859
• /
• 2013

선박을 비롯한 해상에 설치된 항로표지용 등대 및 부이 등은 AIS(Automatic Identification System)를 탑재하고 있으며, 이를 이용하여 항해 및 기상 정보 등에 관한 메시지를 송수신한다. 연안의 VTS 센터나 주변 선박들은 이러한 AIS 메시지는 수신하여 그 정보를 활용함으로써 안전한 항해를 할 수 있다. 또한 AIS 메시지는 일반 사용자에게도 공개되어 있는 특징이 있으며, 이러한 특징을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 AIS의 특징을 이용하여 연근해의 교통 정보를 비롯한 기상 정보까지도 고려한 정보 관리 시스템을 설계한다. 설계하는 시스템은 수집된 정보를 처리하여 다단 데이터베이스에 저장하며, 전자해도를 기반으로 저장된 정보를 시각화해주어 분석 및 통계 작업에 활용할 수 있도록 해준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.2636-2641
• /
• 2010

선박과 선박, 선박과 육상 관제소간에 선박의 위치정보 등을 자동 송수신하여 선박 간의 충돌 방지 및 해난 수색 구조 활동을 지원하기 위하여 선박 자동 식별 장치인 AIS(automatic identification system)을 채용하고 있다. 그리고, 항만의 관제시스템은 선박 AIS와 연계하여 선박의 통항을 관리한다. 효율적인 통항관리를 할 수 있도록 AIS 연동하는 선박 인식 및 표출 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 카메라로부터 입력된 해상 또는 항만 영상에 대하여 배경추정을 이용한 영상기반의 선박검출과 검출된 해당 선박의 AIS 신호를 연동하여 모니터 상에 표출하는 AIS 연동 선박검출 방법을 제안한다. 해상 또는 항만에서 실시간 입력되는 영상에 대하여 선박 검출 실험을 하였다. 시뮬레이션 및 실험결과 제안하는 알고리즘이 항만의 선박 관제에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제35권1호
• /
• pp.91-97
• /
• 2021

Marine accidents caused by ships have brought about economic and social losses as well as human casualties. Most of these accidents are caused by small and medium-sized ships and are due to their poor conditions and insufficient equipment compared with larger vessels. Measures are quickly needed to improve the conditions. This paper discusses a video-integrated collision prediction and fall detection system to support the safe navigation of small- and medium-sized ships. The system predicts the collision of ships and detects falls by crew members using the CCTV, displays the analyzed integrated information using automatic identification system (AIS) messages, and provides alerts for the risks identified. The design consists of an object recognition algorithm, interface module, integrated display module, collision prediction and fall detection module, and an alarm management module. For the basic research, we implemented a deep learning algorithm to recognize the ship and crew from images, and an interface module to manage messages from AIS. To verify the implemented algorithm, we conducted tests using 120 images. Object recognition performance is calculated as mAP by comparing the pre-defined object with the object recognized through the algorithms. As results, the object recognition performance of the ship and the crew were approximately 50.44 mAP and 46.76 mAP each. The interface module showed that messages from the installed AIS were accurately converted according to the international standard. Therefore, we implemented an object recognition algorithm and interface module in the designed collision prediction and fall detection system and validated their usability with testing.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.594-600
• /
• 2020

선박과 물체의 충돌위험을 파악하는 것은 항해안전에 중요하다. 본 연구의 목적은 선박이 방파제 사이를 통과할 때 선박 도메인이 방파제에 의해서 침범당하는 현상을 분석하는 것이다. 연구방법은 먼저, 방파제가 주어진 조건으로 설계된 선박 도메인을 침범하는 영역을 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 그런 후, 부산항 방파제 부근을 항해하는 선박들의 AIS(Automatic Identification System)로부터 실험 데이터를 획득하고 처리하여 방파제 사이에서 형성될 수 있는 선박 도메인을 구축하였다. 이 때 선박 도메인은 Fujii의 Domain을 이용해 구축하였다. 마지막으로, 구축한 선박 도메인이 방파제에 의해서 침범당하는 현상을 분석하였다. 실험결과, 방파제에 의해서 침범당하는 선박 도메인이 확인되었다.

• 한국항해학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.13-22
• /
• 1998

선재용 자동식별시스템(AIS)은 21세기에 선박식별, 감시, 통신에 사용하기 위한 중요한 해상장비가 될 것 이며, 현재 여러 선진국에서 개발중에 있다. 본 논문에서는 AIS의 기술적인 방법을 제시하고자 한다. AIS의 주요 부분은 방송트랜스폰더(broadcast transponder)이고 핵심기술은 STDMA(self-organized Time Division Multiple Access)라 불리는 고용량의 VHF 라디오 데이터링크(radio data link)이다. 해상 VHF채널로 자신의 위치와 신분(identities)을 자동적이고 주기적으로 방송하게 될 AIS가 설치된 선박들은 선상이나 VTS 센터에 있는 ECDIC의 서면에 표시가 될 것이다. AIS는 방송서비스뿐만 아니라 일대일(point topoint) 통신 서비스를 지원하게 될 것이다. 본 논문에서는 STDMA의 방안 뿐만 아니라 AIS의 구성과 동작원리 그리고 기능을 설명하고자한다. 이외에 IMO에서의 AIS에 관한 표준화 작업을 본 논문에 소개하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.153-160
• /
• 2017

어떤 해역의 해상교통혼잡도를 평가하는 데 있어서 단위 시간당 항행 척수인 교통량을 분석하는 것보다 어떤 시간 단면에 존재하는 단위 면적당의 밀집도 분석을 활용하는 것이 합리적일 수 있다. 본 연구에서는 해상교통안전진단 대행기관의 해상교통혼잡도 평가기법을 표준화하고, 선박톤급별 환산교통량 사용으로 인한 평가오차를 최소화하기 위하여 새로운 방안을 찾고자 한다. 이를 해결하기 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)의 통항선박 데이터를 활용하여 항로구간면적 대비 식별된 개개의 통항선박이 갖고 있는 점용영역의 면적을 합산한 값과의 백분율을 해상교통혼잡도로 평가하는 방안을 제시하였다. 새로운 모형에서는 정보통신기술의 획기적인 발달로 인해 실제 데이터 사용이 가능하여 환산 데이터에 의한 오차발생을 줄일 수 있고, 항로구간별 해상교통혼잡도 평가도 가능하게 되었다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
• /
• 제15권7호
• /
• pp.847-858
• /
• 2001

This paper considers the control model identification and H(sub)$\infty$ controller design for a tandem cold mill (TCM). In order to improve the performance of the existing automatic gauge control (AGC) system based on the Taylor linearized model of the TCM, a new mathematical model that can complement the Taylor linearized model is constructed by using the N4SID algorithm based on subspace method and the least squares algorithm based on ARX model. It is shown that the identified model had dynamic characteristics of the TCM than the existing Taylor linearized model. The H(sub)$\infty$ controller is designed to have robust stability to the system parameters variation, disturbance attenuation and robust tracking capability to the set-up value of strip thickness. The H(sub)$\infty$ servo problem is formulated and it is solved by using LMI (linear matrix inequality) techniques. Simulation results demonstrate the usefulness and applicability of the proposed H(sub)$\infty$ controller.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권9호
• /
• pp.3701-3720
• /
• 2015

A system for the recognition of machine printed Arabic script is proposed. The Arabic script is shared by three languages i.e., Arabic, Urdu and Farsi. The three languages have a descent amount of vocabulary in common, thus compounding the problems for identification. Therefore, in an ideal scenario not only the script has to be differentiated from other scripts but also the language of the script has to be recognized. The recognition process involves the segregation of Arabic scripted documents from Latin, Han and other scripted documents using horizontal and vertical projection profiles, and the identification of the language. Identification mainly involves extracting connected components, which are subjected to Principle Component Analysis (PCA) transformation for extracting uncorrelated features. Later the traditional K-Nearest Neighbours (KNN) algorithm is used for recognition. Experiments were carried out by varying the number of principal components and connected components to be extracted per document to find a combination of both that would give the optimal accuracy. An accuracy of 100% is achieved for connected components >=18 and Principal components equals to 15. This proposed system would play a vital role in automatic archiving of multilingual documents and the selection of the appropriate Arabic script in multi lingual Optical Character Recognition (OCR) systems.