• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.379-384
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• 2013

해상교통관제센터(Vessel Traffic Service, VTS)에서 항해중인 선박의 효과적인 관리를 위해 선박에 영향을 주는 외력에 대한 평가가 필요하다. 해상교통 빅데이터는 크게 선박 제원 및 통항정보 등 선박에 의하여 수집되는 정보가 있으며, 다른 하나는 해역에 관련된 바람, 파고, 조류흐름의 외력정보가 있다. 본 연구에서는 이러한 해상교통 빅데이터를 활용하여 선박에 영향을 주는 외력영향을 평가하는 방법에 대해 제안한다. 해상교통 빅데이터를 활용하기 위하여 바람, 파도, 조류 정보, 대수속력(Speed Over Water, SOW)에 대한 정보로 구성되는 해역외력코드(Waterway External Force Code)를 사용하였다. 해역외력코드를 데이터베이스로 하여 그 결과로서 선박에 작용하는 외력영향을 추정하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1195-1202
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• 2016

최근 다양한 분야에 빅데이터 기술을 활용하기 위한 방법에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 해상-빅데이터는 인터넷 공간에 있는 정보들이 아닌 선박의 항해통신장비로부터 발생 및 수집되는 수많은 정보로 정의할 수 있다. 한편, 해상 교통량의 증가함에 따라 해양 사고도 증가하고 있으며, 이에 따라 해양 안전에 관한 요구가 증대되고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위한 일환으로, 본 논문에서는 해상에 있는 수많은 선박으로부터 수신되는 대량의 AIS 메시지 데이터를 기반으로 선박의 항적 표시 및 해상교통량 통계 분석을 전자해도를 통해 시각적으로 표현하는 시스템을 개발한다. 또한, 유용성 검증을 위해 개발한 시스템을 활용하여 선박 항적 표시 기능 및 해상교통량 통계 분석 기능을 수행하였다. 이를 통해 개발한 시스템의 선박 항적 표시 기능 및 해상교통량 통계 분석 기능을 통해 선박의 항적 표시, 비정상적인 운항 패턴, AIS 장비의 이상 유무, 해상교통량 통계 분석 등에 활용 가능함을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.315-316
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• 2022

해양사고를 줄이고 해사안전 및 바다국민 행복을 도모하기 위해 해양수산부는 2021년 1월말부터 국민을 대상으로 지능형 해상교통정보서비스를 제공하고 있다. 본 서비스를 통해 다양한 정보가 생성 및 수집되고 있으며, 수집된 정보를 기반으로 데이터과학에 접목시켜 서비스 알고리즘을 개발하고 검증하여 보다 안전하고 효율적인 지능형 해상교통정보서비스 구현을 위한 연구개발이 진행 중에 있다. 향상된 서비스를 개발 및 구현하기 위해서는 수집·저장된 데이터를 연계하고 여러 시스템에서 데이터를 원활하게 접근하여 사용하고 저장할 수 있는 데이터파이프라인 체계가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 데이터과학 기반 서비스 알고리즘 개발 환경과 지능형 해상교통서비스 테스트베드 등 다양한 시스템에서 활용 가능한 데이터파이프라인을 설계하였다.

• 수산해양교육연구
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• 제25권3호
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• pp.677-689
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• 2013

Recently, the supplying of basic materials for construction of building as sand is big issues due to lack of shoreside supply. For solving this problem, many suppliers attempt to gather aggregate from the sea bottom of the EEZ & west coastal area of Korea. In this regard, the 'Jangantoe' which exists in the westside of the Daesan port is worth noticing as good seasand supplying areas. The Chungnam Aggregate Association have plan to gather of seasand from 'Gaduckdo 5 regions & Igok 3 regions' which lies westside about 6 miles off from the Jangantoe areas. This designated area also locates upper parts of the Gadaeam TSS(Traffic Separation Scheme) which is very useful passing routes for the sailing vessels of Inchon & Daesan ports. In this study, the evaluation of the safety for passing vessels in the vicinity of the seasand gathering area was performed by various methods of radar observations & GICOMS AIS data for marine traffics and vessel traffic-flow simulation of the 'Marine Traffic Safety Diagnostic Scheme'. By the results of this evaluation, I suggested comprehensive countermeasures for the safety of passing vessels in the near the seasand gathering area.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.515-524
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• 2022

해상교통정보의 수집, 관리 및 공유를 개선하기 위해서는 해상교통정보 관련 기술 동향 파악 및 해상교통정보의 현황·문제점 분석이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 해상교통정보의 국내외 기술 동향을 조사하였으며 국내 해상교통정보의 수집·관리·공유에 대한 현황·문제점을 분석하여 정리하였다. 자료를 토대로 문제점을 분석한 결과 우선 수집단계의 문제점은 주로 LTE 통신권을 벗어나는 원거리 RADAR·CCTV·카메라 영상정보 수집의 어려움으로 나타났으며 이로 인해 EEZ를 거쳐 영해로 진입하는 밀입국 선박 등의 조기 탐지가 어려운 것으로 나타났다. 그리고 관리단계의 문제점은 대부분 해상교통시스템이 자체 구축한 물리 저장 공간을 사용함으로써 저장 공간의 유연성 부족으로 인해 편리한 축소·확대가 어렵고 시스템 장애 발생 시 대비책으로 시스템 이중화·백업 등이 힘든 상황이다. 또한 공유단계의 문제점은 대부분 해상교통정보 공유시 주로 내부망을 사용하고 있는 현황상 운영기관 외부로의 정보 공유가 어려운 것으로 나타났으며 LRIT·SASS와 같이 정부 클라우드를 통해 정보 공유가 되고 있다고 하여도 정부 클라우드의 특성상 해양 빅데이터 등을 효과적으로 활용할 수 있는 다양한 애플리케이션의 제공이 원활히 되고 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 우선 수집단계의 경우 무인기·위성 등 수집장비의 추가 구축을 제시함으로써 수집구역을 확장하였고 관리·공유단계는 각 해상교통시스템의 운영 주체·정보 공개성을 고려한 민간 클라우드 도입 및 구축형태를 제시함으로써 클라우드 도입 시 전문성·보안성 향상을 기대하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.65-70
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• 2019

최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권4호
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• pp.311-318
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• 2016

세계 주요 항만에서 해상안전관리의 주요한 수단으로 자리잡은 VTS는 향후 E-네비게이션을 비롯하여 해상과 항만의 각종 데이터를 총괄하는 데이터 베이스의 중심이 될 것으로 전망되고 있다. 다양한 정보의 수집과 분석이라는 측면에서 최근에 주목되고 있는 빅 데이터 개념을 포함한다면 VTS를 통해 수집할 수 있는 데이터의 범위와 정보 분석 능력 및 활용범위를 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 통신 빈도와 같이 정량적 분석 위주로 접근했던 기존 연구와는 달리 VTS 통신의 목적이나 유형과 같은 분석을 포함하여 관제대상 선박에 대한 정보와 각 통신의 소요시간까지 수집하였다. 이렇게 수집된 정보의 여러 항목을 교차하여 비교하고 분석할 수 있는 데이터 수집 모델을 본 연구에서 제시하여 관제통신 건수, 방식, 관제 유형방법, 선종별 통신량 및 법령 위반건수 등을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이 연구 결과 (1) 부산항 북항의 경우에는 정보전달 형태의 관제가 빈번하고, 특정한 선종의 선박과 통신이 편중되어 있으며 (2) 관제 채널 청취 불이행, 항로 준수 위반의 법령 위반 사항이 자주 발생하고 있으나 통신량의 혼잡으로 인하여 소극적인 관제가 수행되고 있다는 사실을 알 수 있었다. 이렇게 수집된 정보는 IALA Guideline에서 작업부하로 지적하고 있는 '상황인지가 가능한 수준의 관제통신량'에 대한 분석 자료로 활용할 수 있으며 향후 e-내비게이션 연구를 위한 데이터베이스로 이용될 수 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.843-856
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• 2023

전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.391-393
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• 2022

최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.