항로표지는 선박에 대하여 등광, 형상, 색채, 음향, 전파 등을 수단으로 운항 선박에게 위치, 방향 및 장애물의 위치 등을 알려주는 항행보조시설 일체를 의미하며, 주야간 선박항행의 안전을 위한 기본 수단이다. 예인선은 안전을 위해 종류별 최소 설비요건을 마련하여 사고를 대비하고 있지만, 예인삭의 길이, 조류의 영향, 상대적으로 중량이 큰 부선의 타력으로 인한 영향 등으로 예인선과 선회권이 달라, 변침 시 부선이 예인선을 따라가지 못하여 등부표와 추돌하는 사고가 발생하기도 한다. 본 연구의 목적은 두 선박의 물리적 관계를 분석하여 예인선열을 식별하고 등부표와의 위험을 항로표지 관리운영 시스템을 통해 전파하는 기초 시스템을 제시하는데 있다. 연구를 통해 예부선의 사전 식별 가능성을 확인하였고, 위험 전파를 위한 메시지를 설계하고 모의 시스템을 통한 위험 전파 및 전자해도 상에 위험을 표시하였다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.117-122
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2006
Modernized GNSS such as new GPS signals updated GLONASS and coming Galileo promises higher quality and higher reliability for users. Powerful technologies such as Internet, ubiquitous network technology and sensor network has been used to promote a safe and more secure lifestyle. This report describes experimental trials to combine these technologies namely GPS and Sensor Network into a high-performance system. GPS is used to enlarge the communication range, resolving the service area limitations, as a wider service area is required at shore areas compared to urban area. GPS position datum is also used as primary network routing information to get practical Sensor Network. Another application is the under water Sensor Network. Accurate GPS position and time are used to establish stable and high reliability underwater acoustic Sensor Network. This paper describes the background of the project 'Harbor area Marine Ubiquitous Sensor Network', preliminary consideration and testing. Radio and acoustic communication is the main focus of this preliminary experiment.
적조는 90년대 초반에 산발적으로 일어났으나 지구의 기상 온난화로 현재 전 해역을 거쳐 광범위하게 발생하고 있다. 이에 적조 예측 및 모니터링을 위하여 항공관측, 적조부이개발, 적조경보장치 등 많은 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 신속, 광범위하게 적조를 조기에 예측하고 경보발생을 위한 시스템의 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 적조경보시스템을 구축하기 위해 무선센서네트워크를 이용하여 적조데이터베이스를 설계 및 구현 하는데 있다. 각 노드는 GPS, 수온센서, 산소센서, 탁도 센서가 부착되어 있다. 여기에서 측정된 값을 Ad-hoc 네트워크를 통해 데이터베이스에 저장된다. 이 데이터를 통합, 분석하여 적조를 예측하고 경보하게 된다. 그리고 이전에 발생한 적조 범위와 적조 생물, 환경요소 등을 포함하고 있어서 적조 예측을 위해 비교분석자료로 활용된다. 메인 화면은 수백개의 노드에서 전송되는 데이터를 실시간으로 확인하기 위하여 전자지도에 노드의 위치와 측정된 값을 보여준다. 본 연구를 위해 더욱 더 많은 연구가 뒷받침되어야 하지만 적조예측 및 경보를 위한 데이터베이스 구축으로 적조자료를 분석하는데 도움이 되었으면 한다.
정부는 2016년 유실어구에 의한 피해를 최소화하기 위해 전자어구실명제 실행계획을 발표하였다. 어구의 과다사용 및 폐어구 저감을 위해 어구의 종류 및 위치, 사용자의 실명을 포함한 정보를 IoT 기반의 통신을 이용하여 어선 및 관제센터에 효율적으로 전송할 수 있는 기술이 필요하다. 이를 위해서는 육상의 기지국에서 식별가능한 다수 부이의 위치정보를 확인할 수 있어야한다. 본 논문에서는 이러한 해상 IoT 통신 시스템을 서비스하기 위해서 육상기지국과 해상에 존재하는 타겟들과의 링크버짓을 계산하여 서비스가 가능한 거리를 산출한다. 어구 모니터링 시스템 구축을 위한 해상 IoT 무선망 설계를 위해 1.8 GHz 주파수 대역을 사용하는 NB-IoT와 900 MHz 주파수 대역을 사용하는 LoRa 서비스에 대해 해상에서의 무선 서비스 최적화를 위한 링크 버짓을 계산한다. 또한, 육상기지국- 부이간 링크버짓과 육상기지국-어선간 링크버짓을 산출하여 그 결과를 분석한다.
장기선 방식의 무선부이식 3차원 수중 위치 측정 시스템을 적용하여, 유향 및 유속에 따른 정치망 원통의 체적 변화를 구명하기 위한 현장실험을 2003년 4월 10일부터 4월 23일까지 자란만의 정치망에 대해서 실시하였다. 현장 실험에서 사용한 총 7개의 핑거 중 6개는 원통의 길이 방향에 부착하였고, 나머지 1개는 해저에 고정시켰다. 그리고, 유향 및 유속을 측정하여 정치망 원통의 체적변화를 조석 주기에 따라 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 1. 소형 가두리의 고정점에서 핑거의 x축, y축, Z축에 대한 위치오차는 0.2m, 0.4m, 0.1m로 나타났고, 평면상의 위치를 나타내는 y축 방향의 오차가 가장 크게 나타났다. 핑거의 위치가 수파기를 잇는 기선 혹은 내부에 있기 때문에 위치오차가 작았고, 따라서 체적계산에 적용한 오차도 작았다. 2. 소조기 2003년 4월 11일(음력 3월 10일) 원통 의 체적 최소, 최대는 각각 4,173$m^3$, 4,757$m^3$으로 나타났고, 이 때의 유향 및 유속은 99.9$^{\circ}$, 12.9cm/s, 104.0$^{\circ}$, 2.4cm/s이었다. 원통 체적의 최대 변화폭은 584$m^3$으로 나타났다. 3. 대조기 2003년 4월 17일(음력 3월 16일) 원통의 체적 최소, 최대는 각각 2,016$m^3$, 4,454$m^3$으로 나타났고, 이 때의 유향 및 유속은 315.6$^{\circ}$, 16.1cm/s, 289.0$^{\circ}$, 5.7cm/s이었다. 원통 체적의 최대 변화폭은 2,438$m^3$으로 나타났다. 4. 조석주기에 따른 원통의 최대 변화폭은 소조에서 대조로 변하는 4월 11일부터 16일(2,579$m^3$)에 비하여 대조에서 소조로 변하는 4월 17일부터 20일 (3,552$m^3$)이 약 1.4배 이상이었다.
미래 해상 환경 변화에 맞춰 해상 항로표지가 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 쓰임이 증대되고 있다. 해상 항로표지는 항행하는 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치를 알려주는 항행보조시설로, 현재는 단순히 선박의 안전 항해를 도울 뿐 아니라, 여러 센서와 카메라를 탑재하여 해양 기상환경을 파악하고 기록하는 수단으로 변모하고 있다. 하지만 주로 선박과의 충돌로 인해 소실되며 특히 해무로 인한 관측 시야 저하로 안전사고가 발생한다. 해무 유입은 항만, 해상교통 등에 위험을 초래하고 시간과 지역에 따라 발생 가능성의 차이가 커 예측이 쉽지 않다. 또한, 전 해역에 분포되어있는 항로표지의 특성상 개별 관리가 어렵다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 항로표지에 설치된 카메라에서 촬영한 영상으로 해무 강도를 측정하는 방안을 통하여 해양 기상환경을 파악해 보완하고 날씨로 인한 항로표지 안전사고를 해결하는 것을 목적으로 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 카메라의 일반 영상을 사용하여 해무 강도를 측정한다. 덧붙여 다양한 해역에서의 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, 안개 모델(Haze Model), Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도 측정 기준을 제시한다. DCP를 적용한 영상에서 특정 픽셀값의 문턱값(Threshold value)을 설정하고, 이를 기준으로 전체 영상에서 해무가 존재하지 않는 픽셀의 수를 통해 해무 강도를 추정한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 검증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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