• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.285-286
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• 2016

해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제6권2호
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• pp.29-34
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• 2014

In the Vector Taylor Series (VTS)-based noisy speech recognition methods, Hidden Markov Models (HMM) are usually trained with clean speech. However, better performance is expected by training the HMM with noisy speech. In a previous study, we could find that Minimum Mean Square Error (MMSE) estimation of the training noisy speech in the log-spectrum domain produce improved recognition results, but since the proposed algorithm was done in the log-spectrum domain, it could not be used for the HMM adaptation. In this paper, we modify the previous algorithm to derive a novel mathematical relation between test and training noisy speech in the cepstrum domain and the mean and covariance of the Multi-condition TRaining (MTR) trained noisy speech HMM are adapted. In the noisy speech recognition experiments on the Aurora 2 database, the proposed method produced 10.6% of relative improvement in Word Error Rates (WERs) over the MTR method while the previous MMSE estimation of the training noisy speech produced 4.3% of relative improvement, which shows the superiority of the proposed method.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.519-526
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• 2016

해양사고가 빈번히 발생함에 따라 해상교통관제를 통해 항해의 안전성과 효율성을 개선하기 위한 해상 트래픽 모니터링 시스템을 구축할 필요성이 대두되고 있다. 이와 같은 목적을 위해, 최근에 X-대역 해양 레이더는 해수면 정보를 수집하는데 사용하고 있는데, 파랑 정보를 정확하게 측정하여 해상교통관제 영역 내에서 선박의 안전하고 효율적인 움직임을 제공하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 해류 속도를 산출하는 방법 즉, 최소자승법을 이용한 방법, 해류 속도를 반복 최소자승 갱신 방법, 가변적인 해류 속도의 정규화된 스칼라 곱을 극대화하여 해류 속도 추정치를 제공하는 방법 등에 대해 부이 데이터와 비교하고, 그런 후에 반복 갱신 방법을 수정하여 초기의 해류 속도를 개선하여 효과적으로 파랑 정보를 예측하도록 설계된다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존 방식에 비해 파랑 정보를 효과적으로 추출할 수 있음을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.47-53
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• 2017

해상에서는 도로가 아닌 해상 위라는 환경 때문에 음주단속을 실시하여 음주운항을 예방하기엔 어려움이 존재한다. 전 연구에서 음주여부에 따라 변화된 음성을 파악하기 위해 알고리즘을 개발되었으며, 개발된 알고리즘을 이용해 원거리의 있는 선박 운전자 그리고 선원들의 음주 가능성 여부를 파악하는 것이 가능해졌다. 음주 단속이 근거리가 아닌 원거리로 정보를 전송할 수 있는 음성을 통해 이루어진다면 거리가 얼마나 멀리 떨어져 있더라도 실시간으로 측정할 수 있다. VTS 무선 교신 환경을 이용하여 음성을 통신할 때도 무선 환경이 고르지 못할 경우에 클리핑이 일어나 음주가능성 판단율이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성신호가 왜곡이 되어 음주 가능성 여부의 판단율 오차를 줄이기 위해 신호를 보상하는 방법을 제안하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.62-63
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• 2009

인적 오류를 줄이고, 해상교통관제를 효과적으로 지원하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다. 다중선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 이용할 수 있도록 고안되었다. 선박들의 현재와 미래의 경로를 고려하기 위하여, 퍼지알고리즘을 이용하여 충돌위험도가 계산되도록 구성하였다. 고안된 새로운 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터기반 재생시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해, 울산항만의 해상교통관제 (VTS) 센터로부터 AIS 정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 수집된 데이터는 약 2시간 동안 실제로 울산항만에서 운행된 25척의 선박들의 항행데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 새로 개발된 선박충돌 위험도 추정알고리즘의 특정과 재생시뮬레이션 결과들에 대해 소개한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권4호
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• pp.277-282
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• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.160-161
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• 2018

ITU-R Study Group Working Party 5B에서는 해상에서 자율운항선을 안전하게 운항하기 위해 자율운항선을 통한 제어센터-VTS, 제어센터-유인선 간의 정보교환이 이루어 질 수 있도록 Vessel traffic control voice relay의 기능을 제시하였다. 이에 자율운항선을 통해 제어센터-VTS, 제어센터-유인선 간의 원활한 정보교환이 가능하도록 사용자 기능 요구사항, 사용자 비기능 요구사항, 인터페이스 요구사항으로 분석함으로써 통신중계시스템 설계 및 각 운용 기기별 정보교환 체계를 구축하였다. 하지만 자율운항선-타 선박간의 충돌 위험성을 감지할 경우 충돌회피를 위한 흐름 및 통신중계시템을 활용한 메시지 처리과정은 설계되지 아니한 실정이다. 이에 본 연구에서는 액티비티, 제어흐름, 작업 흐름 등의 표현이 가능한 UML(unified modeling language)을 활용함으로써 항해단계 중 발생할 수 있는 상황별 시나리오를 제어 흐름 형태로 표현한 정보교환 메시지 처리 알고리즘을 제안하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제16권5호
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• pp.112-121
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• 1997

본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 모델 파라미터 변환 방식에 관하여 살펴보았다. 모델 파라미터 변환에 있어서 잡음에 대한 어떠한 통계 모델도 사용하지 않고 각 단어 단위로 수행되어 실시간 음성 인식이 가능하도록 하였다. Parallel model combination(PCM)은 본 논문에서 제안한 방법과의 성능 비교를 위하여 cepstrum 영역에서 구현되었다. 본 논문에서 제안한 PCM 방법은 modified PCM(MPMC)라 하며, 이 방법은 각 hidden Markov mode(HMM)의 state별로 평균적인 가우시안 믹스처(Gaussian mixture)의 변화률과 개별적인 변화률간에 결합지수를 이용하여 평균을 재조정한다. 또한, vector Taylor series 근사화를 이용한 모델 파라미터 변환을 위하여 cepstrum 영역에서의 환경모델 예측을 위한 expectation-maximization(EM) 해를 유도하여 구현하였다. 본 논문에서 구현된 알고리즘들의 성능 위해 HMM 인식기를 이용한 화자독립 고립단어 인식을 수행하였다. 시용된 잡음은 가우시안 백색 잡음과 주행중에 녹음된 자동차 잡음이며, 각 잡음울 signal-to-noise ratio(SNR)별로 사용하였다. 잡음의 모델은 1 state HMM으로 단어시작 3 프레임(frame)을 이용하여 만들어졌다. 인식 결과는 VTS 접근방식을 이용하였을 경우 매우 우수한 인식률을 나타내었으며, MPMC의 경우도 기존의 PMC보다 인식률이 향상되었다. 특히, 영차 VTS의 경우는 단순히 평균만을 조정하였음에도 불구하고 PMC와 MPMC보다 인식률이 우수하게 나타났다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.310-311
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• 2015

선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

• 한국항해학회지
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• 제15권2호
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• pp.39-47
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• 1991

As per the rapid development of world economics the marine traffic volume was increased accordingly and caused frequent disasters in human lives and natural environment in the consequence of accidents. As the result of the above they started to establish Vessel Traffic System(VTS) and separation scheme in waterway from 1960' to prevent the marin traffic accident but the problem of safety at sea appears now as neither fully defined nor sufficiently analysed. At the present, the dominant factor in establishing the strategy of marine traffic has been safety of navigation concerning only with the ship, but the risk of society derives almost wholly from the nature of cargo. To measure the degree of danger for each ship there is suggested concept of safety factor numbers denoting the level of latent danger in connection with ship and her cargo. In this paper, where the strategy of VTS is put on controlling density of safety factor for control area. it suggested algorithms how to assign the vessels and also to get optimal sequence of vessels located to a sector in the sense of minimizing the passage delay. For the formulation of problem, min max and 0-1 programming methods are applied and developed heuristic algorithm is presented with numerical example to improve the efficiency of calculation.