In the field of on-road motor vehicles, the level for autonomous driving technology is defined according to J3016, proposed by Society of Automotive Engineers (SAE) International. However, in the field of agricultural machinery, different standards are applied by country and manufacturer, without a standardized classification for autonomous driving technology which makes it difficult to clearly define and accurately evaluate the autonomous driving technology, for agricultural machinery. In this study, a method to classify the autonomy levels for autonomous agricultural machinery (ALAAM) is proposed by modifying the SAE International J3016 to better characterize various agricultural operations such as tillage, spraying and harvesting. The ALAAM was classified into 6 levels from 0 (manual) to 5 (full automation) depending on the status of operator and autonomous system interventions for each item related to the automation of agricultural tasks such as straight-curve path driving, path-implement operation, operation-environmental awareness, error response, and task area planning. The core of the ALAAM classification is based on the relative roles between the operator and autonomous system for the automation of agricultural machines. The proposed ALAAM is expected to promote the establishment of a standard to classify the autonomous driving levels of self-propelled agricultural machinery.
최근 해사 분야에서는 제4차 산업혁명을 기반으로 e-Navigation, 자율운항선박, 스마트선박 등 다양한 디지털 기술 이슈가 끊임없이 등장하고 있다. 국제해사기구(IMO)는 해양안전 및 해양환경보호를 위한 규제를 점차 강화하고 있으며, 이러한 강화된 규제 이행은 해양안전 및 해양환경보호 분야의 신산업 창출로 이어지고 있다. 이에 본 연구에서는 해사 분야의 대표적 신산업인 자율운항기술 분야에 대한 산업경쟁력 분석을 위해 포터(Porter)의 다이아몬드 모델을 기반으로 산업경쟁력 분석 모델을 설계하고, 총 5개 평가요소 및 13개 세부요소를 기반으로 국내 자율운항기술 산업에 대한 산업경쟁력을 정성적·정량적으로 평가하였다. 산업발전 초기 단계인 자율운항기술 산업은 산업경쟁력 지수화 결과 16.9점으로 평가되었으며, 현재 산업의 범위 정립부터 관련 규제 및 핵심기술 개발 등이 동시에 진행되고 있는 것이 특징이었다. 이러한 산업특성을 고려한 산업경쟁력 분석·평가는 신산업에 대한 전략적 지원 및 정책 추진을 위한 근거를 마련하고, 신산업 경쟁력 강화를 통해 해운·물류, 항만, 조선·기자재 산업 등 광범위한 연관 산업까지 영향을 미칠 것으로 기대된다.
Park, You-Jin;Jeong, Yu-Jin;An, Young-Su;Ahn, Jong-Kap
한국항해항만학회지
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제46권2호
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pp.134-144
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2022
The development and operation of autonomous ships are spotlighted as a next-generation technology that will provide newbenefits for the maritime business during the fourth industrial revolution. To expand the adoption of autonomous ships, the much more interest of the nation and the industries will have to be changed to actual adoption in shipping companies. For this, it is judged that research to identify the factors impacting the adoption intention of autonomous ships should be preceded. However, most studies on autonomous ships have focused on developing the technology, revising the law, establishing policies, and managing human resources, with few studies on influencing factors in the adoption of autonomous ships. A model, to identify the factors that impact the intention to the adoption of autonomous ships, based on the theory of diffusion of innovation and the TOE framework was developed. The suggested model was verified through empirical analysis targeting the shipping companies and the marine industries in Korea. As the result of this study, it was found that top management support, financial slack, and competitive intensity significantly impacted the intention to adopt autonomous ships. Additionally, it was revealed that the overall awareness of autonomous ships among Korean shipping companies is poor.
Today, many countries around the world recognize the development of autonomous vehicles as a national growth engine, support technology development through various projects, and promote it as national policy. China and Korea are representative countries that are strongly promoting autonomous vehicle policies. The Chinese government's policy direction for self-driving cars focuses on support for fostering new industries. Korea has established mid- to long-term goals and plans to foster the future mobility industry as a key growth engine and is promoting these as a national task. Recently, China and Korea have established national pilot areas to test autonomous vehicle operation and are actively pursuing policies. We aim to compare and analyze the operation status of self-driving cars in China's Xiong'an New Area and South Korea's Sejong City and derive policy implications regarding self-driving cars, which are emerging as a key industry of the future. According to the analysis results, it was found that China's Xiong'an New District is ahead of Korea's Sejong City in terms of leader leadership. As a result, autonomous driving is being operated at the government-wide and national level in Xiong'an New Area. In terms of the driving force, in the case of Xiongan New Area, the policy is being promoted by companies centered on Baidu, and in the case of Sejong City, the policy is being promoted by the local government. As a result, it is estimated that Xiongan New Area will be able to reach commercialization before Sejong City. In the final policy proposal, it was proposed to break away from the existing government-led method and switch to a collaboration with the private sector and a private-led method.
The development and introduction of a Maritime Autonomous Surface Ship (MASS) are some of the most important changes leading to the fourth industrial era in the maritime area. The term 'MASS' refers to a ship operating independently, without human intervention, to reduce maritime accidents caused by human errors. Recent UK findings MASS also noted that particularly the dynamic positioning system will be considered to apply as newly function to a MASS. The DP system, a ship system developed decades ago and used for specific purposes like offshore operations, provides various functions to facilitate the accurate movements of the vessel, and operators can make decisions within the DP system, in addition to the ordinary ship system. In this paper, it would like to present the connection and application method with the main technical elements of the DP system in connection with the main technology of the DP system to achieve the safe operation of a MASS. In particular, among various position reference systems, the capability plot function of DP system, and the "follow target" mode in the operation mode are attractive functions that can contribute to the safe operation of autonomous ships.
조선 및 해운·물류 분야의 디지털 전환은 자율운항선박의 도입 및 선박의 운항방식의 변화를 이끌 것으로 예상된다. 기존 운항방식과 함께 자율운항, 원격운항 등 다양한 운항형태가 공존하며, 선박 운용 프로세스의 전환과 새로운 이해관계자의 등장이 전망된다. 본 논문에서는 선박 운항방식 변화에 따른 미래 선박 운항 프로세스를 분석하고, 미래 선박의 운항환경 변화를 예측하여 주요 업무별·이해관계자별 기능요건을 도출하고자 한다. 델파이 기법을 활용하여 항해 및 화물운송 계획 수립단계부터 최종 목적항 입항 및 화물 하역단계까지 선박 운항 시나리오를 구성하고, 업무별, 수행 주체별 미래 업무 변화를 예측했다. 원격운항, 자율운항 등으로 선원의 개입이 최소화될 것이며, 각 분야의 전문가가 선박 운항의 다양한 측면에서 책임과 의무를 갖게 될 것으로 예상된다.
As the development of the 4th industiral revolution in the maritime industry has progressed, the technical development of autonomous ships, and the development of international regulations have been accelerated. In particular, the IMO Maritime Safety Committee(MSC) has established a road-map for the development of the non-mandatory goal-based MASS instrument(MASS Code) and started developing a non-mandatory MASS Code at MSC 105th meeting. Many countries are actively participating in the Correspondence Group on the development of MASS Code, and the development of detailed requirements for MASS functions in the MASS Code is underway. Especially, the concept of "Mode of Operation" for MASS functions was mentioned in the Correspondence Group for the first time, and it is expected that discussions on these modes will be conducted from the IMO MASS JWG meeting to held in April 2023. The concept of "Mode of Operation" will be useful in explaining MASS and MASS functions and will be discussed in the future for the development of MASS Code. This paper reviews the contents of the IMCA M 220 document, which provides guidelines on operating modes, to conduct research on the benchmark for setting the operating modes of MASS.
최근 국내·외 적으로 AI 기반의 MUM-T 복합전투체계 고도화와 이를 통한 산업의 활성화가 글로벌 이슈로 급부상하고 있다. 그러나 우리의 국방부 방위사업법은 무기체계 자체기기 중심으로 MUM-T 실증이 이루어져 무기체계의 운용 부분에 대한 고도화에 NATO 선도국 대비 다소 미흡한 것으로 판단된다. 우리의 미래 글로벌 UGV, UAV, UMS 등 MUM-T 복합전투체계의 국제경쟁력 강화를 위해서는 자율화 MUM-T 개념 정립, 자율화·상호운용성·데이터 표준화 기반의 국방 AI MUM-T 최상위 플랫폼 구축과 운용, 국가과학기술자문회의와 같은 대통령소속의 국방혁신위원회의 신설과 심의·자문 기능 강화·추가가 요구된다.
Yunja Yoo;Kyoung-Kuk Yoon;David Kwak;Jong-Woo Ahn;Sangwon Park
한국항해항만학회지
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제47권2호
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pp.57-65
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2023
In 2017, the International Maritime Organization (IMO) adopted MSC.428 (98), which recommends establishing a cyber-risk management system in Ship Safety Management Systems (SMSs) from January 2021. The 27th International Association of Marine Aids to Navigation and Lighthouse Authorities (IALA) also discussed prioritizing cyber-security (cyber-risk management) in developing systems to support Maritime Autonomous Surface Ship (MASS) operations (IALA guideline on developments in maritime autonomous surface ships). In response to these international discussions, Korea initiated the Korea Autonomous Surface Ship technology development project (KASS project) in 2020. Korea has been carrying out detailed tasks for cybersecurity technology development since 2021. This paper outlines the basic concept of ship network security equipment for supporting MASS ship operation in detailed task of cybersecurity technology development and defines ship network security equipment interface for MASS ship applications.
Artificial intelligence (AI) is expected to bring about a wide range of changes in the industry, based on the assessment that it is the most innovative technology in the last three decades. The manufacturing field is an area in which various artificial intelligence technologies are being applied, and through accumulated data analysis, an optimal operation method can be presented to improve the productivity of manufacturing processes. In addition, AI technologies are being used throughout all areas of manufacturing, including product design, engineering, improvement of working environments, detection of anomalies in facilities, and quality control. This makes it possible to easily design and engineer products with a fast pace and provides an efficient working and training environment for workers. Also, abnormal situations related to quality deterioration can be identified, and autonomous operation of facilities without human intervention is made possible. In this paper, AI technologies used in smart factories, such as the trends in generative product design, smart workbench and real-sense interaction guide technology for work and training, anomaly detection technology for quality control, and intelligent manufacturing facility technology for autonomous production, are analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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