• 제목/요약/키워드: intelligent digital vessel

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디지털 선박 추진 시스템을 위한 임베디드 원격 모니터링 진단 (The Embedded Remote Monitoring Diagnosis for Integration Vessel System)

  • 박세현;노석호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.2708-2716
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    • 2013
  • 본 논문에서는 지능형 디지털 선박의 추진 시스템에서 요구되는 임베디드 원격 모니터링 진단 시스템 개발에 관하여 기술하였다. 원격 모니터링 진단 시스템은 크게 선박 통합 관리시스템, 서버, 원격 모니터링을 담당하는 전용 휴대용 단말기와 상용 스마트폰으로 구성되며, 이를 위하여 사용자 중심의 UI 환경을 가진 통신 프로토콜을 설계하였다. 제안된 시스템은 효율적인 이중구조 통신채널로서 원격 모니터링 시스템에서 간편하면서도 효율적인 통신 프로토콜을 제공하며, 오작동하는 무선통신 채널은 즉시 교체된다. 본 시스템에서는 LCD 화면을 위해 효율적인 임베디드 리눅스 UI를 개발하였으며, 개발된 무선 모니터링 시스템을 평가하기 위하여 실제로 디지털 선박에서 성능을 검증하였다.

사례 기반 추론을 이용한 선박 USN 위험 상황 인식 시스템 구현 및 설계 (A Design and Implement Vessel USN Risk Context Aware System using Case Based Reasoning)

  • 송병호;이성로
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제47권3호
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    • pp.42-50
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    • 2010
  • 기존의 선박 USN 관련 시스템은 선박 USN에서 획득한 데이터를 단순히 모니터링 하는 데 그치고 있으므로 해양의 특성을 고려한 지능적인 의사 결정 알고리즘을 갖는 시스템 구현이 필요하다. 본 논문에서는 사례 기반 추론 기법을 이용하여 디지털 선박의 화재, 파손에 관한 사례를 지식 베이스로 구축하고 추론하는 시스템을 설계하였다. 가장 유사한 사례 추천을 위해 KNN 알고리즘을 이용하였고 화재 상황과 파손 상황 사례 베이스를 구축하기 위하여 각 상황별로 3,000 건의 데이터를 입력받아 실험하였다. 실험 결과 화재 사례와 파손 사례에 대한 평균 정확도는 약 82.5%, 80.1%를 나타냈고 유사도 분류 k 개수가 7인 경우에 최적의 수행 결과를 나타냈다. 또한, 추론된 결과를 이용하여 선박 모니터링 시스템을 구현하였다.

지능형 자율운항시스템 지원을 위한 정보 관리 시스템에 관한 연구 (A Study on the Information Management System Support for the Intelligent Autonomous Navigation Systems)

  • 김은경;김용기
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.279-286
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    • 2015
  • 최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다.

시간 경과 신경계 영상 시퀀스에서의 축삭돌기 추출 기법 (An Automated Technique for Detecting Axon Structure in Time-Lapse Neural Image Sequence)

  • 김낙현
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제24권3호
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    • pp.251-258
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    • 2014
  • 신경계 영상 해석의 목적은 움직이는 미토콘드리아들을 추적하여 그 속도와 이동 방향 등을 추출하는 것인데, 미토콘드리아의 움직임은 축삭돌기 상에서만 이루어지는 특징이 있다. 축삭돌기 추출 작업은 일반적으로 수작업을 동반한 처리 과정을 통해 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 자동화된 축삭돌기 추출 기법을 제안한다. 우선 전체 비디오 프레임 영상에서 각 픽셀의 최대값을 취해 통합영상을 구한다. 통합 영상에서 축삭돌기는 능선 구조를 보이는데, 능선을 검출하기 위해 본 연구에서는 능선 강화 필터링과 피크 검출 과정을 적용하였다. 또한 검출된 능선점에서 나타난 오류를 제거하기 위해 대해 각 능선점 주위에서 신뢰도 함수를 사용한 필터링을 적용한다. 실제 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 방식은 높은 검출률과 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.