제주 연안 해역은 다수의 인명이 승선하는 국제크루즈선, 여객선, 유선 등이 통항하고 어선 조업도 많아 사고 위험성이 높은 해역이나 현재 운영 중인 제주항·민군 복합항과 인근해역에 국한되어 있으므로 제주도 연안 해역 통항 선박의 체계적인 안전관리를 위하여 제주·서귀포 연안에 VTS 시스템을 구축한다. 하지만 현재 해상교통관제센터 관제업무량 산정 기준이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 효율적인 해상교통관제 업무량 산정을 위해 VTS 빅데이터를 활용하여 제주·서귀포 연안 관제석 필요 소요 운영인력을 산출하였다. 본 연구는 관제업무량 산정의 기준을 세우는 연구에 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
2016년 세계 경제포럼에서 처음 소개된 4차 산업혁명은 빅데이터 분석, 사물인터넷, 인공 지능 등의 핵심 정보통신 기술의 변화뿐만 아니라 관광 업계에도 엄청난 파급 효과를 가져 오고 있다. 본 연구는 빅데이터 분석과 설문조사를 통하여 여수시의 관광활성화 방안을 제시한다. 소셜 메트릭스를 사용하여 여수 관광에 대하여 감성어와 긍부정 추이를 추출하고, 네이버 데이터랩을 사용하여 여수 관광에 관련된 키워드를 추출하여 R 언어로 시각화하였다. 그리고 여수지역을 방문하는 493명의 여행객의 설문조사를 바탕으로 SPSS를 사용하여 빈도, 요인, 차이, 상관관계 및 회귀분석을 수행하였다. 여수 여행과 해양 케이블카의 감성어 분석에서는 긍정이 부정보다 월등히 많았다. 설문조사 분석에서 여수지역이 여수 관광 만족도와 활성화에 유의미하고, 연령별로 선호하는 관광지와 검색 기기가 다르다는 것을 확인하였다. 빅데이터 분석과 설문조사에서 관광객들은 함께 즐기면서 힐링 할 수 있는 해양공원 같은 소프트 컨텐츠가 있는 관광지를 선호한다는 것을 보여주었다.
해사 빅데이터 연계체계는 한국형 e-Navigation에서 활용하는 해사관련 내 외부 데이터 연계를 위한 시스템이다. 내 외부에서 발생하는 해사 데이터들의 기술별 데이터 획득, 변환, 보관, 분석, 관리 응용 서비스를 생성할 수 있으며, 컴포넌트 단위로 구성하여 처리할 수 있다. 또한, 워크플로우로 정의된 데이터들의 흐름을 모니터링 할 수 있다. 본 연구를 통해 추후 e-Navigation 서비스에서 보다 효율적이고 손쉽게 데이터를 연계할 수 있을 것으로 기대한다.
해양사고 감소를 위해 다양한 연구들이 수행되어 왔다. 그에 비해 준해양사고에 대한 연구는 미미한 수준에 그치고 있다. 준해양사고는 건수가 많은 대신 내용이 정성적이기 때문에 분석하기에는 현실적인 어려움이 있었다. 하지만 해양사고 감소를 위해서는 준해양사고의 정량적인 분석이 필요하다. 이번 논문의 목적은 준해양사고 경향을 예측하고 해양사고를 감소시키기 위해 빅데이터 기법을 적용하여 준해양사고 데이터를 정량적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 전처리된 데이터에 대해서 1차적으로, 텍스트마이닝 기법을 적용하여 항해 중 준해양사고 발생원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고, 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고에 대한 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 해상에서 수집되는 다양한 출처의 정보들을 수집할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 현재 운영되는 해양 관련 빅데이터 플랫폼들은 만들어진 데이터를 저장 및 공유하는데 초점이 맞추어져 있고 데이터 수집과 전처리는 데이터 제공자가 각자 담당한다. 지상 대비 열악한 통신망을 사용하는 해양 환경에서 데이터를 수집 및 통합하는 것은 높은 비용과 비효율성이 존재하며, 이로 인해 관련 인프라의 구현이 쉽지 않다. 특히 기상 정보, 레이더 및 센서 데이터 등 실시간 데이터 수집 및 분석이 필요한 분야의 경우 통신망 문제와 더불어 데이터 보안, 조직과 선박의 특성, 데이터 수집 비용 문제 등 지상 대비 다수의 문제를 고려해야 한다. 먼저 본 논문에서는 이 문제들을 정의하고 해결방안을 제시한다. 그리고 이를 반영한 빅데이터 플랫폼 설계를 위해 데이터 소스, 계층적 MEC, 데이터 전송 구조를 우선 제안한 후 이를 모두 통합한 전체 플랫폼 구조를 제시한다.
해양수산부는 지능형 해상교통정보 체계 운영을 통해 해사안전 서비스를 제공 중이며, 제공 중인 서비스의 경쟁력 확보를 위한 신뢰성 및 품질 향상 연구가 지속적으로 필요한 상황이다. 이러한 경쟁력 확보를 위해, 지능형 해상교통정보 체계의 실시간 운영 영향을 최소화하는 대용량 해양정보 연계 시스템에 대한 기본설계를 수행하고, 개인정보 보안 문제와 전체적인 시스템 실현을 위해 가명화/암호화 절차가 적용된 이론적 하드웨어 구조도를 제시한 바 있다. 하지만 제시한 구성도 및 설계는 전체적인 개념만을 포함하며, 실제 사용되고 있는 실시간 해양정보 연계를 위해서는 대한민국의 개인정보 보호법을 만족할 수 있는 상세한 개인정보 보안 방안이 요구된다. 이 연구는 이러한 문제의 해결을 위해 지능형 해상교통정보 연계 시스템에서 연계하는 실시간 해양정보 내에서 개인정보 보호법을 침해할 수 있는 요소(선주, 선사, 선장, 항해사, 어민 등의 개인정보)를 식별하고, 식별한 개인정보를 가명화/암호화하여 타 기관으로 연계할 수 있는 방법을 연구한다.
본 연구에서는 이내비게이션 시스템이 장착된 연안 및 국제여객선을 활용하여 효율적으로 해양환경관측을 실시하고 관측된 해양 환경 빅데이터를 분석할 수 있는 방안을 제시하였다. 먼저, 이내비게이션 시스템과 운영 개념을 소개하고, 우리나라 연안의 해양환경모니터링 현황을 개괄한 후, 기존 관측망의 단점을 보완하고 장점을 강화할 수 있도록 이내비게이션을 활용한 해양환경모니터링 관측방법과 관측요소(기상, 물성, 유속 및 수심)를 제안하였다. 또한, 이내비게이션 시스템이 장착된 여객선에서 관측한 자료를 실시간으로 분석하는 시공간 혼합효과모형, 앙상블기법 및 무요소기법과 같은 해양빅데이터 분석 기법을 제안하였다. 본 연구는 연안 선박과 소형어선에 중점을 둔 한국형 이내비게이션 추진에 도움이 될 것으로 기대한다.
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권4호
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pp.267-273
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2019
South Korea has allowed parallel importation since 1995. Parallel importation causes competition among importers in the logistics process allowing, consumers to purchase foreign brand products at low prices. Most parallel importers base product pricing on subjective judgements. Fashion products in particular, have different sales rates depending on trends and seasons, so sales performance varies greatly depending on selling price timing and policy. The merchandiser (MD) set the price on parallel importation products by aggregating information on imported products and pricing goods. However, this customized process is very time consuming for the MD. This is because the logistics process of parallel importation's customs clearance procedures and repair works is complicated and takes a significant amount of time. In this paper, we propose an improved parallel importation logistics process based on big data, which automatically sets the price of parallel importation products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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