IMO 마리타임 클라우드는 이내비게이션의 실행전략으로서 연구, 개발 중인 기술이다. 마리타임 클라우드의 개발은 해양 이해관계자들 간의 안전하고 신뢰성 있는 정보 교환을 가능하게 한다. 본 논문에서는 이내비게이션 응용 서비스 설계 및 개발을 위해 오픈소스 기반의 마리타임 클라우드를 정적 분석하였다. 마리타임 클라우드의 핵심 기술 중 하나인 MMS의 컴포넌트 구성과 역할, 기능을 분석하고, 마리타임 클라우드 기반의 응용을 이해하기 위해 EPD 적용사례를 분석하였다. 마리타임 클라우드와 클라이언트 간의 동작과정 및 관계에 대한 분석결과는 향후 이내비게이션 서비스를 개발에 활용할 수 있다.
IMO의 이-내비게이션은 안전항해와 해양환경 보호를 위해 진행중인 프로젝트이다. 이-내비게이션의 전략 이행 계획 중 마리타임 클라우드라는 프로젝트가 존재한다. 마리타임 클라우드는 해양 이해관계자들 간의 정보교환을 위한 IT 프레임워크 기술이다. 마리타임 클라우드의 아키텍처와 클라이언트 프로그램인 EPD를 분석하여 구조, 동작방식 등을 파악하였으며 이를 통해 실제 클라이언트 프로그램을 구현하였다. 클라이언트 프로그램으로는 현재 AIS-ASM을 통해 제공되고 있는 서비스인 정박정보(Berthing Data)를 대상으로 마리타임 클라우드의 메시지 전달 기능인 MMS 서비스를 이용해 데이터 교환이 이루어질 수 있는지 테스트하였다. 테스트 결과 MMS 서비스를 이용한 데이터 교환에 성공하였으며 이는 향후 마리타임 클라우드 서비스 개발에 도움이 될 수 있으며, 한국형 마리타임 클라우드 개발에 기여할 수 있다.
국제해사기구인 IMO에서는 안전하고 효율적인 해양 정보통신 서비스를 제공하는 것을 목적으로 e-Navigation을 정의하였다. 현재, e-Navigation의 서비스를 위한 통신 인프라로서 해사 클라우드가 개발되고 있다. 본 논문에서는 해사클라우드 환경에서 해사ID를 효율적으로 등록할 수 있는 선박ID 연동 시스템의 구조를 설계한다.
국제해사기구(IMO)의 e-Navigation 전략에 따라, 선박 및 육지간 안전하고 정확한 정보 전달을 지원하는 통신 인프라가 필요한 상태이다. 해사클라우드는 이러한 필요성에 따른 해양 통신 인프라의 개념으로 사용되고 있으며, e-Navigation 도메인 지원에 필요한 여러 요소들을 지원하고 있다. 안전한 해양 환경을 위해서는 해사 클라우드에 대한 연구와 함께 보안의 고려가 반드시 필요하나, 아직까지 해사 클라우드 보안에 대한 연구는 초기 단계이다. 본 논문에서는 해사 클라우드 서비스의 원활한 제공에 필요한 데이터의 안전한 동기화 기법을 제안하였다. 제안한 방식은 본 논문에서 제안한 SH-Tree 기반으로 선박간 동기화가 가능하며, 동기화 과정에서 정보 노출이 없다는 장점이 있다.
해사클라우드는 해상 도메인의 여러 통신 링크 간 원활한 정보 교환을 가능하게 하는 e-Navigation의 주요 통신 기반 기술이다. 최근 이에 대한 연구가 활발히 진행중에 있으나, 현재까지는 기초적인 단계에 있다. 해사클라우드는 다양한 통신 인프라를 활용하여 정보를 전달하므로, 기존의 해양 통신 환경보다 더욱 많은 위협에 노출될 수 있다. 본 논문에서는 해사클라우드 환경을 위한 안전한 데이터 전송 기법을 제안한다. 제안한 기법은 비밀분산 방식을 기반으로 지오캐스팅을 통하여 비밀조각이 전달되며, 이를 기반으로 암호화 키를 생성하여 특정 시점에 인가된 선박에 한해서만 원본 정보를 복원할 수 있다는 특징이 있으며, 스니핑 및 중간자 공격에 안전하다는 장점이 있다.
우리나라에서는 해상교통관제분야에 4차산업기술 중 클라우드, AI 기술을 접목한 클라우드 해상교통관제시스템이 개발중에 있으며, 기존의 해상교통관제시스템(VTS)과는 차별화된 기술과 운영프로그램이 적용되어, 현재 부산항 VTS에 시범센터의 구축이 진행 중이다. 신개념의 클라우드 VTS를 운용하게된 운영자와 유지보수 담당자등의 종사자들의 역할이 새롭게 정의될 필요가 있으며, 클라우드 VTS의 원할한 운영을 위한 신규 교육과정개발이 요구되는 시점이다. 따라서, 동 연구에서는 클라우드 VTS의 개발내용을 소개하고, 안전한 운영을 보장할 수 있는 클라우드 VTS 운영자 및 유지보수 담당자를 대상으로 하는 교육시행 방안에 관한 연구를 수행하였다.
Zhang, Bin;Zhang, Jinnan;Yu, Jiahang;Wang, Boqiao;Li, Zhuoran;Xia, Yuanchen;Chen, Li
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제13권1호
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pp.321-339
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2021
Response Surface Method (RSM) has been widely used for flammable cloud size prediction as it can reduce computational intensity for further Explosion Risk Analysis (ERA) especially during the early design phase of offshore platforms. However, RSM encounters the overfitting problem under very limited simulations. In order to overcome the disadvantage of RSM, Bayesian Regularization Artificial Neural (BRANN)-based model has been recently developed and its robustness and efficiency have been widely verified. However, for ERA during the early design phase, there seems to be room to further reduce the computational intensity while ensuring the model's acceptable accuracy. This study aims to develop an integrated method, namely the combination of Center Composite Design (CCD) method with Bayesian Regularization Artificial Neural Network (BRANN), for flammable cloud size prediction. A case study with constant and transient leakages is conducted to illustrate the feasibility and advantage of this hybrid method. Additionally, the performance of CCD-BRANN is compared with that of RSM. It is concluded that the newly developed hybrid method is more robust and computational efficient for ERAs during early design phase.
Jo, Hyeon Jeong;Jang, Yeong Jae;Lee, Jae Wang;Oh, Jae Hong
한국측량학회지
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제39권2호
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pp.73-79
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2021
Recently there are growing interests on the energy conservation and emission reduction. In the fields of architecture and civil engineering, the energy monitoring of structures is required to response the energy issues. In perspective of thermal monitoring, thermal images gains popularity for their rich visual information. With the rapid development of the drone platform, aerial thermal images acquired using drone can be used to monitor not only a part of structure, but wider coverage. In addition, the stereo photogrammetric process is expected to generate 3D point cloud with thermal information. However thermal images show very poor in resolution with narrow field of view that limit the use of drone-based thermal photogrammety. In the study, we aimed to generate 3D thermal point cloud using visible and thermal images. The visible images show high spatial resolution being able to generate precise and dense point clouds. Then we extract thermal information from thermal images to assign them onto the point clouds by precisely establishing photogrammetric collinearity between the point clouds and thermal images. From the experiment, we successfully generate dense 3D thermal point cloud showing 3D thermal distribution over the building structure.
MCC(Maritime Cloud Connector)는 한국형 e-Navigation 시스템에서 MCP(Maritime Cloud Platform)와 육상서비스 간 데이터를 전달하고 메시지를 변환하는 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 MCC 연구개발에 있어 메시지처리 고도화 개발 및 IDL Catalogue Converting Rule을 적용한 메시지 변환에 대한 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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