• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.175-176
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• 2018

여름철 북극 해빙 면적의 감소 추세로 빙해선박의 북극항로 통항회수가 증가하고 있어 선박의 안전 항해를 위한 기술 개발에 관심이 집중되고 있다. 본 연구에서는 선박해양플랜트연구소에서 개발 중인 KRISO Arctic Safe Routing System(KARS)의 개념과 함께 핵심 모듈 중 하나인 빙저항 추진 성능 DB 개발 과정을 소개하였다. 우선 빙해수조에서 다양한 빙상환경(평탄빙, 유빙, 빙맥 등)에 따른 선박의 빙성능 평가 시험을 수행한 후 대상선박의 기본적인 빙성능을 도출하였고 빙성능 추정 S/W의 해석결과와 비교 검증을 수행하여 다양한 환경 변수를 고려한 빙저항 추진 성능 DB를 생성하였다. 아울러, 생성된 DB의 검증을 위해 2017년 8월 쇄빙연구선 아라온의 빙해역 실선시험 동안 계측된 결과와 비교 분석하여 정확도를 분석하였고 KARS의 개선 사항 및 향후 활용 가능성을 고찰하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.397-408
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• 2010

업무효율 향상을 위해 중소기업에서의 정보시스템 사용이 대중화 되면서 초기 대기업을 중심으로 사용된 DBMS 활용이 중소기업 경쟁력을 강화시키는 데 중요한 촉매제 역할을 하고 있다. 그러나 정보시스템 및 DBMS 확산에 따라 보안사고와 같은 역기능도 함께 대두되면서 대기업에 비해 상대적으로 경영자원이 부족한 중소기업은 보안 시스템에 대한 투자가 미흡하여 DB보안 시스템을 도입하는 데 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 중소기업의 DBMS 사용에 따른 해킹 및 보안사고 위협들을 사전에 방지 할 수 있는 중소기업의 정보화 환경에 적합한 간략한 하드웨어 형태의 DB보안 어플라이언스를 설계하고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권5호
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• pp.302-309
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• 2019

This study introduces the navigational environment database(DB) compiling water depth, sediment type and marine managed areas (MMAs) in coastal waters of South Korea. The water depth and sediment data were constructed by combining their sparse points of electronic navigation chart and survey data with high spatial resolution using the inverse distance weighting and natural neighbor interpolation method included in ArcGIS. The MMAs were integrated based on all shapefiles provided by several government agencies using ArcGIS because the areas should be used in an emergency case of ship. To test the validity of the constructed DB, we conducted a test application for grounding and anchoring zones using a ship accident case. The result revealed each area of possible grounding candidates and anchorages is calculated and displayed properly, excluding obstacle places.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권3호
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• pp.151-156
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• 2020

A technology for calculating the position of a device is very important for users who receive positioning services, regardless of various indoor/outdoor or with/without any positioning infrastructure existence environments. One of the positioning resources widely used at present, LTE, is a typical infrastructure that can overcome the space limitation, however its positioning method based on the position of the LTE base station has low accuracy. A method of constructing a radio wave map of an LTE signal has been proposed as a method for overcoming the accuracy, but it takes a lot of time and cost to perform high-density collection in a wide area. In this paper, we describe a method of creating a high-density DB for the entire region by using vehicle-based partial collection data. To create a positioning database, we applied the idea of Generative Adversarial Network (GAN), which has recently been in the spotlight in the field of deep learning, and learned the collected data. Then, a virtually generated map which having the smallest error from the actual data is selected as the optimum DB. We verified the effectiveness of the positioning DB generation algorithm using the positioning data obtained from un-collected area.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.55-66
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• 2021

In this paper, we propose a signal propagation modeling technique for generating a positioning fingerprint DB based on Long Term Evolution (LTE) signals. When a DB is created based on the location-based signal information collected in an urban area, gaps in the DB due to uncollected areas occur. The spatial interpolation method for filling the gaps has limitations. In addition, the existing gap filling technique through signal propagation modeling does not reflect the signal attenuation characteristics according to directions occurring in urban areas by considering only the signal attenuation characteristics according to distance. To solve this problem, this paper proposes a Deep Neural Network (DNN)-based signal propagation functionalization technique that considers distance and direction together. To verify the performance of this technique, an experiment was conducted in Seocho-gu, Seoul. Based on the acquired signals, signal propagation characteristics were modeled for each method, and Root Mean Squared Errors (RMSE) was calculated using the verification data to perform comparative analysis. As a result, it was shown that the proposed technique is improved by about 4.284 dBm compared to the existing signal propagation model. Through this, it can be confirmed that the DNN-based signal propagation model proposed in this paper is excellent in performance, and it is expected that the positioning performance will be improved based on the fingerprint DB generated through it.

• 대한교통학회지
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• 제35권3호
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• pp.220-233
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• 2017

교통량은 주말 및 첨두시 O/D 구축, 차량주행거리 산정, 혼잡도로개선 대책 등에 활용되는 중요한 기초자료이다. 그럼에도 불구하고 국내 도시부 도로의 교통량 링크 커버리지는 매우 낮아, 현재 수집 교통량으로는 교통정책 및 분석에 제약이 따를 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 특 광역시 중 수집교통량 및 속도의 링크 커버리지가 가장 낮은 서울시를 대상으로, 수집 교통량과 속도를 활용하여 교통량 결측링크의 교통량을 추정하는 방안을 제안하였다. 여기서, 교통량 추정 방법으로 공간적 통계기법을 활용하였다. 교통량 추정모형 구축시, 서울시의 도시고속도로와 도시부 도로는 교통류 및 통행패턴은 상이하므로 이를 분류하여 도시고속도로에는 구간별 상수함수, 도시부 도로에는 회귀크리깅을 적용하였다. 이용 데이터로는 서울시 TOPIS, 국교부 국가교통정보센터 등에서 수집한 공공부문 교통량, 속도와 민간 내비게이션 DB를 활용하였다. 내비게이션 DB는 대부분의 도로링크에서 수집되므로 교통량 추정에 매우 용이하다는 강점을 가지고 있다. 단, 내비게이션 DB는 수집 교통데이터의 샘플데이터이므로, 모집단인 교통량, 속도와 비교 검증하여 적용하였다. 뿐만 아니라 내비게이션 DB도 결측링크가 존재하고, 차종이 승용차로만 구성되어 있으므로 이를 보정하여 적용하였다. 공간적 통계기법을 통해 추정한 교통량은 MAPE, RMSE를 활용하여 실제 교통량과 비교 검증하였다. 검증결과 model error가 MAPE 6.26%, RMSE 5,410로 모델의 추정력이 높고, prediction error는 MAPE 20.3% 로 교통량 추정에 대한 추정력도 높은 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 교통량 결측링크의 교통량 추정모형은 차량주행거리와 온실가스 배출량 산정 등에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.117-119
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• 2014

항로표지의 효율적인 설치를 위하여 항로표지 배치 대상 해역에 대한 사전 조사가 필요하며, 항로, 배후지역, 배후광 등을 고려하여 설치된 항로표지의 적절성을 검토하게 된다. 이러한 과정에서 항로표지 주변 환경을 재현한 항로표지 시뮬레이터를 이용하여 항로표지 배치를 위한 의사결정을 지원할 수 있다. 본 연구에서는 항로표지 시뮬레이터의 중요한 요소인 해역DB의 주간 모델과 야간 모델 구축시 고려될 요소를 고찰하고 항로표지 시뮬레이터용 해역 DB 구축을 위한 최적 방안을 도출하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권3호
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• pp.157-167
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• 2020

Fingerprinting method is useful when estimating the location of a requestor based on LTE signals in an urban area. To do this, it is necessary to acquire location-based signals everywhere in the service area for fingerprint DB generation in advance. However, there may be signal uncollected area within a wide service area, which may cause a problem that the positioning accuracy of the requestor is low. In order to solve this problem, in this paper, signal propagation modeling is performed based on the obtained measurements, and based on this model, the signal information in the non-acquisition region is estimated. To this end, techniques for modeling signal propagation according to a method using measurements are proposed. The performance of the proposed techniques is verified based on the measurements obtained on a test bed selected as Seocho-gu, Seoul. As a result, it can be seen that signal propagation modeling performed based on multidivision segmented measurements has the most performance improvement.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.203-205
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• 2019

최근 국제 운송에 큰 부분을 차지하는 해상운송에서의 오염물질 배출이 큰 논란이 되고 있다. 이 연구에서는 고속·대형의 컨테이너선, 크루즈, 여객선, 기타선 등이 기항하는 부산북항을 대상으로 선박의 배출물질을 계산하였다. 선박 대기오염물질 산정을 위해서는 선박의 활동 정보와 배출물질 계산에 활용할 선박 마력 정보가 필요하다. 먼저 AIS를 이용하여 선박 활동정보를 수집하고, 선박 마력은 선박 특성이 뚜렷한 컨테이너선과 탱커선의 제원을 DB화하여 추정하였다. 선박의 배출물질을 산정할 수 있는 추정 알고리즘을 개발하고 이를 이용하여 황산화물, 질소산화물, 입자상물질, 휘발성유기화합물의 배출물질을 계산한 결과 각각 48.3%, 42.5%, 5.4%, 3.8%의 비율로 산출되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.737-740
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• 2001

본 논문에서는 선박의 더 효율적이고 안전한 운항과 인력 및 에너지 절감을 위하여 PC를 기반으로 한 SPS (Secondary Planning System)를 개발하였으며, SPS를 중심으로 구성한 항해 자동화 시스템을 제안하였다. 개발된 SPS는 항해 선박의 각종 항해통신장비의 이상유무를 모니터링 하는 기능을 수행하며, 운항정보시스템(GIS), 전자해도시스템(ECDIS), 또는 Radar/ARPA장비에 이상 상태가 발생되었을 때 해당장비의 주요핵심 정보와 기능을 자동으로 대체함으로 해상사고의 방지와 선박의 항해 시스템의 효율성과 안정성을 높일 수 있다. 또한 SPS는 항해통신장비의 보조장비 기능인 DB Server 기능과 Network Server기능도 가진다.