자율운항선박은 센서, IoT, 빅데이터, AI, 플랫폼 등 고도의 ICT 요소 기술이 필요한 미래 유망 산업 분야이다. 특히 선박 내부장치로 부터 수집된 정보와 선박 주변의 해상 데이터가 증가될수록 선박 대 선박 및 선박 대 육상 간 정보 교환 체계인 해상통신망의 중요성은 커질수 밖에 없다. 해양수산부는 2020년 세계 최초로 대한민국 연안으로부터 최대 100km 까지 해역을 LTE(Long Term Evolution) 통신체계로 구축한 바 있다. 본 논문은 초고속 해상무선통신망(LTE-Maritime)이 자율운항선박의 주요 통신 기술로써 활용되기 위해 우선적으로 고려할 사항을 타 해상 무선통신 기술과의 연계, 업링크 및 항내 통신품질의 향상 관점으로 살펴보고자 한다. 이를 위해 LTE-M. 망의 무선설비 다각화 사업으로 추진중인 해양 드론용 송수신기의 실해역 성능 시험을 통해, 선박과 육상 간 정보 교환에 있어 상호운용성 시험의 중요성을 재고해 보고, 해상 무선통신 체계의 신뢰성 및 호환성을 확보하기 위한 무선품질지표, 상호운용성 시험 방법 등을 제시하고자 한다.
선박용 전자식 경사계는 횡경사, 횡동요 주기 및 진폭 등 선박의 횡경사 관련 여러 가지 데이터를 측정하고 출력할 수 있는 장비이다. 선박안전성 판단지원이 가능한 전자식 경사계는 복원성능 안정성 지원 플랫폼이 탑재되어 있어 선박안전성(GM) 정보가 부족한 소형선박에도 자료제공이 가능하다. 선박에서의 GM은 항해사들이 복원성을 판단하는 중요한 요소이며, 선종에 따라 각기 다른 GM 범위를 가지고 있다. 본 논문에서는 선종별 안정적인 GM에 대한 선행연구사례의 방법론을 기반으로 하여 추가 선종에 대한 GM 분석을 통한 선종별 안정적인 GM과 한계경사각의 제안을 목적으로 한다. 또한 국제 규격에 충족하는 선박용 전자식 경사계에 선종별 GM 데이터를 내장하여 선박안전성 강화를 위한 GM확보 및 검토를 위한 자료로 활용되길 기대한다.
친환경 스마트 선박 핵심인력 양성 및 사업화 기술개발의 취업·창업 산학연결 플랫폼, 민간 전문가가 직접 멘토로 참여하도록 유도한다. 멘티는 취업하고자 하는 분야의 전문가를 매칭 또는 선택을 통한, 효과적인 멘토링 실현하고 이해관계 자간의 멘토링을 통해서, 취업과 창업으로 바로 연결될 수 있도록 활성화 시킨다. 멘토·멘티간의 멘토링 지식 빅데이터 수집을 통한, AI 스마트 멘토링 제공하고 멘토와 멘토의 맞춤/화상/AI 멘토링, 멘토링 성과관리, 시스템을 제공한다.
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.
e-Navigation의 도입에 따라, 선박 교통 정보의 대한 공유의 필요성이 높아지고 있다. 특히 선박 교통 관제 시스템인 VTS(Vessel Traffic Service) 시스템에서도 효율적인 관제와 e-Navigation에 도입에 따라 VTS 시스템간 데이터 공유가 필요한 실정이다. 이에 따라 국제항로표지협회(IALA, International Association of Marine Aids to Navigation and Lighthouse Authorities)에서는 VTS간 데이터 교환을 위한 표준 포맷인 IVEF(Inter VTS Exchange Format)을 제정하였다. IVEF는 XML 형태로 다양한 플랫폼에서 활용가능하다. 본 논문에서는 VTS 시스템 간 데이터 교환을 위한 표준 포맷인 IVEF를 이용하여 VTS 시스템 간 데이터 공유를 위한 웹 서비스에 대해 설계하고, 이를 응용하는 방법에 대해서 설명한다.
'스마트 항로표지 현장시설 고도화 연구'를 통해 다양한 센서를 통해 해상 데이터를 수집하고, 이를 가공하여 선박과 육상 연계시스템에 전파하는 방안이 논의되고 있다. 본 논문에서는 특정 업체에 종속되지 않고 미래 기술 발전에 유연한 대응이 가능하도록 스마트 항로표지 인터페이스 플랫폼에 대한 기술 요구사항의 표준화 방안을 정리한다. 이미 정의된 표준 구문은 그대로 수용하고, 신규 센서의 경우 관련 구문을 새로 정의하여 표준화하며 장치들을 직집 연결하거나 망 접속을 통해 연결하기 위해 정의되어야 하는 사안들을 정리한다.
IVEF(Inter-system VTS Exchange Format)은 VTS(Vessel Traffic System)간에 데이터를 교환하기 위해 설계된 프로토콜이다. IVEF는 VTS간의 데이터 교환을 위한 표준 포맷으로 향후 구축될 VTS 시스템에 반드시 적용되어야 하는 기술이다. IVEF에는 선박에 현재위치, 선명, NMSI 등 여러 정보들이 포함되어 있어 다양한 형태로 활용가능하다. 이에 본 논문에서는 IVEF를 이용하여 다양한 플랫폼에서 활용할 수 있는지 확인해 보고, 특히 안드로이드 단말기에서 IVEF 포맷을 활용할 수 있는 방안에 대해서 제안해 보고자 한다.
해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.
본 기법(CORD)은 2016년부터 착수한 한국형 e-Navigation사업 중 한화시스템의 대용량 데이터 처리 플랫폼(Data Service Platform, 이하 DSP)의 현장 운용성을 증대시키기 위해 실시간으로 DSP의 상태를 진단하는 알고리즘이다. 항해 중인 선박이 DSP에 요청하는 다양한 서비스에 즉시 응답하기 위해서는 DSP의 논리적, 물리적 오류 발생 가능한 상황을 인지하고 부하를 최소화하여 DSP가 항상 정상상태를 유지하도록 하는 것이 중요하며, 이는 현장 운용성을 극대화, 즉 끊김없는(Seamless) 서비스의 제공과 일맥상통한다. 따라서 DSP의 자원 및 동작 상태를 실시간으로 감시하고 다수의 선박요청을 최적으로 재구성하여 DSP의 정상상태를 유지시키는 기능을 구현함으로써, 선박 요청에 대한 DSP의 응답소요시간의 저감 및 선박 서비스의 제공 성공률을 비약적으로 향상시켜 DSP의 운용성 증가를 실현하게 하였다.
To reduce emissions of marine pollutants, regulations are being tightened around the world. In the shipbuilding and shipping industries, various countermeasures are being put forward. As there are limits to applying countermeasures to ships already in operation, however, it is necessary for these vessels to use energy efficiently. The sensors installed on ships typically gather a very large amount of data, and thus a big data platform is needed to manage and analyze the data. In this paper, we build a big data analysis platform based on Hadoop and Spark, and we present a method to detect abnormal ship operation using the platform. We also utilize real ship operation data to discuss the data analysis experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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