• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집:차세대 전상거래 시대의 비즈니스전략
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• pp.348-361
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• 2001

최근 몇 년 사이에 인터넷(Internet) 공간상에서 거래되는 선박매매 사이트의 출현으로 인하여 사이버해운거래 시장이 형성되고 있다. 인터넷은 다양한 정보제공자에 의해 광범위한 분야의 정보를 멀티미디어 형태로 전달한다는 점에서 매우 각광을 받고 있지만 이용자의 증가로 무수한 정보들이 걸러지지 못한 채로 Web상에 존재하게 되었다 따라서, 이러한 정보들을 체계적으로 정리하고, 이용자들의 구미에 맞게 가공된 정보의 필요성이 대두되게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이용자가 원하는 것을 스스로 인지하고 판단하여 요구사항을 해결해주는 '지능적 대리인' 또는 '지능을 가진 도우미'라고 일컫는 지능형 에이전트(Intelligent Agent)의 필요성이 대두되었다. 지능형 에이전트는 그 다양한 기능으로 인하여 인터넷에서 매우 중요한 요소로 자리잡게 되었다. 우리나라를 비롯해서 선진 해운국에서는 선박매매사이트를 개설하여 사이버 공간상에서 거래를 수행하고 있지만, 사이트별 등록된 선박의 수가 많지 않을 뿐 아니라 거래대상 선박의 표현 방식도 사이트별 국가별로 매우 달라, 선박 매매 시 충분한 매매대상 선박정보를 획득하기 어려운 실정이다. 본 연구는 선박매매 시 고객에게 매매 선박정보를 제공해주는 선박매매용 에이전트 설계를 목표로 하고 있다. Bargainfinder, Bargainboat, Shopboat, Price watch 등 쇼핑몰을 대상으로 하는 비교쇼핑에이전트는 상용화되어 운영되고 있지만 선박매매용 에이전트에 관한 연구는 시도되지 않고 있다. 본 연구는 선박매매용 에이전트를 개발하기 위한 설계연구로서 다음 사항에 대한 연구가 시도되었다. (a) 구매 선박에 대한 요구사항 표현 방법 (b) 관련 선박의 표현, 등록 및 색인방법 (c) 공급 선박의 분류와 표현 방법 (d) 에이전트의 정보 수집을 위한 메시지 표현 방법 (e) 수집된 선박정보의 데이터베이스 저장 표현방법 (f) 요구 선박을 찾아주는 정보제공 서비스가 요구된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.297-298
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• 2022

본 연구는 울산항 인근 정박지 내 선박의 운항 패턴을 파악하고, 관련 법규 및 준수 실태를 대조하여 자율운항선박의 실제 운항 시에 부차적인 운항 수칙을 수립하는 데 목적을 두고 있다. 일반적으로 항행하는 선박의 해양사고 중 높은 비중을 차지하는 조우 상황에서의 운항 규칙과 관련된 법률이 정박지 내에도 적용되고 있다. 이러한 관점에서 관련 법규들을 토대로, 실제 정박지에서 항행하는 선박들의 운항 패턴들을 관측하였으며, 대부분 정박지 내에서 출항하는 선박들은 항로의 우측에 근접하여 운항하는 양상을 보이며 우측 항행을 준수하고 있음을 확인하였다. 또한, 정박지 및 항내에서 충돌과 같은 예치기 못한 사고가 발생하는 대표적인 운항 패턴들은 정면 조우 상황, 방파제 내 출항 선박 회피, 우측 항행 등으로 분류되며, 정면 조우 상황과 방파제 출항 선박 회피의 경우에는 관련 법규를 준수하며 항행하는 것을 확인하였으나, 우측 항행 상황에서는 조우 상황에 따라 부득이하게 이행할 수 없는 경우가 발생함을 확인하였다. 본 기초 연구를 통하여 정박지 및 항내에서의 항행하는 선박의 운항 패턴을 자율운항선박에 적용 가능성을 타진하고, 항해 지원이 가능한 운항 수칙을 새로 정립하는 데 활용하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.48-49
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• 2020

자율운항선박의 운항과 관련된 각종 센서들에 대한 정확한 분류 및 평가는 항해·충돌방지 자율운항 선박 개발에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 원격 모니터링 설계를 위한 모니터링 대상의 개념, 구성 및 연관 기능에 대하여 분석하고 시나리오 기반의 평가방법에 대하여 연구 하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.18-20
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• 2022

닻 끌림으로 인한 대형사고 예방 및 선박 피항 결정을 보다 객관적으로 시행하기 위해, 정박지별 닻 끌림 선박의 당시 기상현황 조사결과를 선박 크기별로 분류 후 위험기상 평균값을 도출하여 향후 기상악화 예보 시, 닻 끌림 위험성을 예측하는 '닻 끌림 예보제' 시행 방안제시

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제17권4호
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• pp.297-305
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• 2014

본 연구에서는 2013년 11월 21일부터 30일까지 9일간 이어도 종합해양과학기지에 선박자동식별장치(AIS)를 설치하여 관할해역과 한 중 잠정조치수역의 항행 선박 및 어업활동을 모니터링하기 위해 선박정보를 수집하였다. 수집된 AIS 원시자료는 자체적으로 개발된 프로그램을 이용해 선박의 고유정보(해상이동업무식별번호, IMO 번호, 호출 부호, 선명 등)와 위치정보(위치, 속력, 침로 등)를 추출하고, 국적과 선종 정보만을 이용해 선박을 분류하였다. 선박의 국적 정보는 해상식별부호(MID)로 파악되는데, 소형선박에서 많이 탑재하고 있고 기능이 보다 간소화된 소출력의 Class B AIS는 국제해사기구(IMO)의 탑재 요건을 따르고 있지 않아 국적을 알 수 없는 선박이 다수 존재함을 확인하였다. 국적 정보를 가지고 있는 선박 중에서는 중국선박과 한국선박이 많았으며, 선종정보를 가지고 있는 선박 중에서는 화물선, 어선 순으로 많았다. 또한 국적을 알 수 없는 선박의 특성을 파악하기 위해 이어도해양과학기지 주변의 항행빈도수가 높은 중국선박과 한국선박의 항적과 비교하였으며, 이를 통해 국적미상 선박이 중국선박의 항행경로와 높은 유사성을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 이 해역에서 중국어선은 선단의 형태로 자주 출몰하는 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.707-708
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• 2021

선박은 해운시장에서 가장 중요한 자산이다. 이러한 선박투자에는 대규모 자본조달이 필요하며 시황 및 경기분석을 통해 고점투자를 방지하고 조달비용을 절감하는 것이 중요하며 이러한 결정이 투자 성패를 좌우한다. 본 논문은 K평균 군집화분석을 이용하여 그리스 선주와 한국 선주의 선박투자행태를 분류하고자 한다. 분석의 결과로 선박투자의 주요 요인들을 식별하여 기업차원의 선박투자의 벤티마크 투자전략을 수립하는데 기여하고자 하며 정책적 차원에서 선박투자에 필요한 전략에 대한 시사점을 도출하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.103-108
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• 2002

선박의 가공비를 선정하는데 있어서 선수, 선미의 복잡한 외판 가공은 큰 몫을 차지한다. 이러한 부분의 외판을 효과적으로 분류할 수 있다면 가공비 산정과 가공비를 줄이기 위한 방법을 모색하는데도 도움을 줄 것이다. 본 연구에서는 곡가공 외판을 효과적으로 분류하기 위해 신경망의 패턴분류 특성을 적용시켜 이를 해결해 보고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.358-366
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• 2023

본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.161-167
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• 2004

지금까지(1988∼2000년) 국내 해양안전심판원에서 재결한 선박충돌사고의 원인분류 통계데이터를 살펴보면 전체 2,290건의 인적과실(Human Error) 중에서 상대선박에 대한 경계의무소홀이 929건으로 약 40.6％나 되는 가장 많은 비중을 차지하고 있는 것으로 파악되고 있다. 선박충돌사고는 좌초사고와 더불어 인적과실로 기인한 수많은 인명피해와 재산피해 및 해양환경오염을 유발하는 심각한 해양사고로서 이에 대한 사고원인을 철저히 분석하고 그 예방대책 마련이 무엇보다 중요한 과제가 되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 선박충돌사고의 인적과실을 분석하기 위한 목적으로 목포해양안전심판원에서 재결한 선박충돌사고(1990∼2002, 65건)에 대하여 상대선 경계의무소홀이나 동정감시 불충분으로 기인하여 발생한 충돌사고를 조사항목별로 분석하고, GEMS 동적모델을 이용하여 선박충돌사고의 인적과실 유형을 체계적으로 분류하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.363-368
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• 2021

선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.