• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.377-379
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• 2022

선교 상황 인식 시스템을 개발하기 위한 합성곱 신경망 기반의 인공지능카메라를 개발한다. 부이 등의 항로표지를 포함한 컨테이너선, 유조선, 자동차 운반선 등 선박 종류 구분이 가능하도록 YOLO5를 이용하여 학습을 수행하고 그 결과를 보인다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.28 no.4
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• pp.231-255
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• 2012

This study examined the communication and conflict between ship prganization and ship management team. Those are measured and analyzed about both groups, and then the relationships would be investigated objectively and synthetically. Especially, this relationships are enlightened by measuring the level and gap of the communication and group conflict between ship organization and ship management team. The effect of that conflict is analyzed on the organization commitment and job satisfaction of ship organizations. As a result, this study demonstrates the communications have a negative influence on group conflict with statistic significance, also the conflicts effect negatively on the organization commitment and job satisfaction. In the analysis of gaps about the communication and conflict between groups, the level of group conflict is lowest in the group whose gap of communication is small and both communications are activated, and the organization commitment and job satisfaction are highest in the group whose gap of group conflicts is small and both level of the conflicts are low. To conclude, the ship organization and ship management teams in the shipping company have to lessen their conflict each other and heighten the organization commitment and job satisfaction through their smooth communication.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.30 no.6 s.112
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• pp.427-432
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• 2006

The purpose of the present study was to investigate the effect of mariner's situation awareness(SA) training on navigation performance using a full mission ship-handling simulator. For this purpose, the mariners were trained in terms of various aspects of SA. Independent variables such as risk levels of ship-to-ship collision, navigational route types of 'target ship(TS)', and number of ships around the own ship(OS) were systematically varied, and dependent variables of closest point of approach(CPA) between TS and OS, number of collision, types of collision-avoidance strategy were measured The results can be summarized as followings. First, training on mariner's SA appeared to induce improved performances in various aspects of ship handling. Second, mariners in the routine navigation situation where TS had priority following maritime rules seemed to suffer to prepare collision avoidance when the TS altered its route. However, this tendency greatly reduced after the training These results suggest the benefit of mariner's SA training on maritime safety.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.133-135
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• 2020

현재 자율운항선박의 성공적 달성을 위해 다양한 연구개발이 진행 중이며 이와 관련하여 자율운항선박의 안전항해 지원을 위해 자율운항 지원 서비스와 해양사고 대응 서비스가 개발되고 있다. 자율운항 지원 서비스는 전자해도표시시스템(ECDIS, Electronic Chart Display and Information System)에서 수립하는 항로 계획 정보를 육상 운항조정상황실에 전송하여 충돌 위험 예측 후 유용한 정보를 자율운항선박에게 제공하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 타 선박과 자율운항선박간의 조우 지점과 타 선박의 사전 변침정보를 미리 알 수 있기 때문에 충돌 예측 정보로써 활용할 수 있다. 해양사고 대응 서비스는 현재 사람에 의존적인 해양사고 상황인식 및 해양사고 대응기관에 전파하는 것을 자동으로 상황을 인식하고 사고 대응하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 사고 단계별 유용한 정보를 사고선박 및 주변 해양사고 대응기관에 정보를 제공함으로써 추가적인 해양사고 방지와 즉각 대응이 가능하다. 본 연구에서는 2가지 서비스를 성공적으로 제공하기 위해 시스템의 요구사항을 분석하고 시스템 아키텍처를 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.260-262
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• 2022

선박의 전통적인 운항 패턴은 국제적인 기준과 본선의 선장 및 승조원의 역할 수행이 중심이 되지만 자율 운항 선박(Autonomous Ship)에서는 컴퓨터 기반의 시스템과 소프트웨어가 선박의 항해, 기관 정보를 수집하여 상화 인식과 지능형 항로 의사 결정 시스템의 판단에 따라 본선 자체 또는 육상에서의 원격 관제를 통하여 자율운항 모드가 실행이 되어야 한다.. 이 연구에서는 이러한 자율운항 선박의 모든 데이터의 수집과 정보 교환,를 위한 "디지털 브릿지" 플랫폼을 개발하고 시나리오에 기반한 자율운항에 대한 알고리즘을 연구 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.318-319
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• 2018

항로표지는 해상교통의 안전을 도모하고 선박운항 능률 향상을 위하여 설치된 해양교통안전시설 중 하나이다. 그러나 선박 또는 기상악화 등의 이유로 발생하는 항로표지의 사고로 인하여 제 기능을 상실 하였을 경우, 선박운항자나 이용자가 느끼는 선박통항 위험도가 증가할 가능성이 높다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 최대 항만인 부산항을 중심으로 부산항 이용자를 대상으로 항로표지 및 표지사고에 대한 인식조사를 실시하여, 효율적인 항로표지관리방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.481-484
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• 2010

In this paper, we implements the USN based context-aware vessel system for a group of ships which receives the specific sensor data that is the result of context-aware after collecting from each of the among a group of ships. The received date is shared and managed by monitoring system. If this monitoring system have trouble the sensor from any ship, the it's control was transferred from the main monitoring ship to the any ship and the second main ship collect the data then recognize the context-aware. Also, this system have the advantage of that reduce the load due to the sensor node communication because just collect the optional sensor data.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.73-75
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.

• Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
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• s.24
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• pp.74-89
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• 2008

본 연구는 RFID기술을 활용한 선박안전관리에 대한 것이다. 최근 선박안전법 개정으로 2008년부터 2톤 미만의 선박검사와 수상레저기구의 검사 등 선박의 종류 및 형태가 다양해지고 있어 선박의 등록 및 관리에 많은 어려움이 예상된다. RFID기술은 다양한 산업기술 분야에서 빠르게 활용되고 있으며, 이를 선박안전관리법에 적용하고자 하였다. RFID기술을 선박에 적용할 경우 선박의 도난 및 미수검 선박 방지에도 큰 효과를 얻을 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.212-213
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• 2023

항·포구내에서 주.야간에 걸쳐 미등록 선박을 검출하기 위해, 가시광 및 IR, 라이다 센서를 통해 선박 영상 및 거리정보를 획득하고, 딥러닝 기술을 적용하여 선박의 외관에 대한 특징 분석 및 선박에 표기된 문자열의 인식, 선박의 크기 측정을 통해 선박을 분류하고 특정하는 기술 개발