The transportation industry is one of the important industries due to the geographical requirements surrounded by the sea on three sides of Korea and the problem of resource poverty, which relies on imports for most of its resource consumption. Among them, the proportion of the shipping industry is large enough to account for most of the transportation industry, and maintenance in the shipping industry is also important in improving the operational efficiency and reducing costs of ships. However, currently, inspections are conducted every certain period of time for maintenance of ships, resulting in time and cost, and the cause is not properly identified. Therefore, in this study, the proposed methodology, LSTM-AutoEncoder, is used to detect abnormalities that may cause ship failure by considering the time of actual ship operation data. In addition, clustering is performed through clustering, and the potential causes of ship main engine failure are identified by grouping outlier by factor. This enables faster monitoring of various information on the ship and identifies the degree of abnormality. In addition, the current ship's fault monitoring system will be equipped with a concrete alarm point setting and a fault diagnosis system, and it will be able to help find the maintenance time.
Ship-radiated noise received by passive sonar that can measure underwater noise can be identified and classified ship using Detection of Envelope Modulation on Noise (DEMON) analysis. However, in a low Signal-to-Noise Ratio (SNR) environment, it is difficult to analyze and identify the target frequency line containing ship information in the DEMONgram. In this paper, we conducted a study to extract target frequency lines using semantic segmentation among deep learning techniques for more accurate target identification in a low SNR environment. The semantic segmentation models U-Net, UNet++, and DeepLabv3+ were trained and evaluated using simulated DEMONgram data generated by changing SNR and fundamental frequency, and the DEMONgram prediction performance of DeepShip, a dataset of ship-radiated noise recordings on the strait of Georgia in Canada, was compared using the trained models. As a result of evaluating the trained model with the simulated DEMONgram, it was confirmed that U-Net had the highest performance and that it was possible to extract the target frequency line of the DEMONgram made by DeepShip to some extent.
Ha, Yeon-Chul;Kim, Jin-Woo;Kim, Goo;Jeong, Kyeong-Taek;Choi, Hyun-Deuk
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.21
no.3
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pp.133-141
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2020
In this paper, the communication method of data information accepted by underwater drones and the implementation method to console display of data information were described, and the function of integrated monitoring system interface and the design and implementation of sonar interface were explained. The operation and posture of underwater drones can be controlled using a controller connected to the console, and the distance information between underwater drones and obstacles is obtained from sonar so that they can be visually displayed on the console screen along with camera images. The integrated monitoring navigation console is implemented to suit improvements, making it convenient and easy for workers to use. In addition, by upgrading integrated monitoring and control software functions, the company added user-specific project management functions and the output of reports for hull inspection to make them different and competitive from other underwater drones.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.68-71
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2022
항로표지는 해상에 독립적으로 암초 위나 줄에 의해 떠 있는 형태로 존재하며, 선박들의 안전 운행에 필요한 다양한 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 이러한 항로표지의 설치 및 동작 형태는 풍랑에 따라 기기의 위치가 가변적으로 변하게 된다. 따라서 기기의 위치가 급격하게 변했을 때, 항로표지 기기 내에도 영향을 받는다면 지방청의 항로표지 데이터 수신이 낮아질 것이라고 가설 설정했다. 본 논문에서는 기상특보에 따른 시간적 기준으로 구간을 나누어 풍랑과 항로표지 데이터 수신 간의 상관관계가 있는지 연구를 진행하였다. 연구 결과 풍랑이 거세질수록 평균 데이터 수집량이 감소하는 것으로 데이터 수신 강도의 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 이번 연구를 통해 풍랑에 대비한 항로표지 데이터의 개선이 필요하며, 선박의 안전과 관련된 만큼 정밀한 개선을 요한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.07a
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pp.312-313
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2015
VTS에서 황천시 정박선에 대한 주묘관리는 선박, 인명 및 환경보호측면에서 중요하다. VTS 운영 프로그램상에 표출되는 선박정보는 레이더신호에 의한 정보와 AIS에 의한 정보가 융합된 정보이다. 본 논문은 2012년도 태풍 볼라벤 내습 시 VTS에서 정박선 관리 운영 중 발생한 정박선 위치이상 현상에 대하여 분석하고자 한다. 분석결과 정박선의 선박동요로 인한 GPS 속력 발생과 긴 AIS 송수신 주기(3분)가 VTS 운영 프로그램상 위치 이상 현상을 발생시킴을 확인하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.14
no.2
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pp.77-81
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2013
The international standard AIS, which stands for the safety of ship navigation and vessel traffic management, provides 27 messages to exchange the navigational information of ship. Among 27 messages, message ID 6 and 8 are defined as the binary data format to exchange application specific information and are classified into IFM for international use and RFM for national or regional use. Since international standards are based on English, there have been some needs to exchange data in Hangul text for vessel traffic management to correct the static and dynamic ships' information. In this paper, I analyze international standards to provide a Hangul text messaging service based on RFM and propose a RFM message and a simple protocol to correct information of a ship.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.409-410
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2022
우리 사회는 COVID-19로 인하여 비대면 사회로 빠르게 변화하고 있다. 특히, COVID-19에 대한 대응으로 인플레이션 부작용이 나타나고 있는데 공급망 붕괴가 원인으로 지목되고 있다. 물류를 안전하고 원활하게 하려면 선박검사에 비대면 기술이 요구되는데 AR과 VR 기술을 활용한 원격 선박검사 시스템이 필요할 것으로 전망된다. 이에 따라, 본연구는 산업과 연구의 실무에서 요구하는 기능에 대한 설문조사를 기반으로 분석하고 기술개발과 시스템 설계에 대한 방향성을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.711-712
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2023
중국 동북3성은 지리적, 경제적, 문화적으로 상당히 중요한 지역이지만 대부분의 교류가 해상으로 이뤄지고 있어서 지속가능성을 고려할 때 노후 카페리의 현대화 추진이 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 운항중인 카페리선박과 운영항로를 분석하고 신조 대체에 필요한 재원규모을 파악하였다. 실질적인 선박금융펀드 조정에는 한국과 중국간의 선박금융과 조선산업의 경쟁력을 기반으로 공동운영을 제언하고자 한다.
2009년 초반 중국은 물량중심으로 조선분야 수주잔량 부분에서 한국을 추월하였으나, 현재 한국은 조선강국으로서의 위치를 고수하기 위해 IT조선 융합기술 개발을 통하여 디지털선박과 해양플랜트 등 고부가가치 선박 제품을 제조하고 있으며, 이러한 선박 제조 과정에서 에너지 및 인력 절감을 통해 고효율화, 안전성 제고 등 신뢰도 향상 또한 추진하고 있다. 최근 국내에 수주되고 있는 LNG선, 호화여객선, 석유시추선 등의 쉐이빙선과 같은 고부가가치 선박의 경우 국산화율이 60%가 채 되지 않는 현 상황에서 선박 관련 IT 기술 확보는 선박 건조 국산화 비율을 높이고 조선산업 수주 경쟁력을 높이는 중요한 관건이 될 것으로 예상한다. 본고에서는 세계 1위를 지키고 있는 조선산업의 질적성장을 위한 IT+조선 기술현황과 전망에 대해 기술한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2021.11a
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pp.48-49
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2021
소형어선 안전대책 연구는 연근해 조업 소형어선에 대해 해양기상신호표지 정보를 이용해서 항해안전대책 강화를 연구하는 것이다. 해양사고는 매년 증가 추세에 있으며 특히, 연근해 조업 소형어선의 사고가 해양사고의 많은 부분을 차지하고 있고 복원성 승인 및 유지 제외 선박(길이 24m 미만)이 대부분으로 건조 시부터 폐선 시까지 항해안전에 대한 대책이 부족하여 사고 발생 시 전복사고로 인한 사망, 실종 등 인명손실이 크게 발생하고 있다. 어선의 항해와 조업에 가장 큰 영향을 미치는 해양기상정보는 여러 기관별 목적에 맞게 수집되고 있으나 활용도가 떨어지고 기상청에서 제공하는 해양기상 예/특보 정보는 기상 예보치를 이용하는 것으로 실제 기상과 다를 수 있으며 지역 및 지형에 따라서도 기상여건이 상이하므로 현지 실시간 기상정보를 활용한 소형어선에 대한 항해안전 정보 지원이 필요하다. 이 연구에서는 여러기관에서 운용중인 해양기상신호표지 정보를 이용하여 소형어선에 대한 안전대책을 강화하고자 함이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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