항해 기관정보를 제공하는 각 장비들의 출력신호의 형태는 각기 달라 "선박종합정보시스템" 상에서 정보들을 읽고 기록하기 위해서는 각 장비들로부터의 선호와 데이터 프로토콜을 분석하여 표준 디지털 신호로 변환 처리한 후 이미 설계 개발한 "선박종합통신망"을 통하여 각 클라이언트로 전송해 주어야 한다. 따라서 이 연구에서는 선박의 각종 항해 기관장비와 선박종합정보시스템 사이에 필요한 시리얼 통신기술을 이용하고 이들 장비의 신호를 분석하여 선박신호 연동장치를 개발하고 이를 실선에 탑재하여 그 활용 여부를 실험하였다.
항해 및 기관정보를 제공하는 각 장비들의 출력신호의 형태는 각기 달라 ‘선박종합정보시스템’ 상에서 정보들을 읽고 기록하기 위해서는 각 장비들로부터의 신호와 데이터 프로토콜을 분석하여 표준 디지털 신호로 변환 처리한 후 이미 설계 개발한 '선박종합통신망'을 통하여 각 클라이언트로 전송해 주어야 한다. 따라서 이에 이 연구에서는 선박의 각종 항해 ${\cdot}$ 기관장비와 선박종합정보시스템 사이에 필요한 시리얼 통신 기술과 이들 장비의 신호를 분석하여 선박신호연동장치를 개발하기로 한다.
해상에서 인터넷을 사용하는 데 많은 기술적, 경제적 제약이 따른다. 육상의 인터넷 서비스를 바다 위에서 실현하기 위해서는 기지국과 같은 중앙 통제 시스템이 없는 MANET을 기반으로 하는 해상통신망이 새롭게 구축되어야 한다. 본 논문에서는 해상환경과 선박 내 단말장치의 특성을 최대한 고려한 해상 MANET 모델을 새롭게 설계하였다. 원양에서 선박들이 주로 주어진 항로를 기준으로 항해하는 특성을 고려하여, 개별적 이동노드(선박)를 대상으로 경로를 찾는 것이 아니라 정적 정보인 항로와 동적 정보인 선박을 복합적으로 활용하여 최단경로를 찾아내는 복합적 항로기반 라우팅(HCBR) 프로토콜을 제안하였다. 지리 정보를 이용하는 LAR 프로토콜과 성능 비교에서 경로 발견 시 제어패킷을 전혀 쓰지 않으면서 최단 경로를 훨씬 더 잘 찾아내는 특성을 실험적으로 파악하였다.
최근 몇 년사이 CCTV에 대한 활용도와 중요성이 대두되고 있으며, CCTV의 해상도 또한 SD급 CCTV에서 HD급 CCTV로 대부분 전환되고 있는 상황이다. HD급 CCTV는 고화질, 고해상도를 제공하는 장점을 갖지만, 많은 데이터 량으로 인해 실시간 처리가 어려운 문제점 또한 포함하고 있다. 또한 CCTV는 지능형 CCTV로의 기술적인 진보를 거듭하고 있으며, 대표적인 solution으로 증강현실(AR:Augmented Reality)을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 HD-CCTV의 최대 장점이라고 할 수 있는 실시간 영상에 선박의 정보(AIS : Automatic Identification System)을 결합하여 실시간으로 항만을 모니터링 하는 시스템을 구현하였다. 또한 750mm Zoom Lens를 탑재한 PanTilt 장비를 이용하여 선박을 targeting 하는 시스템 또한 구현하였다. 증강현실을 이용하여 실시간 영상과 선박 정보를 결합하였으며, 이를 구현하기 위해 perspective projection 방법을 통해 3차원 공간좌표계를 2차원으로 투영하였다. 실시간 처리를 위해 입력영상을 Block으로 분할하여 목적 좌표를 검색하였으며, 선박정보의 부드러운 이동을 위해 Dead Reckon 기법과 linear prediction 방법을 이용하여 선박 위치를 예측하였다. 마지막으로 삼각측량법에 기반하여 현재 PanTilt 장비를 목적된 장소로 이동시키는 시스템을 구현하였다.
현재, 해양 선박의 경우 주간에는 육안을 통하여 쉽게 항구를 찾아 쉽게 선박을 정박시키거나 출항을 할 수 있지만, 사람의 시야를 확보할 수 없는 야간의 경우에는 선박의 전자 장비에 의존하거나 해상위에 떠 있는 해상 유도 표시등을 이용하여 선박을 정박시키거나 출항을 하고 있다. 또한, 현재의 많은 해상 유도 표시등은 GPS를 사용하여 제품을 설계하고 있지만, 시간에 따른 점멸 제어에 대한 오차가 누적되어 일정시간의 경과 후에는 유도등의 동기화에 많은 문제가 발생하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 야간에 선박의 안전한 출항과 정박의 안내를 위하여 해상 유도 표시등의 동시 점멸에 관한 논문으로 PGS 시간 정보 데이터를 이용하여 일정시간이 흘러간 뒤에도 유도등의 점멸 제어 누적 오차를 제거할 수 있는 알고리즘을 개발하여 기존의 제품을 보완할 수 있는 알고리즘을 제안하고 그 성능을 실험을 통하여 제시하고자 한다.
현재 산업 장비의 가동률 최대화를 위한 다양한 모니터링 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 해양 수송 산업이 중심인 국내에서는 진동 정보를 활용한 선박 엔진의 고장 감지 시스템에 대한 연구들이 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 국내에서 아직 관심이 적은 중소형 선박의 엔진에 대한 고장 감지 시스템의 설계 방안 및 인터페이스 설계 방안에 대해서 연구하고, 기본적인 프로그램의 프로토타입을 구현하였다. RS-View를 통해 구현한 인터페이스 간소화와 센서 수의 최소화를 통한 경제성 확보를 달성하여 중소형 선박에 언제든지 탑재 가능한 고장 감지 시스템의 설계를 수행하였다. 향후 선박에 의무 탑재화가 진행될 e-navigation의 일부분으로서 엔진의 상태 모니터링과 고장 감지를 할 수 있는 프로그램으로서 중소형 선박에 탑재되어 적절하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
해양 분야에서의 정보기술 발전으로 선박 자율운항의 중요성이 증대되고 있다. 이에 선박 자율운항기술의 핵심인 경로 계획에는 그리드 기반 알고리즘이 주목을 받고 있다. 본 논문은 D* Lite 알고리즘을 선박자율운항에 적합하게 조정한 D* Opt 알고리즘을 소개하며, 기존 알고리즘과의 경로 비용 및 생성 시간을 비교 분석하여 성능을 확인한다. 이를 통해서 D* Opt 알고리즘이 선박 자율 운항경로 핵심기술로 응용 가능성과 기대효과를 제시한다.
최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.
인공 지능(AI) 기술은 해양 산업에서 스마트 선박을 자율 운항 선박으로 발전시키는 주요 기술이다. 자율 운항 선박은 사람의 의사 판단 없이 수집된 정보로 상황을 인식하며 스스로 판단하여 운항한다. 기존의 선박 시스템은 육상에서의 제어 시스템과 마찬가지로 사이버 공격에 대한 보안성을 고려하여 설계되지 않았다. 이로 인해 선박 내·외부에서 수집되는 수많은 데이터에 대한 침해와 선박에 적용될 인공지능 기술에 대한 잠재적 사이버 위협이 존재한다. 자율 운항 선박의 안전성을 위해서는 선박 시스템의 사이버 보안뿐만 아니라, 인공지능 기술에 대한 사이버 보안에도 초점을 맞춰야 한다. 본 논문에서는 기존 선박 시스템과 자율 운항 선박에 적용될 인공지능 기술에 발생할 수 있는 잠재적인 사이버 위협을 분석하고, 자율 운항 선박 보안 위험과 보안이 필요한 범주를 도출했다. 도출한 결과를 바탕으로 향후 자율 운항 선박 사이버 보안 연구 방향을 제시하고 사이버 보안 향상에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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