• Title/Summary/Keyword: 선박 분류

Search Result 244, Processing Time 0.03 seconds

Strategy for intelligent robot agent for ship sales and purchase (선박매매용 지능형 거래 에이전트 설계)

  • 박남규;송한범
    • Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
    • /
    • 2001.12a
    • /
    • pp.348-361
    • /
    • 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.

  • PDF

자율운항선박의 정박지 내 항행 지원을 위한 운항 패턴 및 규정에 관한 기초 연구

  • 이혜윰;강민주;김혜진;김동함;박정홍
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
    • /
    • 2022.06a
    • /
    • pp.297-298
    • /
    • 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.

  • PDF

자율운항선박 육상원격모니터링 시스템 관한 연구

  • Ok, Gyeong-Seok;Lee, Gwang-Yeol
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
    • /
    • 2020.11a
    • /
    • pp.48-49
    • /
    • 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.

  • PDF

데이터 기반 '닻 끌림 예보제' 방안 제시

  • 김이슬;이해승;김준성
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
    • /
    • 2022.06a
    • /
    • pp.18-20
    • /
    • 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

  • PDF

Classification of Passing Vessels Around the Ieodo Ocean Research Station Using Automatic Identification System (AIS): November 21-30, 2013 (선박자동식별장치(AIS)를 이용한 이어도 종합해양과학기지 주변 통항 선박의 분류: 2013년 11월 21일~30일)

  • Hong, Dan-Bee;Yang, Chan-Su
    • Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
    • /
    • v.17 no.4
    • /
    • pp.297-305
    • /
    • 2014
  • In this study, we installed the Automatic Identification System (AIS) receiver on the Ieodo Ocean Research Station (IORS) from November 21 to 30, 2013 in order to monitor marine traffic and fishery activity in the jurisdictional sea area. The collected AIS raw data consist of static data report (MMSI, IMO NO., Call Sign, Ship Name, etc.) and position information report (position, speed, course, etc.), and the developed program was applied to classify ships according to ship flag and type information. The nationalities are released from the first three-digit numbers (MID) of MMSI, but in general most of small ships do not send an exact ship flag through Class B type AIS, a simplified and low-power equipment. From AIS data with flag information, ships under the flag of China had the highest frequency and the second was Korean flag, while in ship type cargo and fishing vessels were dominant in sequence. As for the ships without flag information, we compared the tracks with others in order to estimate ship flags. It can be said that fleets of ships with Chinese frequently appear sail together for fisheries over the waters, because the unknown ships followed a similar moving pattern with Chinese fishing vessels.

Analysis of Ship Investment Patterns Using Clustering between Greece and Korea (군집화 분석을 활용한 선박투자패턴 분석: 그리스와 한국 사례 중심으로)

  • Lim, Sangseop;Kim, Seok-Hun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • 2021.07a
    • /
    • pp.707-708
    • /
    • 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.

  • PDF

Auto Classification of Ship Surface Plates By Neural-Networks (신경망을 이용한 선박의 곡가공 외판 분류 자동화)

  • Kim, Soo-Young;Shin, Sung-Chul;Gim, Tae-Gun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
    • /
    • v.12 no.2
    • /
    • pp.103-108
    • /
    • 2002
  • Manufacturing the complex surface plates in Stern and Stem is major factor in computing the processing cost of a ship. If these parts are effectively classified, it helps to compute the processing cost and find the way of cut-down on the processing costs. This study is intended to effectively classify surface plates. To solve this problem, we apply Pattern Classification of Neural-Networks.

A Study on the User-Based Small Fishing Boat Collision Alarm Classification Model Using Semi-supervised Learning (준지도 학습을 활용한 사용자 기반 소형 어선 충돌 경보 분류모델에대한 연구)

  • Ho-June Seok;Seung Sim;Jeong-Hun Woo;Jun-Rae Cho;Jaeyong Jung;DeukJae Cho;Jong-Hwa Baek
    • Journal of Navigation and Port Research
    • /
    • v.47 no.6
    • /
    • pp.358-366
    • /
    • 2023
  • This study aimed to provide a solution for improving ship collision alert of the 'accident vulnerable ship monitoring service' among the 'intelligent marine traffic information system' services of the Ministry of Oceans and Fisheries. The current ship collision alert uses a supervised learning (SL) model with survey labels based on large ship-oriented data and its operators. Consequently, the small ship data and the operator's opinion are not reflected in the current collision-supervised learning model, and the effect is insufficient because the alarm is provided from a longer distance than the small ship operator feels. In addition, the supervised learning (SL) method requires a large number of labeled data, and the labeling process requires a lot of resources and time. To overcome these limitations, in this paper, the classification model of collision alerts for small ships using unlabeled data with the semi-supervised learning (SSL) algorithms (Label Propagation and TabNet) was studied. Results of real-time experiments on small ship operators using the classification model of collision alerts showed that the satisfaction of operators increased.

Classification of Human Errors in Ship′s Collision using GEMS Model (GEMS모델을 이용한 선박충돌사고의 인적과실 유형 분석)

  • Yang, Won-Jae;Ko, Jae-Yong;Keum, Jong-Soo
    • Journal of Navigation and Port Research
    • /
    • v.28 no.3
    • /
    • pp.161-167
    • /
    • 2004
  • Maritime safety and marine environmental protection are the most important topic in marine society. But, so many marine accidents have been occurred with the development of marine transportation industry. On the other side, ship is being operated under a highly dynamic environment and many factors are related with ship's collision Nowadays, the increasing tendency to the human errors of ship's collision is remarkable, and the investigation of the human errors has been heavily concentrated. This study analysed on the human errors of ship's collision related to the negligence of lookout and classified basic error type using GEMS(Generic Error Modeling System) dynamic model.

Machine Classification in Ship Engine Rooms Using Transfer Learning (전이 학습을 이용한 선박 기관실 기기의 분류에 관한 연구)

  • Park, Kyung-Min
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
    • /
    • v.27 no.2
    • /
    • pp.363-368
    • /
    • 2021
  • Ship engine rooms have improved automation systems owing to the advancement of technology. However, there are many variables at sea, such as wind, waves, vibration, and equipment aging, which cause loosening, cutting, and leakage, which are not measured by automated systems. There are cases in which only one engineer is available for patrolling. This entails many risk factors in the engine room, where rotating equipment is operating at high temperature and high pressure. When the engineer patrols, he uses his five senses, with particular high dependence on vision. We hereby present a preliminary study to implement an engine-room patrol robot that detects and informs the machine room while a robot patrols the engine room. Images of ship engine-room equipment were classified using a convolutional neural network (CNN). After constructing the image dataset of the ship engine room, the network was trained with a pre-trained CNN model. Classification performance of the trained model showed high reproducibility. Images were visualized with a class activation map. Although it cannot be generalized because the amount of data was limited, it is thought that if the data of each ship were learned through transfer learning, a model suitable for the characteristics of each ship could be constructed with little time and cost expenditure.