아이트래킹 분석을 이용한 선박운항모니터링 시스템은 사용자의 시선을 추적하여 각 데이터의 관심도뿐 아니라 데이터간의 연계성을 분석합니다. 표출중인 데이터 간의 사용자의 시각적 관심도를 분석하여 운항데이터를 제공함에 있어, 보다 효율적이고 사용자에 최적화된 인터페이스를 재공합니다.
선박 네트워크는 다양한 장치들을 네트워크로 연결하여 선박 상태를 실시간 모니터링 하고, 유지보수 비용을 최소화할 수 있다. 특히, 선박 네트워크에서 저비용, 저파워, 다기능의 센서 노드를 활용한 무선 센서 네트워크의 연구는 많은 장점이 있다. 본 논문에서는 선박 내의 무선 센서 네트워크 환경에서 에너지 효율을 고려한 클러스터 기반의 멀티채널 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 분산적이고, 동적인 채널 할당 알고리즘을 이용해 클러스터 단위로 채널을 할당하기 때문에 클러스터 간의 간섭을 회피하고 처리율 및 에너지 효율의 향상의 결과를 보인다.
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 본 논문에서는 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 다중 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 이용하여 사전 분류(pre-clustering)한 후 요약된 정보를 해쉬 테이블로 관리하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 해쉬 테이블을 이용하여 다차원 스트림 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장 및 검색함으로서 처리 속도가 향상되고 메모리에 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 35,912개의 데이터 집함을 사용하여 실험한 결과 제안 기법의 정확도와 처리 성능이 향상되었다.
자율운항 선박의 모니터링을 위한 데이터는 센서신호와 같은 텍스트 형태의 데이터와 이미지와 같은 바이너리 데이터로 나눌수 있다. 선박의 위성 통신환경 특성상 네트워크 속도 및 대역폭이 제한적이므로, 효율적인 전송 방법이 필요하며, 이를 위해서는 고용량의 이미지 데이터를 수집하고 처리하는 과정의 분석과 실제 선박의 데이터 분석이 필요하였다. 이를 토대로 선박의 통신환경을 분석하고 개선방향을 모색하고자 하였다.
디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 그러나, 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이터를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이터를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 효율적이지 못하다. 그러므로, 연속적으로 입력되는 데이터를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이터를 처리하는 데이터 분류 기법이 요구된다. 본 논문에서는 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 다중 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 이용하여 사전 분류(pre-clustering)한 후 요약된 정보를 해쉬 테이블로 관리하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 해쉬테이블을 이용하여 다차원 스트림 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장 및 검색함으로서 처리 속도가 향상되고 메모리에 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 35,912개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 제안 기법의 정확도와 처리 성능이 향상되었다.
자율운항선박, 스마트 해상물류 등 미래 해상환경의 패러다임 변화에 대응하여 항로표지 현장시설을 고도화하고 신해상교통인프라 지능화 및 정보서비스 개발을 위해 스마트 항로표지 및 연계기술 개발 사업을 수행하고 있다. 본 사업의 1단계 연구 성과로 스마트 항로표지 통합플랫폼과 항로표지 서비스 성능시험환경이 구축되는데, 본 연구에서는 스마트 항로표지 통합 플랫폼에 설치된 각종 센서에서 수집된 정보를 육상의 성능시험환경으로 연동 시험에 관한 시나리오를 설계하였다. 스마트 항로표지 통합 플랫폼 및 장착되는 센서에 사전에 설계된 해양자원명을 부여하고 항로표지 정보관리시스템의 등록하는 절차를 제시하였고, 실시간으로 수집되는 항로표지 정보를 연동하여 빅데이터 분석 플랫폼으로 저장하고, 저장한 정보를 항로표지 서비스로의 적용과 활용에 관한 시나리오 설계 결과를 검토하였다.
본 논문에서는 소형 선박용 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU) 개발에 적합한 MEMS(Micro-Electro Mechanical System) 기반의 관성 센서 평가와 선정에 관하여 기술했다. 먼저, 오일러 공식에 기초한 관성 센서의 오차 모델과 잡음 모델을 정의하고, 앨런 분산(Allan Variance) 기법과 몬테카르로(Monte Carlo) 시뮬레이션 기법을 도입하여 관성 센서를 평가하였다. ADIS16405, SAR10Z, SAR100Grade100, LIS344ALH, ADXL103 등 다섯 가지 관성 센서에 대한 평가결과, ADIS16405의 자이로와 가속도계를 조합한 경우 오차가 가장 작게 나타났는데, 600 초 경과시 속도 오차의 표준편차가 약 160 m/s, 위치 오차의 표준편차가 약 35 km로 나타났다. 평가를 통해 ADIS16405 관성 센서가 IMU 구축에 최적임을 알았고, 이러한 오차 감소 방법에 대해서 참고문헌을 조사하여 검토하였다.
선박 및 해양기자재의 안전 진단을 위한 기존의 기술은 접 센서(point sensor)를 이용한 변형률 측정 기술이 대부분이라 할 수 있다. 본 논문은 기존의 기술보다 효율적으로 응용될 수 있는 광섬유 센서를 이용한 분포 개념의 온도 및 변형률 측정(DTSS: Distributed Temperature & Strain Sensing) 기술에 대해 소개하고 있다. 이 기술은 선체 응력 모니터링, 해양 구조물 안전진단, subsea flowline 모니터링, platform의 riser 안정성, umbilical 모니터링 등에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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