국제항로표지협회는 항로표지 정보교환과 해양자원의 디지털화를 위해 국제표준을 개발한 바 있으며, 해양정보의 공유와 서비스 제공을 위해 해양서비스 표준개발에 협력하고 있다. 해양수산부는 미래 해상교통 환경변화에 선제적 대응을 위해 스마트 항로표지 고도화 및 정보협력시스템 개발에 관한 연구개발 사업을 수행 중이며, 항로표지 정보협력시스템 실증에 관한 연구성과를 기반으로 항로표지 정보서비스 센터를 구축할 계획이다. 항로표지 정보서비스 센터는 항로표지 기본 정적정보 관리, 항로표지 상태와 영상, 해양기상에 동적(실시간)정보관리, 항로표지 신서비스 운영 및 제공이라는 핵심 기능을 가지며, 향후 항로표지 및 연계정보의 체계적인 관리를 통한 항로표지 관리지원, 정보공유 및 신서비스 제공이 기대되고 있다. 본 연구에서는 항로표지 정보서비스 센터의 핵심 기능과 추진 계획을 기술하였으며, 관련 연구개발 사업의 진행과 함께 항로표지 관리 운영 및 서비스 이용자 그룹과의 긴밀한 협의를 거쳐 항로표지 정보서비스 센터의 기능과 구성을 구체화해 나갈 계획이다.
선박의 안천한 항해를 돕기 위하여 해상에 항로표지를 설치하여 운영하고 있다. 해상 ICT(Information and Communications Technology)의 발달로 AtoN AIS(Automatic Identification System) 및 CDMA(Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등 다중통신망을 이용하여 항로표지의 상태를 감시하고 제어가 가능해짐에 따라 해양수산부에서는 항로표지 관리운영시스템을 운영하고 있다. e-Navigation 및 자율운항선박 분야 등에 항로표지 스마트화를 위해 정확한 항로표지 정보가 요구된다. 본 논문에서는 정확한 항로표지 정보 제공을 위해 관리운영시스템 표준소프트웨어 문제점을 분석하고 개선방안에 대해서 소개한다.
항로표지 기반 정보의 디지털화 및 표준화를 위해 개발 중인 스마트 항로표지는 단순한 항로표지 및 수집 하드웨어가 아닌 해양정보 플랫폼의 개념으로, 해양에서 분석하고 싶은 정보가 있을 경우 스마트 항로표지에 센서 등을 설치하여 정보를 분석할 수 있다. 이에 항로표지를 이용하여 방사능, 미세플라스틱 및 해양부착생물에 관련된 정보를 생성하여 일반사용자, 기관 및 연구자에게 제공함으로써 일본 오염수 해양 방출, 플라스틱 사용의 증가로 인해 발생하는 미세플라스틱 및 지구온난화 등의 기후변화로 인한 해양 생태계 및 환경의 변화에 대응하고자 한다.
고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
기존 항로표지의 고장사례 중 항로표지의 임베디드 컴퓨터인 RTU의 SW 및 운영체제 에러가 약 10%를 차지하고 있다. SW 에러의 원인은 무한한 경우의 수를 가지며 이를 모두 수정하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 최근 관리해야하는 SW 서비스들의 연산량과 복잡도가 높아져가는 스마트 항로표지에 대한 안정적인 운영 기법으로 반가상화 다중 OS 도커 컨테이너 활용 기법을 제안했다. 서비스의 타입과 예상되는 로드, 오류 발생 빈도에 따라 컨테이너를 나누고 서비스를 탑재하는 것을 제안 하였다.
최근 스마트항만을 구축하기 위해 ICT 기술이 적용된 물류 자동화, 항만 운영 자동화 등 다양한 기술이 개발 중이다. 하지만 항만 안전과 안전사고를 예방하기 위한 기술 개발은 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 항만 내 컨테이너 적재 공간에서 발생할 수 있는 안전사고를 예방하기 위한 인공지능 기반 컨테이너 적재 안전관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 인공지능 기반 컨테이너 안전사고 위험도 분류 및 저장 기능과 실시간 안전사고 모니터링 기능으로 구성되어 있다. 이 시스템은 실시간으로 현장의 사고 위험도를 모니터링하며 이를 통해 컨테이너 붕괴사고를 예방할 수 있다. 제안된 시스템은 프로토타입으로 개발되어 직접 항만에 적용하여 시스템을 평가하였다.
현재 대한민국 운송업에서 두 번째로 큰 비율(19.2%)을 차지하고 있는 수상 운송업에서는 연간 많은 재해가 발생하고 있으며 그 손해는 4백억 원에 달한다. 본 연구는 수상 운송업에서의 재해율과 경제적 손실을 최소화하기 위해 신체 측정기기 및 항만 작업 분배시스템을 설계하였다. 신체 측정기기는 심박, 알코올, 적외선 온도 센서 등을 활용하여 작업자의 신체 정보를 측정한다. 이 결과를 아두이노로 전송한 뒤 사용자의 집중도와 피로도를 분석하여 적절한 작업 분배 서비스를 제공한다.
4차 산업혁명으로 시작된 해상물류 부분의 스마트 기술 도입은 무인 자동화 항만에 이어 데이터 기반과 인공지능(AI) 등의 최적화를 통한 생산성과 효율성을 높이는 방향으로 진행되고 있다. 이에 우리는 다양한 최신 IT 기술을 사용하여 기존 해양물류 프로세스를 최적화할 수 있는 해양물류 통합플랫폼을 설계하고자 한다. 제안하는 시스템은 해양 물류 주체들간의 원할한 데이터 전송 및 연계를 지원하여 기존 단절된 구간을 연계하는 최적의 물류 프로세스를 생성할 수 있다. 또한 사용자가 손쉽게 물류 프로세스를 생성할 수 있는 기능을 제공하여 사용자 맞춤형 물류 프로세스를 통해 효율적인 해양물류 프로세스 운영이 가능하다.
IHO S-100(범용 수로 데이터 모델)은 차세대 전자해도 뿐만 아니라 수로 분야, 해사 분야, GIS 커뮤니티에서 필요로 하는 전자적 제품 개발을 위한 데이터 프레임워크를 제공하는 표준이다. 또한, S-100의 보안 영역(Part 15)은 기본적인 보안 이론을 명시하고 사용을 권장하고 있다. 본 논문에서는 S-100과 SECOM을 기반으로 서비스별 보안 적용이 된 시뮬레이션을 명시하였으며 각 서비스별 사용자 인증 절차 및 관리체계에 대하여 정의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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