• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.107-108
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• 2021

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.311-313
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.29-30
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• 2021

시스템 고장 진단은 장비의 상태를 실시간으로 파악하고, 잔여 수명을 예측할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 그 중요성이 강조되고 있다. 장비나 센서의 고장을 진단하고 예측할 경우 유지보수를 용이하게 하여 막대한 손실을 막을 수 있고, 기대 수명 또한 연장될 수 있다. 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 항로표지 유지보수를 위해 항로표지 센서의 고장 유무를 판단할 수 있는 항로표지 센서 고장 진단 프로세스를 위한 후보 기술군에 대해 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1349-1352
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• 2021

본 학술지는 기존의 공공 행정서비스에서의 복잡한 업무처리를 간단하게 처리할 수 있는 FAQ 형태의 챗봇서비스를 제안한다. 본 논문이 제안하는 주요 특징은 다음과 같다. 버튼, 대화, STT(Speech To Text)를 통한 사용자 기반 UI/UX를 제공한다. 딥러닝을 통한 Synonym, Typo를 검출하여 가장 높은 정확도의 Entity로 변환해준다. 이를 통해, 사용자는 해상물류 서비스를 이용하는데 있어 부담감을 해소하고 편리함을 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1082-1083
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• 2023

우리나라의 수출입 대부분은 해상을 통해 이루어지고 있으나 항만의 물류 창고는 데이터 네트워크를 통한 유기적인 화물의 출입과 현황관리가 부족한 실정이다. 이는 부족한 데이터 네트워크 인프라와 CCTV에 의한 아날로그 영상 데이터에 의존하는 기존 시스템의 한계로 인해 기인하는 바가 크다. 이에 IP 카메라와 엣지 디바이스의 영상분석에 의한 개별 화물 창고의 디지털 현황 분석 기반을 구축하고 분산된 개별 화물 창고의 데이터를 클라우드에 위치한 중앙 집중 데이터 분석 시스템을 구축하여 유연한 개별 화물 창고 관리와 지속적인 모니터링 기반을 제공한다. 사용자 인터페이스는 웹 기반으로 구축하여 항만 화물 관계자에게 편의성과 위치에 구애받지 않는 서비스를 제공한다. 이 과정에서 사설 IoT 네트워크를 통한 최소한의 시공비용으로 항만 내 인터넷 데이터 네트워크를 구축하여 향후 항만 내 다양한 데이터 서비스를 위한 초석을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.107-108
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• 2019

In the past, regional pilot service is provided by individual pilots directly on board each ship, but it will be difficult to provide this type of service in the near future when autonomous vessels are activated. This can be seen as the need for automation and intelligence of pilot service and provision of remote control system. In this paper, we propose a method, system, and service target that can carry out the electronic pilot service through the intelligence aids to navigation for smart port operation.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.54-55
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• 2022

해양에 설치된 항로표지는 선박의 안전한 항해를 위해 위치 정보를 제공하고, 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 해양 정보를 수집하고 있다. 하지만 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 현재 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 정보를 수집하고 있지만, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분할 수 있는 정보가 없어 고장진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 항로표지 센서 고장진단을 위해 머신러닝 비지도학습 중 하나인 K-means 알고리즘을 활용하여 정상 데이터와 비정상 데이터로 군집화하였으며, 분류가 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구방향으로는 2개의 클러스터로 구분된 데이터가 실제로 정상 데이터인지, 비정상 데이터인지에 대한 비교·분석이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.155-156
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• 2020

해양수산부에서 추진 중인 "스마트 해상물류체계 구축전략"의 일환으로, 스마트 항만 도입 및 항만의 자동화를 위해서는 자율주행을 기반으로 하는 야드 트럭의 도입이 필수적이다. 항만의 야드 트럭 운영 환경은 무신호 교차로 주행, 낮은 GPS 정확도, 악천후 상황 주행, 컨테이너 이송을 위한 정차 등과 같이 일반 도로에서의 자율주행차량 운행 환경과는 달라 기존의 자율주행차량 기술을 바로 적용할 수 없어 항만 내 자율협력주행기반 이송장비 도입을 위한 별도의 방안 마련이 필요하다. 본 연구는 이송장비 도입을 위한 국내 컨테이너터미널 유형별 운영현황을 살펴보고, 이송장비의 투자가치 분석 및 민감도 분석을 통해 항만개발의 방향성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1397-1400
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• 2021

다수의 사고가 발생되는 소형 선박에 반해 대형 선박을 위주로 제공되고 있는 스마트 해상 물류 시스템을 뒷받침하기 위하여 소형 선박에서 자주 발생할 수 있는 사고의 유형과 그 예상 확률을 제공하는 시스템을 연구하고 제공한다. 로지스틱 분류를 통해 사고의 확률을 예측하며 추천 알고리즘을 활용한 발생 가능성이 높은 사고의 유형을 도출하여 소형 선박용 e-navigation 을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.131-132
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• 2020

자율운항선박 지원 6종서비스는 자율운항선박의 도입에 따른 항계 및 협수로 내에서 터미널까지 안정적으로 통항과 자율적인 이·접안 및 화물 적·하역이 가능하도록 안전운항을 지원하는 기술을 의미한다. 자율운항선박 지원 6종서비스에는 근접 선박에 대한 연속 회피가 가능한 자율운항 지원 서비스, 인공지능 센서 융합을 통한 접·이안 및 계류 지원 서비스, 스마트 해상 물류 프로세스를 위한 화물 양·적하 및 선박 입출항 지원 서비스, PSC 점검율 제고를 위한 PSC 점검 지원 서비스, 선박의 주요 기기를 육상에서 관찰하기 위한 상태모니터링 지원 서비스, 해양사고 발생 시 신속한 조치를 위한 사고대응 지원 서비스로 이루어져 있다. 이 연구에서는 개발되는 안전운항 지원서비스 6종의 실용성 및 현장 적용 가능성을 테스트하기 위한 실선박 기반의 검증 시나리오를 개발하고 6종 서비스의 육상 시범 운용을 위한 인프라를 구축하고자 하였다.