• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.302-304
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• 2022

항만 서비스 의미가 선박의 양적하뿐만 아니라 육로를 통해 반출입되는트레일러의 하역도 포함 디지털프랜스포메이션가속화에 따라 IoT, 빅데이타, 인공지능을 활용한 항만의 생산성 증대 방안으로 선박의 TAT뿐만 아니라 항만 반출입트럭TAT 감축의 중요성도 같이 높아지고 있음 컨테이너 이송 트럭의 TAT에 대한 정확한 측정과 TAT에 영향을 미치는 요인의 규명은 컨테이너 운송에 중요한 역할을 한다고 할 수 있음 따라서 본 연구의 목적은 IoT 기술로 수집된 빅데이터를 활용해 실질적인 차량 반출입시간을 분석한 새로운 항만 반출입차량 TAT 데이터와 기후, 부두 실적, 기항 선박 사이즈, 시간대 등 다양한 항만물류빅데이터를이용하여 항만 반출입차량 TAT에 영향을 미치는 요인을 분석하고 나아가 항만물류빅데이터분석을 위한 빅데이터 수집 방법을 연구하는데 목적이 있음

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1996.10a
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• pp.184-187
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• 1996

기존의 항만 부진동현상 해석은 대부분 완전유체라는 가정하에 선형이론에 기초하여 개발된 수치 모델에 의해 수행되고 있다. 실제의 경우에는 해저면의 마찰, 고체경계면을 따른 에너지 손실, 단면의 급 축소 및 확대에 따른 에너지 손실 등이 존재하므로, 이와 같은 에너지의 손실을 고려하지 않고 선형해석을 수행하게 되면 실제와는 다른 과장된 결과를 얻게 된다. 특히, 항 입구의 폭이 좁은 경우에는 실제와는 다르게 증폭비가 대단히 크게 예측된다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.06a
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• pp.419-421
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• 2011

물류에 있어서 공 컨테이너로 인한 물류비용 증가에 대해서 기존에 다양한 관심과 연구가 있었다. 하지만 기존 연구에서는 공컨테이너의 재배치나 예측에 관한 연구는 많았지만 선박회사의 공컨테이너 운영의 관리운영에 대한 부분은 부족한 면이 있었던 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너가 총 운항비용의 20%를 상위하는 현재의 상황에서 공 컨테이너의 효율적인 이용이 비용절감에 중요한 부분임을 감안하여 목포 신항만을 이용하는 해운회사들의 효율적인 공컨테이너 운영 관리에 대하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.199-200
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• 2017

In order to meet the international performance requirements for eLoran testbed operation, it is necessary to measure ASF (Additional Secondary Factor) of vessel's route as well as differential correction and the provision using differential Loran (dLoran) station operation. According to HEA (Harbor Entrance and Approach) performance of the IMO, the position accuracy should be within 10meters. Therefore this paper presents the possibility to meet the position accuracy of the IMO HEA through simulation results.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.106-107
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• 2010

물류환경의 급격한 변화와 함께 항만을 둘러싼 환경도 빠르게 변화하고 있다. 이와 같은 항만환경의 급격한 변화는 동북아지역을 중심으로 한 전 세계 컨테이너 물동량의 급속한 증가, 정기선사의 경영전략 변화, 부두운영업의 글로벌화, 물류중심화 선점을 위한 경쟁 격화, 선박기술의 혁신 등으로 나타나고 있다. 항만의 운영 관리 책임자들이 이러한 변화를 예측하고 이에 신속히 대응하지 못하면 그 항만은 경쟁에서 뒤지게 된다. 국내외를 연결하는 항만 간 경쟁은 국제적인 것이 일반적이어서 우리나라 항만뿐만 아니라 이웃나라 항만과의 경쟁에서도 살아남아야 한다. 특히 우리나라 항만은 전 세계적으로 항만 간 경쟁이 가장 치열한 동북아 지역에 위치하고 있어 더욱 강력한 경쟁력을 확보하지 않으면 항만 간 경쟁에 뒤져 국제무대에서 사라질 수밖에 없다. 이에 본 논문에서는 대형항만을 중심으로 이루어진 항만선택결정요인에 대한 기존 연구들을 살펴보고 이를 재고찰하여 중소형항만에 적용시키고 향후 방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.48 no.1
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• pp.34-48
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• 2024

As global supply chain risks proliferate unpredictably, the high interdependence of port and logistics industry intensifies the risk burden. This study conducted fundamental research to explore diverse safety issues in domestic ports. Utilizing news article data about Busan Port, we employed LDA topic modeling and time-series linear regression to understand key safety trends. Over the past 30 years, Busan Port faced nine major safety issues-maritime safety, import cargo inspection, labor strikes, and natural disasters emerged cyclically. Major port safety issues in Busan Port are primarily characterized by an unpredictable nature, falling under socio-environmental and natural phenomena types, indicating a significant impact of global uncertainty. Therefore, systematic policies need to be formulated based on identified port safety issues to enhance port safety in Busan Port. Additionally, there is a need to strengthen the resilience of port safety for unpredictable risk situations. In conclusion, advanced research activities are necessary to promote port safety enhancement in response to dynamically changing social conditions.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.172-173
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• 2022

자율운항선박 등 스마트선박에서 항로상의 해양환경 상태를 관측·예측하는 과정은 필수요소이며 선박 통신을 고려했을 때 선박자체에서 취득할 수 있는 정보만을 이용하여 의사결정이 가능하도록 해양환경 정보를 생산하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구는 짧은 시간 내에 해상 변화를 예측할 수 있는 인공지능(딥러닝)기반의 예측기법을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.57-58
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• 2023

The working time for loading and transporting containers in the container terminal is one of the factors directly related to port productivity, and minimizing working time for these operations can maximize port productivity. Among working time for container operations, the working time of yard tractors(Y/T) responsible for the transportation of containers between berth and yard is a significant portion. However, it is difficult to estimate the working time of yard tractors quantitatively, although it is possible to estimate it based on the practical experience of terminal operators. Recently, a technology based on IoT(Internet of Things), one of the core technologies of the 4th industrial revolution, is being studied to monitoring and tracking logistics resources within the port in real-time and calculate working time, but it is challenging to commercialize this technology at the actual port site. Therefore, this study aims to develop yard tractor working time prediction model to enhance the operational efficiency of the container terminal. To develop the prediction model, we analyze actual port operation data to identify factors that affect the yard tractor's works and predict its working time accordingly.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.48 no.1
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• pp.1-6
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• 2024

Aid-to-Navigation facility is important for maritime traffic safety. In Korea, for safe maritime traffic, the Ministry of Oceans and Fisheries is using an Aid-to-Navigation management system. The current Aid-to-Navigation management system displays information based on text, making it difficult to determine the impact if Aid-to-Navigation fails or an accident occurs. A simulator can be used to verify the placement of Aid-to-Navigation. However, real-time information is not applied and maintenance of the simulator is expensive. Additionally, the Aid-to-Navigation simulator cannot simulate effects of port backlighting. To improve these issues, we proposed an Aid-to-Navigation management platform based on digital twin technology. This system can predict failures by analyzing real-time sensor data collected from navigation signs. We plan to develop a function that can simulate Aid-to-Navigation placement. Aid-to-Navigation is expected to be managed efficiently by applying digital twin technology.