• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.703-709
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• 2023

항만에서 하역을 수행하는 크레인 운전 훈련은 항만과 흡사한 환경에서 실제 크레인으로 훈련하는 것이 가장 바람직하지만, 시공간의 제약과 비용적인 문제가 있다. 이런 제한을 극복하기 위해 VR(Virtual Reality)을 기반으로 한 크레인 훈련 프로그램과 관련 장치가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 HMD 상에서 동작하는 VR 기반의 항만 크레인 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시뮬레이터는 HMD에서 동작하는 크레인 시뮬레이터 프로그램과 피교육자의 크레인 운전 입력을 처리하는 IoT 운전 단말기, 그리고 피교육자의 훈련 정보를 저장하는 트레이닝 서버로 구성된다. 시뮬레이터 프로그램은 Unity3D로 구현한 VR 기반의 크레인 훈련 시나리오를 제공하고, 아두이노 기반으로 개발한 IoT 운전 단말기는 2개의 컨트롤러로 구성되어, 사용자의 운전 조작을 HMD로 전달한다. 특히, 본 논문의 크레인 시뮬레이터는 트레이닝 서버를 도입하여 교육자별 환경설정 값, 진도 및 훈련 시간, 운전 경고 상황에 대한 정보를 데이터베이스화하였다. 이러한 서버 이용을 통해, 피교육자는 좀 더 편리한 환경에서 시뮬레이터 활용이 가능하고, 학습 정보 제공에 의한 향상된 교육 효과를 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1070-1071
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• 2023

대량의 화물이 이동하는 항만에서 지연 및 혼잡의 문제 발생으로 인한 작업 효율성과 시간 관리의 어려움이 대두되고 있다. 자율주행 기술과 4차 산업혁명에 따른 빅데이터 분석, IoT 기술 등이 개발됨에 따라 해당 기술을 해운 항만에 접목한 '스마트 자동화 항만'이라는 말이 떠오르고 있다. 이에 따라 스마트 항만의 개념과 동향, 적용 방안에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1072-1073
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• 2023

본 논문은 지진해일로 인한 인명피해를 감소시키고 항만 미관을 증진시킬 수 있는 "항만 지진해일 인명피해 감소 위한 디지털 사이니지 라이프가드"를 제안한다. 본 논문이 제안하는 특징은 다음과 같다. 첫째, 지진 해일 발생 시 라이프가드 내부 공간을 개방해 해일로부터 사람들을 보호한다. 둘째, 라이프가드 외부 디스플레이에 항만 홍보, 작업 정보, 지진해일 대피안내, 광고 영상을 재생한다. 셋째, 안전 통합관제센터 SW와 근로자/일반인용 모바일 앱을 통해 라이프가드의 동작 제어, 현황 조회를 수행한다. IoT기술과 연동된 디지털 사이니지 시스템을 통해 일상 안전 정보 제공 및 비상시 인명 보호를 통한 높은 안전 수준을 유지할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.136-137
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• 2017

4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 해운항만기업에서 4차 산업혁명을 주도하는 ICT를 활용하기 위한 노력이 다양하게 전개되고 있다. 특히 해운항만물류분야에서는 IoT센서가 만들어내는 다양한 데이터를 분석하여 도출된 인사이트를 기반으로 업무효율성을 높이고자 빅데이터분석 기법을 적용하기 시작하고 있다. 본 연구에서는 해운항만기업들 중 빅데이터분석을 도입해서 활용하고 있거나, 빅데이터를 업무에 활용하기 위해 도입의도를 가지고 있는 기업의 종사자들을 대상으로 어떤 요인들이 빅데이터 사용의도를 높여주는 지에 대하여 실증분석.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.107-110
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• 2022

미래 자율운항선박(MASS) 도입을 위한 필수요소 중 하나인 초고속무선통신망에 있어, 해당 통신망을 기반으로 개발하게 될 선내 IoT, 선박사물통신 및 5G 연계기술의 표준화 전략도출과 국제적으로 기술을 선도하기 위해 선제적으로 관련한 국제 논의동향(IMO, IALA, ITU)을 파악하고 MASS 도입을 위한 필요요건을 제시한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.129-131
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• 2023

미래 자율운항선박(MASS) 도입을 위한 필수요소 중 하나인 초고속무선통신망에 있어, 해당 통신망을 기반으로 개발하게 될 선내 IoT, 선박사물통신 및 5G 연계기술의 표준화 전략도출과 국제적으로 기술을 선도하기 위해 선제적으로 관련한 국제 논의동향(IMO, IALA,)을 파악하고 MASS 도입을 위한 필요요건을 제시한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.123-124
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• 2019

우리나라 조선업은 건조분야에서 세계최고의 위상을 자랑하면서 급속도로 발전을 해왔다. 그러나 세계적으로 수주 불황과 조선 산업의 침체로 인해서 조선 산업은 직접적인 타격으로 국내의 중견 조선소 및 기자재 공급업체들이 도산되어0 최근부터 해양플랜트 사업이 우리나라 새로운 산업으로 부상하면서 해양 ICT 융합기술을 활용한 기자재 업체들이 많이 생겨났다. 하지만 실제 해양플랜트 선박 및 기자재의 국산화율은 현저히 낮다. 해양플랜트 외에 다른 용도로 사용이 가능한 Service and Access Basket의 국산화를 위해서 각 모듈별로 임베디드를 연계하여 설계하였다. 기존의 Service and Access Basket의 미비했던 안전 사양(기울기, 하중, 경보 등)을 추가로 설계하고 신뢰성이 높은 센서(자이로, 하중센서, 초음파 거리센서)들을 활용하여 통합 설계하였다. 이러한 통합 시스템이 완성이 되면 고소차, 해양/육상용 고공 작업을 할 수 있는 장비 등에 활용할 수 있을 예정이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.111-112
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• 2022

자율운항 선박, 무인선 개발과 동 분야 디지털트윈 구현을 위해서는 선박 내부 데이터의 수집을 담당할 고신뢰성 선내 통신망 확보가 필수적이다. WiFi와 같은 전파 기반의 무선통신 시스템은 금속 구조물로 구성되는 선박 내 환경 자체가 원활한 통신의 장애 요소이다. 이러한 극한 환경 극복을 위해 자기장을 금속 표면에 유기하여 비 전파 기반으로 무선통신을 가능하게 하는 표면파 통신이 대안이 될 수 있다. 선박 전체의 일반 배치 관점에서 표면파 통신은 상갑판을 통해 크게 거주구역, 화물구역, 선수구역 및 기관구역 간 백본 통신망을 구성할 수 있으며 각 구역 별로는 부재의 개구부를 통해 금속 표면의 연속면을 확보하여 통신할 수 있다. 수밀 격벽의 표면파 통신 관통을 위해 비 도전체로 수밀은 유지한 채 아주 미세한 구멍을 확보하는 것으로도 금속 표면의 연속성을 확보할 수 있다. 이러한 표면파 통신을 활용하면 전파 기반의 무선통신, 비 전파 기반의 무선통신을 통합적으로 구성하여 선박 전체로는 선내 무선 백본망 구성, 그리고 각 구역 별로는 IoT 센서 네트워크 등의 선박 내부 고신뢰성 무선통신 확보가 가능하다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.383-384
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• 2022

4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.