• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.5-6
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• 2019

조선 분야에서 디지털 트윈 구현을 위해 개방형 시뮬레이션 플랫폼을 개발 중이며, 시뮬레이션 모델 간의 인터페이스 표준 개발을 위해 기능 목업 인터페이스(FMI)를 사용하고 있다. 본 연구에서는 개방형 시뮬레이션 플랫폼과 기능 목업 인터페이스를 분석하여 에이전트 기반의 시뮬레이션 모델 연동 기술 개발 방안을 제안한다. 첫째로, 기능 목업 인터페스 표준 방식에 따라 에이전트 모델의 인터페이스 표준을 정의하고, 둘째로 에이전트 목업을 통해 기능 목업 인터페이스를 테스트 하며, 셋째로 전자해도 기반의 시뮬레이션 파라미터 조작 환경과 적용모듈을 개발하여 에이전트 모델 연동체계를 구축할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.188-189
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• 2023

IMO가 정의하고 있는 자율운항선박의 자율도는 4단계로 구분되며, 완전 무인선박인 4단계를 제외한 나머지 단계에서는 자율운항선박에 대한 육상의 원격제어가 가능하도록 해야한다. 본 연구에서는 자율운항선박 기술개발사업을 통해 진행 중인 자율운항선박의 육상원격제어를 위한 비상상황인식 기술 개발에 대해 소개한다. 육상의 원격제어가 수행되어야 하는 비상상황에 대한 식별을 위해, 항적 정보를 이용한 타선 항로예측 기반의 충돌위험영역식별을 수행한다. 또한, 타선의 항적정보를 데이터베이스화하여 자율운항선박 운항 영역에 존재하는 현재의 선박에 대한 이상학적 식별을 수행한다. 제안된 기술은 울산 성능실증센터 및 자율운항선박 해상테스트베드 시험선에서의 기능 및 성능 검증을 위해 준비중이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.3-4
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• 2021

Korea government has developed Korean e-Navigation service to assist ship's collision avoidance, and is providing it since Jan. 2021 to korean vessels to reduce marine accidents caused by human error which is regarded as main reason of marine accidents. It is a huge achievement itself because it is a real-time maritime safety information service based on digital communication, but still has room for improvement to provide customized information for each vessel, such as considering ship's characteristics. This research analyzes current status and requirement of collision avoidance assistance service. Lastly, it suggests direction of improvement of service such as using data science, artificial intelligence(AI).

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 2010.04a
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• pp.162-162
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• 2010

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.40 no.3
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• pp.210-216
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• 2016

Malfunctioning of telecom systems can have serious implications on the safe navigation and operation of vessels and off-shore plants. Most safety-related accidents incur significant monetary damages and pollution due to complicated arrangements of the working environments and facilities. Therefore, an automated monitoring system that can collect data from configured telecom equipment connected to a network based on IP is required to ensure safe navigation and operation of such crucial institutions. This paper reports a list of such system requirements, system functions, and user-centered requirements based on the NORSOK T-100 (a standard of telecom management system). These findings were made through research with the newly designed and developed telecom management system (TMS). The TMS was tested by a testbed configured with CCTV, PA/GA, and other network equipment.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.210-212
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• 2019

위성항법시스템의 취약성에 따른 보완 시스템의 필요가 높아지면서, eLoran 시스템이 가장 현실적인 대안으로 인정받고 있다. 우리나라도 서해 일부 지역에서 eLoran 시스템의 테스트베드 구축 사업을 진행 중에 있다. 전 해양지역에 안정적인 서비스를 제공하기 위해서는 추가적인 송신국 설치가 필요하지만. 여러가지 현실적인 이유로 인해 추진되기 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 기존의 NDGNSS 기준국을 활용한 측위기술이 개발되고 있다. 이미 운영 중인 NDGNSS 기준국을 활용하면 전 해상에서 탄력적 항법시스템 운용이 가능해질 수 있다. 본 논문에서는 eLoran 시스템과 NDGNSS의 기준국을 활용한 지상파 통합항법시스템의 성능을 예측할 수 있는 시뮬레이션 툴을 제작 하였다. ITU에서 배포한 송출 주파수와 거리에 따른 신호 세기, 대기잡음 등을 고려해 Cramer-Rao Lower Bound로 수신 신호의 측정 거리 오차를 계산하였다. 또한 한빛호가 항해하면서 수집한 DGPS 신호를 통해 실질적인 대기잡음을 추정하는 방법을 사용해 기존보다 정확한 SNR 계산이 가능해졌다. 해당 결과는 추후 진행될 지상파통합항법시스템 개발에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.117-117
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1A/B C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 활용해 금강 유역 상류 40×50 km² 면적에 대한 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 8일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 통해 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. ANN 모형 검증자료로 TDR(Time Domain Reflectometry)로 측정된 9개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. ANN은 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모델링하고, 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 전체 자료의 60%와 40%를 각각 훈련 및 테스트 데이터로 사용하였다. 산정된 토양수분은 상관계수(Correlation Coefficient, R)와 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.59 no.2
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• pp.72-79
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• 2022

Deep-learning-based Super-Resolution (SR) methods were evaluated to reconstruct pressure fields with a high resolution from low-resolution images taken from a coarse grid simulation. In addition to a canonical SRCNN(super-resolution convolutional neural network) model, two modified models from SRCNN, adding an activation function (ReLU or Sigmoid function) to the output layer, were considered in the present study. High resolution images obtained by three models were more vivid and reliable qualitatively, compared with a conventional super-resolution method of bicubic interpolation. A quantitative comparison of statistical similarity showed that SRCNN model with Sigmoid function achieved best performance with less dependency on original resolution of input images.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.71-71
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• 2020

최근 기후변화의 영향으로 극심한 가뭄과 홍수가 발생하고 기온 또한 꾸준히 상승하고 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해 전 세계에서 이산화탄소를 줄이고 국제 에너지 시장을 재구성하려는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. World Energy Outlook(2012)에 따르면 특히 에너지 시장에서 개발도상국의 수력분야 개발투자가 2035년까지 15,490억 달러에 이를 것으로 전망됨에 따라 국내에서 해외 수력발전사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 국내와는 달리 댐 건설의 사전조사에 필요한 자료가 없거나 구축하는데 문제가 있어 손쉽게 구할 수 있는 자료로 사전에 수력발전 댐 적지를 조사할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수력발전용 댐 위치 결정을 위한 예비 적지 분석 알고리즘을 개발하고, 분석 알고리즘에 위성영상자료인 30m 해상도의 ASTGTM(ASTER Global Digital Elevation Model)와 500m 해상도의 MCD12Q1(MODIS/Terra Aqua Land Cover) 토지피복자료를 사용하고자 한다. 예비 적지 분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 자동적지탐색과 댐 건설시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지산정은 DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복도를 통한 보상면적을 기반으로 순위를 매겨 사용자에게 최적의 위치들을 표출한다. 본 연구의 결과는 향후 해외 수력 댐 적지 예비분석 및 해외 수력산업 진출을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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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.