• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.38 no.5
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• pp.51-57
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• 2023

Numerous studies have been conducted to analyze the causal relationships of maritime accidents using natural language processing techniques. However, when multiple causes and effects are associated with a single accident, the effectiveness of extracting these causal relations diminishes. To address this challenge, we compiled a dataset using verdicts from maritime accident cases in this study, analyzed their causal relations, and applied labeling considering the association information of various causes and effects. In addition, to validate the efficacy of our proposed methodology, we fine-tuned the KoELECTRA Korean language model. The results of our validation process demonstrated the ability of our approach to successfully extract multiple causal relationships from maritime accident cases.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.43 no.1
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• pp.9-18
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• 2024

The importance of active sonar systems is emerging due to the quietness of underwater targets and the increase in ambient noise due to the increase in maritime traffic. However, the low signal-to-noise ratio of the echo signal due to multipath propagation of the signal, various clutter, ambient noise and reverberation makes it difficult to identify underwater targets using active sonar. Attempts have been made to apply data-based methods such as machine learning or deep learning to improve the performance of underwater target recognition systems, but it is difficult to collect enough data for training due to the nature of sonar datasets. Methods based on mathematical modeling have been mainly used to compensate for insufficient active sonar data. However, methodologies based on mathematical modeling have limitations in accurately simulating complex underwater phenomena. Therefore, in this paper, we propose a sonar signal synthesis method based on a deep neural network. In order to apply the neural network model to the field of sonar signal synthesis, the proposed method appropriately corrects the attention-based encoder and decoder to the sonar signal, which is the main module of the Tacotron model mainly used in the field of speech synthesis. It is possible to synthesize a signal more similar to the actual signal by training the proposed model using the dataset collected by arranging a simulated target in an actual marine environment. In order to verify the performance of the proposed method, Perceptual evaluation of audio quality test was conducted and within score difference -2.3 was shown compared to actual signal in a total of four different environments. These results prove that the active sonar signal generated by the proposed method approximates the actual signal.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.32 no.1
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• pp.29-35
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• 2008

As the seriousness of the global environment is gaining our attention recently, studies on application of LCA(Life Cycle Assessment) to ship are being carried dynamically in various industry fields. However domestic study on LCA was not carried out in various fields. This study was carried out to examine the application of LCA to ship and was focused on the ship operation inventory analysis especially in life cycle assessment. Two training ships of Mokpo maritime university were adopted as ship models. Actual voyage data of at last several years was used to analysis the ship's exhaust gas inventory. The analysis shows how many weight of gas being exhaused per 1 gross tonnage and per 1 trainee in the training ships.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.145-145
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• 2023

육지의 영양염류는 강수를 통해 강을 따라 바다로 흐른다. 연안 수질과 생태계를 효과적으로 관리하기 위해 수계를 통해 연안으로 배출되는 육상 영양염류 유출의 변화를 연구하는 것이 중요하다. 그러나 제한적인 수량과 수질 동시 관측자료로 인해 한반도 연안으로 유입되는 영양염량 변화에 대한 연구는 매우 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 내륙에서 주변 연안 지역으로 유출되는 영양염류의 유출량과 그 변화량을 추정 및 분석하고 유출량에 대한 수량과 수질 변화의 기여도를 정량적으로 조사하였다. 2012-2021년 봄철(3-5월)에 한반도 연안 주변의 75개의 하천 지점에서 측정된 수질 농도 및 유량 관측 데이터와 한반도 연안 375지점에서 측정된 해양 수질 농도 데이터를 사용하였다. 더불어 22개의 해안지역 하천 유량 관측소와 근접한 수질 관측자료를 통해, 총 질소(TN), 총 인(TP), 클로로필a의 봄철 영양염류 유출 총량을 추정하고 그 변화량을 평가하였다. 그리고 영양염류 유출 변화량을 모델 수식으로 분해하여 유출 총량 변화량에 대한 하천 유량과 영양염류 농도 변화의 상대적인 기여도를 분석하였다. 분석결과는 연간 봄철 TN, TP, 클로로필a 유출 총량의 변화율이 영양염류의 농도 (각각 19%, 48%, 5%)보다는 하천 유량 (각각 84%, 51%, 91%)에서 더 많은 영향을 받았음을 보여주었다. 한반도 연안을 서해, 남해, 동해로 나누어 영양염류 유출 총량을 분석한 결과, 한반도 전체 유출량에서 서해의 가장 큰 기여도를 확인하였다. 또한 한반도 내륙에서 유출된 영양염류 총량이 연안의 수질에 끼치는 영향을 조사하고자 내륙 하천과 연안의 수질 간의 상관관계를 조사하여 간접적으로 파악하였다. 본 연구는 분석적인 접근을 통해 하천과 연안 수질 환경에서 수문학적인 연결고리의 중요성을 강조하고, 영양염류 유출 변화가 해안에 서식하는 생태계와 양식산업 생산성에 미치는 잠재적인 영향을 강조하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.507-509
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• 2012

IHO has established S-100 Standard profiled from ISO 19100 GIS standards for standardization and improvement of hydrographic data and are developing S-10X Standards. IMO is implementing the e-Navigation strategy for maritime safety and marine environment protection and has established the CMDS as information standard framework which will be developed from the S-100 standard. The development domain of e-Navigation can be divided into onboard, communication network, onshore and VTS is a core actor in onshore system. In this study, we analyzed the effects of S-100 standard development on VTS through e-Navigation strategy of IMO and suggested the cooperation between hydrographic fields and VTS fields under e-Navigation strategy.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.286-286
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• 2015

하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.294-294
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• 2015

하천과 해양에서 발생한 수질오염은 특성상 유속의 흐름에 따라 광범위하며 급속도로 퍼져나가기 때문에 이를 효율적으로 유지, 관리하기 위해서는 오염인자들에 대한 모니터링이 수행되어야 한다. 원격탐사 기술을 이용한 하천의 수질측정은 대규모지역으로 분포해있는 수질농도의 변화양상을 시 공간적으로 모니터링 하는 것이 가능하게 할 뿐 아니라, 사람이 접근하기 어려운 지역에는 직접취수를 하지 않음으로써 기존의 수질측정방법들에 비해 편의성을 높여 시간적, 경제적 측면에서 효율적이다. 이에 본 연구에서는 최근 수질오염이 심화되고 있는 낙동강유역을 대상으로 인공위성 이미지영상을 이용하여 수질인자들의 농도측정을 수행하였다. 연구를 위해 사용된 인공위성은 NASA와 USGS가 공동으로 운용중인 Landsat 8 인공위성이다. Landsat 8의 11개 band 중 band2(Blue), band3(Green), band4(Red), band5(Near Infrared)를 사용하여 실제로 측정된 지점자료와 인공위성자료간의 상관관계를 규명하였다. 사용된 인공위성자료는 지점자료 날짜를 포함하는 총 4개의 연구날짜(2013/10/27, 2013/11/12, 2014/04/14, 2014/05/16)에 해당하는 위성이미지영상이다. Pearson상관계수를 통한 밴드와 수질인자간의 상관 결과, 본 연구지역에서는 $0.85-0.88{\mu}m$(band5)의 파장영역에서 클로로필-a와 부유물질이 가장 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 두 수질인자들은 band2, band3, band4에서도 비교적 높은 상관성을 보였으며, 이를 근거로 band combination, band ratio를 통해 클로로필-a와 부유물질의 회귀모델식을 유도하였다. 각각의 회귀모델식은 실제 측정된 데이터들과 비교 검증을 통해 4개의 연구기간 중 2013년 10월 27일, 2014년 5월 16일에 대해서 클로로필-a와 부유물질의 공간적인 분포양상을 시각적으로 도시화하였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.44 no.3
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• pp.145-150
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• 2020

The ship motion of large LNG ships affects ships' safety. The purpose of this study was to estimate the transfer function of roll motion among the hull motion of 153,000 m3 class LNG vessels. The ship motion transfer function was modeled using a Linear Time-Invarient system with single input, single output, and transfer function. The transfer function of the ship motion was estimated by the system identification method using single ocean wave as input of the model, and using the roll motion of the LNG ship obtained through ANSYS as the output of the model. The usefulness of the experimental results was evaluated using the precision and estimation rate of the model for cases wherein the different transfer function dimensions. Results of the experiment showed a precision at 99% and 98%, with estimation rate at 78% and 50%. From these results, we found the proposed method of estimating the transfer function of ship motion in this study reasonable. In the future, data of ship motion in actual sea conditions will be acquired and it will be applied to make the construction of models with multiple inputs and multiple outputs for practical use.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.26 no.2
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• pp.139-148
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• 2020

The most important factor affecting the berthing energy generated when a ship berths is the berthing velocity. Thus, an accident may occur if the berthing velocity is extremely high. Several ship features influence the determination of the berthing velocity. However, previous studies have mostly focused on the size of the vessel. Therefore, the aim of this study is to analyze various features that influence berthing velocity and determine their respective importance. The data used in the analysis was based on the berthing velocity of a ship on a jetty in Korea. Using the collected data, machine learning classification algorithms were compared and analyzed, such as decision tree, random forest, logistic regression, and perceptron. As an algorithm evaluation method, indexes according to the confusion matrix were used. Consequently, perceptron demonstrated the best performance, and the feature importance was in the following order: DWT, jetty number, and state. Hence, when berthing a ship, the berthing velocity should be determined in consideration of various features, such as the size of the ship, position of the jetty, and loading condition of the cargo.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.22 no.1
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• pp.98-107
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• 2016

The purpose of this study is for Human error prevention to acquire Collision Risk Perception Index (CRPI) sensed by the Officer Of the Watch (OOW) when the approaching distances are reduced in six types of ship encountering situations (Head on, $045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$, Overtaking, Overtaken) between own ship and a target ship and then to predict CRPI fitting coefficients with polynomials in the curve-fitting process. CRPI acquisition experiments are carried out on two coast-guard ships and with the total of 30 crew members. Analysing results shows that CRPI data have goodness of fit to the six types of encountering situation. Futhermore, the One-Way ANOVA results show that CRPI has a negative affect to the OOW's age, career and license grade as the approaching distances is reduced. The availability of CRPI curve fitting with 3 degrees of polynomial was testified through the RMSE as 1.19 to Head on, 0.87 to $045^{\circ}$, 0.81 to $090^{\circ}$, 0.71 to $135^{\circ}$, 1.29 to Overtaking and 0.87 to Overtaken.