Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.422-423
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2022
국제해사기구의 e-Navigation 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 더욱 편리하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. e-Navigation 전략 이행을 위해 다양한 해양 정보 서비스에서 발생 가능한 요구사항을 수용할 수 있는 공통 데이터 모델이 필요하게 되었고, 최종적으로 국제수로기구의 S-100 표준이 선정되었다. 이 중 해양기상정보를 차세대 전자해도정보시스템에서 표출하기 위한 S-41X 제품표준은 현재 개발이 미완료된 의 논의가 시작되고 있는 상황이다. 본 논문은 S-41X 제품표준 중 격자 데이터 기반의 S-413 제품에 대한 데이터 모델을 설계하였다. 또한 격자 데이터 형식을 지원하는 타 S-100 데이터 제품을 참고하여 국내 원시자료인 기상청 수치예보모델 결과를 활용한 제품 인코딩 테스트 단계의 연구를 수행하였다.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.27
no.2
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pp.71-86
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2022
The water quality index (WQI) has been widely used to evaluate marine water quality. The WQI in Korea is categorized into five classes by marine environmental standards. But, the WQI calculation on huge datasets is a very complex and time-consuming process. In this regard, the current study proposed machine learning (ML) based models to predict WQI class by using water quality datasets. Sihwa Lake, one of specially-managed coastal zone, was selected as a modeling site. In this study, adaptive boosting (AdaBoost) and tree-based pipeline optimization (TPOT) algorithms were used to train models and each model performance was evaluated by metrics (accuracy, precision, F1, and Log loss) on classification. Before training, the feature importance and sensitivity analysis were conducted to find out the best input combination for each algorithm. The results proved that the bottom dissolved oxygen (DOBot) was the most important variable affecting model performance. Conversely, surface dissolved inorganic nitrogen (DINSur) and dissolved inorganic phosphorus (DIPSur) had weaker effects on the prediction of WQI class. In addition, the performance varied over features including stations, seasons, and WQI classes by comparing spatio-temporal and class sensitivities of each best model. In conclusion, the modeling results showed that the TPOT algorithm has better performance rather than the AdaBoost algorithm without considering feature selection. Moreover, the WQI class for unknown water quality datasets could be surely predicted using the TPOT model trained with satisfactory training datasets.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.19-21
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2018
선원의 행동오류는 해양사고를 야기하는 하나의 직접적인 원인이기 때문에 이를 이해하는 것은 해양사고 예방에 근본이 된다. 선원의 행동오류를 이해하기 위해서는 행동오류를 추정하고 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 은닉 마르코브 모델(Hidden Markov Model, HMM)을 이용하여 선원들의 행동오류를 추정하고 예측하였다. 아울러 5가지 선박의 종류 각각에 나타나는 선원들의 행동오류를 서로 비교 분석하였다. 모델에 사용한 데이터는 해양안전심판원의 해양사고 보고서에 기록된 내용을 SRKBB(Skill-, Rule- and Knowledge-Based Behavior) 모델을 기반으로 분류하고 관측 수열을 생성하며 라벨링 작업을 통해서 구축하였다. 구축한 데이터를 적용하여 HMM을 보정하고 파라미터를 획득하여 선원들의 행동오류에 관한 모델을 구축하였다. 실험 결과, 선박 종류별로 선원들의 행동오류의 패턴은 서로 다르고, 이를 통해서 선박종류별 해기사들의 행동오류의 추정과 예측이 가능함을 일차적으로 확인할 수 있었다. 추후 본 연구를 지속 전개하여 해양사고 예방을 위한 인적오류의 저감에 기여할 수 있는 방안을 모색할 에정이다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2012.06a
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pp.466-468
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2012
선박산업에서의 국내외 해양사고 통계에 의하면, 모든 해양사고의 80% 정도가 직접적 또는 간접적으로 관련된 인적요인(Human Factors)에 의하여 발생한다고 보고되고 있다. 이러한 해양사고의 원인을 규명함으로써 유사 해양사고의 발생을 방지하고, 또한, 해양사고 조사에 있어서 공통적인 접근방법의 이용과 국가 간의 협력을 증진시키기 위한 목적으로, IMO(International Maritime Organization)에서는 해양사고 인적요인 조사지침(Guidelines for the Investigation of Human Factors in Marine Casualties and Incidents)을 포함한 해양사고조사코드(Casualty Investigation Code: Code of the International Standards and Recommended Practices for a Safety Investigation into a Marine Casualty or Marine Incident)를 채택하였으며, 동 코드는 2010년 1월 1일 발효되었다. 이에 따라, 해양안전심판원에서는, 3단계 절차로 구성된 인적요인 조사 및 분석 방법론을 제안하고, "해양사고 인적요인 분석 매뉴얼"을 마련하였다. 본 논문에서는, 해양안전심판원에서 제안한 인적요인 조사 및 분석 방법론을 실제 해양사고에 적용하여 인적요인 조사분석 모델의 적용사례를 마련하고, 분석 모델을 검토 및 보완하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.297-299
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2018
해양수산부는 우리나라 연안에 산재하는 해양치유자원의 임상적 효능과 관련 지역산업 활성화 기반마련을 위한 R&D 사업을 추진중에 있으며, 협력지자체 4개 곳을 선정하여 시범사업을 추진중에 있다. 특히 주요 연안지역을 중심으로 한 해양치유의 정착 및 활성화를 위해서는 필수 인프라를 바탕으로 다양한 프로그램을 운영할 핵심해양치유센터(가칭)의 역할이 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 울진(월송정일대)과 태안(달산포일대)을 중심으로 지역 환경사회경제적 현황과 연계된 해양치유 특성화를 위한 지역별 해양치유 비즈니스 모델을 도울하여 제사하였다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.5
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pp.780-790
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2022
Quantitative risk levels must be presented by analyzing the causes and consequences of accidents and predicting the occurrence patterns of the accidents. For the analysis of marine accidents related to vessel traffic, research on the traffic such as collision risk analysis and navigational path finding has been mainly conducted. The analysis of the occurrence pattern of marine accidents has been presented according to the traditional statistical analysis. This study intends to present a marine accident prediction model using the statistics on marine accidents related to vessel traffic. Statistical data from 1998 to 2021, which can be accumulated by month and hourly data among the Korean domestic marine accidents, were converted into structured time series data. The predictive model was built using a long short-term memory network, which is a representative artificial intelligence model. As a result of verifying the performance of the proposed model through the validation data, the RMSEs were noted to be 52.5471 and 126.5893 in the initial neural network model, and as a result of the updated model with observed datasets, the RMSEs were improved to 31.3680 and 36.3967, respectively. Based on the proposed model, the occurrence pattern of marine accidents could be predicted by learning the features of various marine accidents. In further research, a quantitative presentation of the risk of marine accidents and the development of region-based hazard maps are required.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.05a
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pp.7-7
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2019
해상교통모의 기술은 자선 중심의 조종과 사람에 의한 인위적인 해상교통환경 모의로 실제 해상교통 상황이 반영된 타선 동적 특성과 해상교통관제 상황을 반영하는데 한계가 있음. 정확한 해상교통 모의 및 평가를 위해 교통흐름 영향의 주요 요소인 관제 영역의 적용이 필요함. 본 연구에서는 에이전트 기반의 관제 모델을 구축하는 기초 연구를 소개하였음.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.10
no.2
s.21
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pp.17-22
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2004
Ship is bring operated under a highly dynamic environments and many factors are related whit marine accident and those factors are interacting. An analysis on the marine accident is very important to prepare countermeasures which will ensure the safe navigation. This paper aims to build a model of the causes and improved policy for marine accident using SD(System Dynamics} approach and to measure a effect which is risk control countermeasures of marine accident. The methodology of this paper is to perform the causes and improved policy for marine accident using Brainstorming method and was to changed by quantitutive, qualitative factors and their feedback loops in casual map. This model was performed over 23 years($1997\~2020$) in a standard simulation model and 4 policy simulation models.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.139-140
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2022
자율운항선박은 사람이 없다는 전제를 두고 개발되고 있지만, 완벽한 자율운항이 되기까지는 많은 시간이 필요할 것이다. 이러한 경우, 발생 가능한 모든 경우의 수를 고려하여 시나리오를 구축하는 것이 중요한데, 자율운항 선박에 대한 사고는 아직 발생한 바가 없기 때문에 시나리오를 구축하는 것은 어렵다. 이에, 본 연구에서는 기존 조사된 해양사고 사고·사례를 통해 아직 발생한적 없지만 발생가능 확률이 높다고 생각되는 사고 시나리오를 구축하여야 한다. 이러한 시나리오가 있다면 자율운항선박 사이의 사고 등을 확률적으로 추정할 수 있다. 한편, 해양사고의 종류는 다양하나, 본 연구에서는 위험유해물질(HNS)을 적재된 자율운항선박으로 제한하며, 최종 목표는 자율운항의 기초 단계로, 무인화 선박에서 발생 가능한 사고경로를 예측하여 화학 사고를 예방하는 것이다. 본 연구의 목적으로는 기존의 해상 화학사고 원인을 분석하여 ETA기법을 적용한 자율운항 선박에서 발생 가능한 사고 시나리오를 구축하는 것이다. 연구방법으로는 자율운항 시 발생할 수 있는 가상경로를 화학반응식으로 식별하고, ETA기법을 이용하여 화학사고가지분석(CATA, Chemical Accident Tree Analysis)모델을 구축할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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