• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.407-410
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• 2013

2010년대에 들어서며 산업과 행정 등 전반 분야에 있어 주요한 아젠다가 되어 있는 빅 데이터는 산업화를 거쳐 전산화의 장벽까지 넘어선 각 분야에서 혁신적인 데이터 활용을 통해 새로운 가치를 창조하고 있다. RADAR 및 관제설비의 도입으로 고도화된 VTS의 관리 체계는 관제 서버의 구축과 선박의 선박자동식별장치(AIS)의 정착 등 항해설비 발전을 통해 전산의 장벽을 하나씩 거둬가고 있다. 이제는 실시간으로 수집되는 선박 교통 데이터를 통해 해사행정의 새로운 가치 창조를 모색해야 할 시점이다. 따라서 본 연구에서는 예시를 통해 빅 데이터의 개념을 정리하고 해상교통관제를 비롯한 해사행정 전반분야와 해운, 항만, 선박 사업자 전반에게 효율적인 업무 지원을 도모할 수 있는 모델을 제시하고자 하였다. 본 연구결과가 VTS 발전 방안으로 활용되어 제도 개선에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.117-118
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• 2022

본 연구의 목적은 협수로에서의 자율운항선박(MASS)의 충돌 회피 행동의 기준 제시이다. 그 기준은 선박 도메인을 통해 제시되었고, 새로운 도메인(domain) 모델 개발을 위해 본 연구는 기존의 선원 인식 기반 도메인을 외부환경에 따라 동적으로 변하는 새로운 선박 도메인(SASD)을 제시하였다. 이 동적 변화를 적용하기 위하여 기존 모델과 ANFIS를 융합하였으며, 이 연구에서 제시한 SASD를 실제 해상 협수로의 환경에 적용하여 빅 데이터 기반인 AIS-기반 선박 도메인 모델들과 비교하였다. 그 결과 협수로의 상황과 도메인 설계 방법에 따라 조금의 차이가 발생하였지만, 타원형 도메인의 단축인 SASD와 AIS-based ship domain 모두 유사하게 나타났다. 그래서 인식 기반 선박 도메인과 AIS 기반 선박 도메인의 교차 검증을 통해 자율운항선박이 타 선박과 협수로를 항해할 때 참고할 만한 통항 거리가 제시될 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.152-153
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• 2023

AIS has been widely used for maritime traffic assessment for its convenience. However, AIS has problems with position missing due to radio interference and transmission distance limit. On the other hand, satellite radar determines the location of ships over a wide sea regardless of the problems. This study proposes a noble method of stepwise threshold determination to detect ships from Sentinel-1. The proposed method is up to 25 times faster than the existing moving window-based threshold determination method, and the detection accuracy is similar.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.7
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• pp.14-19
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• 2020

This study suggests an accounting information processing model based on internet standard XBRL which applies an extensible business reporting language, the XML technology. Due to the differences in document characteristics among various companies, this is very important with regard to the purpose of accounting that the system should provide useful information to the decision maker. This study develops a data mining model based on XML hierarchy which is stored as XBRL in the X-Hive data base. The data ming analysis is experimented by the data mining association rule. And based on XBRL, the DC-Apriori data mining method is suggested combining Apriori algorithm and X-query together. Finally, the validity and effectiveness of the suggested model is investigated through experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.54-55
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• 2020

In 4th Industrial Revolution, technologies such as artificial intelligence, Internet of Things, and Big data are closely related to the maritime industry, which led to the birth of autonomous vessels. Due to the technical characteristics of the current vessel, the speed cannot be suddenly lowered, so complex communication such as the help of a tug boat, boarding of a pilot, and control of the vessel at the onshore control center is required to berth at the port. In this study, clustering analysis was used to resolve how to establish control criteria for vessels to enter port when autonomous vessels are operating. K-Means clustering was used to quantitatively stage the arrival pattern based on the accumulated AIS(Automatic Identification System) data of the incoming vessel, and the arrival phase using SOG(Speed over Ground), COG(Course over Ground), and ROT(Rate of Turn) Was divided into six phase.