• 산업경영시스템학회지
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• 제45권2호
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• pp.12-19
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• 2022

Artificial intelligence is driving the Fourth Industrial Revolution and is in the spotlight as a general-purpose technology. As the data collection from the battlefield increases rapidly, the need to us artificial intelligence is increasing in the military, but it is still in its early stages. In order to identify maritime targets, Republic of Korea navy acquires images by ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) of maritime patrol aircraft, and humans make out them. The radar image is displayed by synthesizing signals reflected from the target after radiating radar waves. In addition, day/night and all-weather observations are possible. In this study, an artificial intelligence is used to identify maritime targets based on radar images. Data of radar images of 24 maritime targets in Republic of Korea and North Korea acquired by ISAR were pre-processed, and an artificial intelligence algorithm(ResNet-50) was applied. The accuracy of maritime targets identification showed about 99%. Out of the 81 warship types, 75 types took less than 5 seconds, and 6 types took 15 to 163 seconds.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1084-1085
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• 2023

현재 국내 항만에서의 작업은 대부분 수작업으로 진행되기 때문에 다양한 안전사고 발생과 시간 및 비용 등의 손실이 우려된다. 이를 해소하고자 최적경로 알고리즘을 이용한 AGV 차량 및 자동화 크레인으로 무인 스마트 항만을 제안한다. RFID 인식으로 컨테이너의 정보를 확인하고, 각 경로의 노드 정보가 담긴 QR 코드 인식을 통해 최적으로 목적지에 달성하는 것이 핵심이다. 본 논문은 이러한 기능으로 시간 및 비용 절감, 효율 상승과 인명피해 및 안전사고 예방을 목표로 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.269-279
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• 2022

인공지능의 발전으로 산업계 전반에서 시스템의 자동화를 위해 인공지능을 도입하고 있다. 해양산업분야에서도 자율운항선박이라는 패러다임을 통해 인공지능을 단계적으로 적용하고 있다. 이러한 흐름에 따라 ABS와 DNV에서는 자율운항선박에 대한 가이드라인을 발표하였다. 하지만 선급의 가이드라인은 선박의 운항 및 해양 서비스 관점에서 요구사항을 기술하고 있으므로, 인공지능의 위험에 대해서는 충분히 고려되지 못했을 가능성이 있다. 그래서 본 연구에서는 ISO/IEC JTC1/SC42 인공지능 분과에서 제정한 표준들을 활용하여 선급 요구사항을 위험의 원인으로 분류하고, 위험원인과 인공지능 메트릭(metrics)의 조합을 통해 위험을 평가할 수 있는 척도로 사용하고자 한다. 본 연구에서 제안한 인공지능의 위험 원인과 이를 평가하기 위한 특성의 조합을 통해 해양 시스템에 인공지능이 도입됨으로써 발생하는 위험을 정의하고 식별하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 생각되며, 선급을 포함한 다양한 기구에서 자율운항선박을 위한 안전 요구사항을 더욱 자세하고 구체적으로 작성하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권6호
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• pp.69-80
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• 2023

Ship collision accidents not only cause loss of life and property damage, but also cause marine pollution and can become national disasters, so prevention is very important. Most of these ship collision accidents are caused by human factors due to the navigation officer's lack of vigilance and carelessness, and in many cases, they can be prevented through the support of a system that helps with situation awareness. Recently, artificial intelligence has been used to develop systems that help navigators recognize the situation, but the sea is very wide and deep, so it is difficult to secure maritime traffic datasets, which also makes it difficult to develop artificial intelligence models. In this paper, to solve these difficulties, we propose a method to build a dataset with characteristics similar to actual maritime traffic datasets. The proposed method uses segmentation and inpainting technologies to build a foreground and background dataset, and then applies compositing technology to create a synthetic dataset. Through prototype implementation and result analysis of the proposed method, it was confirmed that the proposed method is effective in overcoming the difficulties of dataset construction and complementing various scenes similar to reality.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.147-148
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• 2022

최근 선박 접안 시 사고가 다수 발생함에 따라, 항만 내 선박운항에 대한 안전조치에 대한 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 부산신항만 내 안전조치에 대한 내용을 정량적으로 분석하고자 선박 항적 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 해사인공지능 알고리즘을 적용여 항적패턴을 분석하였다. 그 결과, 부산신항 입출항선박의 변침 지점을 도출하고, 선속·침로의 운용패턴을 제안하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.304-305
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• 2022

최근 디지털 통신기술이 해사(海事)분야에도 널리 적용되기 시작하면서 대용량의 데이터가 축적되고 있으며, 이에 따라 데이터과학 및 인공지능 기술을 활용하여 새로운 가치를 창출하기 위한 시도가 널리 이루어지고 있다. 대표적으로 우리나라 해양수산부는 LTE-Maritime 통신망을 기반으로 지능형 해상교통정보 서비스를 2021년부터 국민들에게 제공하고 있으며, 이와 함께 대용량의 해상교통정보를 데이터과학 기반으로 분석하여 서비스를 개선하는 등 부가가치를 창출하기 위한 연구개발이 진행되고 있다. 한편 이러한 해사 분야의 데이터 기반 연구를 수행하기 위해서는 연구자가 원하는 데이터를 적시에 제공받아 활용할 수 있는 법제도적 연구 환경의 조성이 필수적이다. 이번 연구에서는 우리나라 해사 분야 데이터의 종류를 살펴보고, 과학적 분석 및 활용과 관련된 법제도를 식별하였다. 연구 결과 개별 해사데이터의 활용을 제한하는 법제도적 요인이 있음을 확인하였으며, 이를 개선하여 데이터 기반 연구개발을 촉진하기 위한 방안을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.283-286
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• 2002

자동화 지문인식을 위한 과정에서 지문영상의 정보를 보존하면서 최적의 세선화와 특이점추출을 위한 중요한 부분은 이진화 과정이다. 이진화 과정은 그레이-스케일 레벨의 영상을 0과 255값으로 바꾸는 과정이다. 이 과정에서 적절한 임계값(Threshold Value)을 설정해 주지 않으면 지문영상의 정보가 손실된다 본 논문에서는 이진화 과정 부분에 인공지능 기법을 적용하여 입력되는 지문영상에서 실시간으로 기준레벨(Threshold)을 추출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 방법과 비교하여 좋은 성능을 보여주고 있음을 나타낸다

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.142-145
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• 2019

최근 들어 지구 온난화 및 고유가로 인한 에너지 위기로 전 세계적으로 이산화탄소 배출규제가 본격화되고 에너지 소비에 따른 지구환경을 보존하기 위한 대표적인 국제적인 GEF(Green Energy Family) 활동은 이산화탄소 배출 금지를 위한 교토의 정서(Kyoto protocol), RoHS(Restriction of Hazardous Substances directive)에서는 무 수은 조명 사용억제, WEEE(Waste Electrical and Electronice Equipment)에서는 조명 통신융합으로 폐기물 최소화를 목적으로 폐기물 회수를 요구하는 등 다각적 노력을 경지하고 있다. 본 논문에서는 기존의 외부 환경 요인(조도, 피사체와의 거리 등)에 의하여 실시간으로 변동되는 환경 데이터를 마이크로프로세서를 활용하여 외부 환경 요인을 확인하고 또한 퍼지 추론 시스템을 접목하여 RGB LED 모듈 조명 제어가 가능한 제어기를 구성하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.158-159
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• 2023

해양위성의 발달과 첨단화로 우리나라 주변 해역의 광역적인 관리가 가능해졌다. 특히 선박운항 분야에서도 인공지능 및 빅데이터에 기반한 자율운항 기술개발이 이루어짐에 따라, 해양위성자료를 통한 분석 및 관측의 필요성이 있다. 해양위성자료에 선박운항분야를 접목할 수 있는 연구는 해양위성 기반 선박탐지, 해양 환경/기상 예측을 활용한 선박운항 보조 등이 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.349-350
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• 2022

최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.