• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.175-182
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• 2021

본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.362-365
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• 2022

4차 산업혁명 기술의 발전으로 인하여 다양한 분야에서의 스마트화가 가속화되고 있다. 해운물류 산업 역시 선진국들을 중심으로 디지털트윈, 사물인터넷, 인공지능 등 첨단 신기술을 접목한 스마트화를 추진 중이다. 국내에서도 변화하는 글로벌 해운물류 흐름에 맞추어 해양수산부를 중심으로 스마트 해운물류 체계 확산전략을 추진하고 있으며 이를 통해 해운물류 스마트화 기반을 조성하고 있다. 본 연구는 이러한 해운물류 스마트화 기반 조성에 따라 입출항, 접안, 상하역 등 변화하는 해운물류 프로세스에 대응하기 위하여 각 운영주체 간 커뮤니케이션의 중요성을 인지하고, 가상의 디지털트윈 환경에서 운영주체 간 의견을 교환할 수 있는 커뮤니케이션 도구의 개념을 제시하고자 한다. 또한, 이러한 커뮤니케이션 도구의 점진적인 개발을 위하여 아키텍처를 비롯한 소프트웨어 설계 모델을 도출하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권4호
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• pp.299-305
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• 2015

Modbus는 각종 자동화 장비 감시 및 제어에 전 세계적으로 널리 사용되고 있는 자발적 산업표준 통신 프로토콜이다. 그러므로 선박, 빌딩, 기차, 비행기 등 Modbus를 이용하는 모든 장비들과 연결이 가능하여 환경변수의 측정 및 원격제어가 가능하게 된다. 본 논문에서는 퍼지제어 시스템을 이용하여 외부환경요인을 각각 조합한 불확실한 내용을 정량적인 값으로 변환하여 LED 조명으로 표현하기 위해 알고리즘을 설계하고, 설계한 알고리즘에 Modbus 통신 프로토콜을 추가하여 선박의 통합관리 시스템에서 외부환경요인 확인 및 원격제어가 가능한 감성조명용 LED 제어기 회로를 설계 및 구현 하였다. 외부환경요소인 온도, 습도, 조도 값을 센서를 통해 제어기로 받아들이고 이 값들을 퍼지제어 알고리즘을 통해 LED로 표현된다. Modbus는 Serial 통신으로 RS485를 이용하여 다른 기기와 연결 되어 온도, 습도, 조도 상태 및 LED 출력 값 확인이 가능하고 또한 사용자가 원격으로 RGB 값을 변경 할 수 있기 때문에 원하는 색으로 변경이 가능하게 된다. 제작한 제어기로 온도, 습도, 조도에 따라 LED 조명색상이 변화 되는 것을 확인 하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.421-426
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• 2018

현재 기존에 상용화 되어 있는 LED 조명기기의 경우, LED 동작 시퀀스가 고정이 되어 있는 상태로 판매되고 있다. 이와 같은 상태로는 외부 환경 요인이 고려되지 않고 오직 장소에만 적용되는 조명 환경 용도로서의 기능만을 수행한다. 현재는 선박 내 외부 환경 요인의 변화에 따른 최적의 조명 환경 조성이 어렵게 되어있다. 그러므로 외부 환경 요인의 변화에 좀 더 유기적이고 능동적으로 적응할 수 있도록 외부 환경 값을 입력받아 실시간으로 최적 조명 값이 반영될 수 있도록 해야 될 필요성이 있다는 결론을 얻게 되었다. 본 논문에서는 마이크로프로세서를 선박 통합관리 시스템으로 활용하여 기존의 외부 환경 요인에 의하여 실시간으로 변동되는 환경 데이터를 다루며, 외부 환경요인을 확인하고 또한 퍼지 추론 시스템을 접목하여 RGB LED 모듈 조명 제어가 가능한 제어기를 구성하였다. 이를 위하여 퍼지 제어 알고리즘을 설계하고, 퍼지 제어 시스템을 구성하였다. 외부 환경 요소인 피사체와의 거리, 조도 값을 센서로 통해 입력 받고 이 값들을 퍼지 제어 알고리즘을 통하여 최적 조명 값으로 변환하여 RGB LED 모듈 조광 제어를 통하여 표현하고 퍼지 제어 시스템의 실질적인 효능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.193-201
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• 2021

용접은 선박 및 해양플랜트의 생산 및 건조에 있어 매우 높은 비중을 차지하는 작업이다. 용접부의 품질 검증을 위해 비파괴 검사를 수행하는데, 우리나라에서는 주로 방사선투과검사(RT)를 활용한다. 현재 대부분의 조선소에서는 용접부의 촬영을 통해 얻어진 필름을 인화하여 검사에 활용하는 아날로그 형태를 채택하고 있다. 이에 방사선 촬영에서부터 합부 판정까지 소요시간이 길고 복잡하며, 관련 분야의 자격을 보유한 검사자에 의해 수작업으로 진행되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 조선소에서 발생하고 있는 RT 필름을 고해상도로 스캔하여 디지털화한 후, 관리 서버에 축적하고, 인공지능 기술을 적용하여 용접 결함을 판독하기 위한 플랫폼에 관한 내용을 다룬다. 이를 위한 일련의 요소인 아날로그 RT 필름 스캔장비, 용접 검사 정보 통합 관리 플랫폼, 결함 판독 알고리즘, 시각화 소프트웨어 등을 설계 및 개발하고, 개발한 각 요소를 상호 연계하여 테스트 및 검증하는 과정에 관하여 기술한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.606-614
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• 2020

본 논문에서는 수중 주변소음 생성에 주요한 영향을 끼치는 선박 통행량 및 해양기상정보와 수중 주변소음간 영향성을 분석한다. 주변소음은 수중 소나 시스템의 탐지 성능에 큰 영향을 끼치는 중요한 환경 요소이다. 최근에 많은 연구가 진행 중인 인공지능 기술을 이용한 탐지성능 예측 등 자동화 시스템 구현을 위하여 이와 관련된 주요 데이터 확보 및 분석이 필요하다. 주변소음의 주요 발생원은 다양한 원인이 있는데, 연근해에서 운용되는 소나 시스템의 경우 탐지 성능에 있어서 선박 통행에 의한 소음 및 해양 기상에 의해 발생하는 소음의 영향을 크게 받는다. 따라서 본 논문에서는 대한민국 동해 연안에서 획득한 주변소음 측정 결과와 인근 선박 통행량 및 해양기상정보 공공데이터를 이용하여 각 데이터의 영향성을 분석하였다. 분석 결과 수중 주변 소음은 선박의 통행량의 변화에 따라 높은 연관성을 보였으며, 풍속과 파고, 강우 등 해양환경 요소에 있어서도 특정 주파수 대역에 영향성이 있음을 관찰하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1643-1652
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• 2022

해양생태계 및 수산자원, 해상안전에 부정적인 영향을 미치는 해양침적쓰레기는 주로 음파탐지기, 인양틀 및 잠수부를 통해 탐지되고 있다. 시간과 비용을 고려하여 최근에는 수중영상과 인공지능을 결합한 방법이 시도되고 시작했다. 본 연구에서는 효율적이고 정확한 해양침적쓰레기 탐지를 위하여, 수중영상과 딥러닝 객체탐지 모델인 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5)와 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7)을 학습 및 비교평가를 수행하였다. 유리, 금속, 어망, 타이어, 나무, 플라스틱 등의 객체탐지에 있어, 두 모델 모두 0.85 이상의 Mean Average Precision (mAP@0.5)를 기록하였다. 향후 영상자료 용량이 충분해지면, 보다 객관적인 성능평가 및 모델 개선이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.100-103
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• 2023

최근 스마트선박 개발에 발맞춰 정확하고 세밀한 실시간 해양환경 예측정보의 요구가 확대되고 선박에 직접 지원하기 위한 환경이 확보됨에 따라 최적항로 분야에서도 다양한 해양환경을 고려한 정보 생산 및 평가 연구가 필요하다. 스마트선박에서 해양환경의 위험도 및 에너지 소비의 불확실성을 줄이면서 최적항로를 산출할 수 있는 알고리즘은 2단계로 구분하여 개발하였다. 1단계는 해양환경정보들과 선박자동식별시스템(AIS)내에 선박의 위치·상태정보를 결합해 프로파일을 생성하였다. 2단계는 구성한 프로파일 결과를 이용하여 해양환경 에너지맵을 정의할 수 있는 모델을 개발하였고, 약 60만개의 데이터를 반영할 수 있도록 인공지능 머신러닝 기법 중 Random Forest를 적용하여 회귀식을 생성하였다. Random Forest 회귀 모델의 결정계수(R²)는 0.89 를 보였다. 생성한 모델에 2021년 6월 1일~3일의 해양환경 예측정보를 이용하여 Dijikstra 최단경로 알고리즘을 적용해 최적 안전항로를 산출하고 맵에 표출했다. Random Forest 회귀 모델로 산출된 항로는 유선적이고 해양환경 예측정보의 상태를 감안하며 항로를 도출하는 결과를 보였다. 본 연구의 실시간 해양환경 예측정보 기반의 항로 산출 개념은 선박의 이동 경향성을 반영한 현실적이면서 안전한 항로 산출이 가능하고, 향후 경제성, 안전성, 친환경성 평가 모델로 범위로 확대할 수 있을 것으로 기대된다.

• 식품과학과 산업
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• 제51권4호
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• pp.278-301
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• 2018

최근 들어 먹거리와 건강에 대한 사람들의 관심이 점점 높아지면서 이에 관한 정보 또한 중요시 되고 있다. 우리나라 전체 사회가 고령화 사회로 접어들면서 환경의 악화로부터 오는 질병과 생활 습관병의 증가를 자기 자신의 문제로 받아들이는 사람들이 늘고 있기 때문이다. 의료 분야는 치료 중심에서 예방 의학으로 관심이 높아지고 있지만 예방약이라고 할 수 있는 약품은 매우 적다. 암, 동맥경화, 당뇨병 같은 성인병을 예방하려면 약에 의한 예방이 아닌 먹거리에 의한 예방을 적극적으로 도입시킬 필요가 있다. 해양은 육상과는 다른 특이한 생태계를 이루는 환경 때문에 적자생존의 경쟁 속에서 살아남기 위하여 특히 물리적 방어 능력이 부족한 해양생물의 2차 대사산물은 육상생물의 그것과는 상이한 화학적 특성을 가진다. 이러한 다양한 2차 대사산물은 화학적 방어 수단의 일환으로 생성되는 것으로 알려져 있는데 이들 물질이 인체나 다른 포유동물에 투여되면 강력한 생리활성을 발현하는 경우가 많다. 이러한 이유들 때문에 해양생물로부터 새로운 생리활성 선도물질을 개발하여 인류의 건강 보전에 이용하고자 하는 연구가 최근 각광받고 있다. 해조류, 어패류 및 수산가공부산물(폐기물)에서 기능성을 나타내는 단백질 가수분해물 및 펩티드의 제조 방법 및 항균, 항산화, 심장보호(항고혈압, 항동맥경화 및 항응고), 면역조절, 항당뇨, 식욕억제 및 신경보호 활성과 같은 여러가지 생리 기능성에 대하여 살펴보았다. 무엇보다도 해양단백질 가수분해물 및 펩티드가 다양한 생리활성을 갖고 있어 건강식품 및 식의약 산업에서 응용이 가능하고 원료인 해조류 및 수산가공부산물이 대부분 미이용자원이므로 관련기업에서의 상품화 개발이 이루어질 것으로 기대된다. 최근에 소비자나 환자들도 의약품에 대한 바람직하지 않은 부작용을 의식하고 있고 화학적으로 합성된 의약품을 기피하는 경향이 있고 자연식품이나 천연 생리기능성 물질에 대한 욕구로 자가치료에 대한 사고방식이 높아지고 있어 의약품 보다는 효능이 다소 낮을지라도 어떤 질병의 예방이나 치료를 위해 특수한 생리기능성 물질의 섭취는 더욱 더 인기를 끌게 될 것으로 기대된다. 그러나 단백질 가수분해물이나 펩티드가 신체에서 나타내는 상태와 생리기능성 효과 사이에 상호관계를 충분히 밝혀져야 하며 이들을 이용한 제품의 보다 확실한 생리기능성의 작용 메커니즘과 임상에서의 효능의 확인이 이루어져야 하며 마켓팅을 위해서는 무엇보다도 공인기관인 식약처 또는 FDA에 인증을 받아야 할 것이다.