The AIS(Automatic Identification System) transmits the position of ships and other information to prevent accidents which could occur in the sea. It has to be developed SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access) Algorithm which is important on wireless communication method for the AIS because It is based on ITU(International Telecommunication Union) M.1371-1 of the international standard therefore, we need to develop a performance evaluation simulator efficiently to develop and analyze SOTDMA Algorithm. this paper shows the method of designing it. Real ships access The VHF maritime mobile band but in this performance evaluation simulator several ship objects access the shared memory. Real ships are designed as the object and the wireless communication channel is designed as the shared memory. The ships apply for real virtual data which got from assistance hardware and The SOTDMA Algorithm driving state verifies the performance evaluation simulator by IEC(International Electrotechnical commission) 61993-2. After verifying results the performance evaluation simulator is correctly satisfied with IEC 61993-2. So we expect that it helps not only the AIS technology developed but also verify new SOTDMA Algorithm
The AIS(Automatic Identification System) transmits the position of ships and other information to prevent accidents which could occur in the sea. It has to be developed SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access) Algorithm which is important on wireless communication method for the AIS because It is based on ITU(International Telecommunication Union) M.1371-1 of the international standard therefore, we need to develop a performance evaluation simulator efficiently to develop and analyze SOTDMA Algorithm. This paper shows the method of designing it. Real ships access The VHF maritime mobile band but in this performance evaluation simulator several ship objects access the shared memory. Real ships are designed as the object and the wireless communication channel is designed as the shared memory. The ships apply for real virtual data which got from assistance hardware and The SOTDMA Algorithm driving state verifies the performance evaluation simulator by IEC(International Electrotechnical commission) 61993-2. After verifying results the performance evaluation simulator is correctly satisfied with IEC 61993-2. So we expect that it helps not only the AIS technology developed but also verify new SOTDMA Algorithm.
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.
최근에는 선박에 탑재되는 장비들이 다양화/ 첨단화되고 있는 추세이며, 이러한 변화와 함께 선박 네트워크는 데이터의 통합 관리를 위한 경량화 이더넷 기반의 구조로 전환되고 있다. 이러한 요구에 따라 본 논문에서는 추진/발전 계통의 각 장비로부터 데이터를 수집하여 각 장비가 발생하는 아날로그 혹은 NMEA 형식의 상태 데이터를 처리한 후, 경량화 이더넷 기반의 IEC 61162-450 메시지 형식으로 변환하기 위한 게이트웨이 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이를 위해, 선박 장비의 표준화 요구 및 관련 연구를 분석하고, 필요성을 도출하였다. 또한, 기존의 문제를 해결하기 위해 추가적인 데이터 형식을 정의하고, 게이트웨이 시스템을 개발한 후, 그 유용성을 검증하였다. 이를 통해 기존 선박 탑재 장비들이 발생하는 데이터를 이더넷 기반으로 통합적으로 관리하고 활용하기 위한 밑거름이 될 수 있을 것으로 판단된다.
서로 다른 품질을 요구하는 데이터들의 동시 전송 또는 효율적인 영상전송시스템에 응용될 수 있는 계층 16QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 시스템에 대한 SNR 추정성능에 대해 분석한다. 계층 16QAM은 계층 변조파라미터를 제어하여 성좌점들의 형태를 변형시켜 사용자에게 고품질과 저품질 데이터서비스를 동시에 제공할 수 있는 변조 시스템이다. AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널환경에서 계층 16QAM 시스템에서 계층변조파라미터와 성좌점별 특성을 고려한 SNR (Signal to Noise power Ratio) 추정성능 특성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 계층 16QAM의 여러성좌점들 중에 SNR 추정이 상대적으로 정확하게 이루어지는 성좌점이 존재함을 확인하였고, 계층변조파라미터 값에 따라 SNR 추정이 유리한 영역이 달라진다는 것을 알아내었다.
국제수로기구는 수로정보의 표준화와 활용성 증진을 위해 ISO 19100 시리즈 GIS 표준을 수로분야로 확장한 S-100 표준을 수립하고, 이를 기반으로 한 S-10X 표준을 개발 중에 있다. 국제해사기구는 해사안전과 해양환경 보호를 위해 e-Navigation 전략을 추진 중에 있으며, e-Navigation 전 분야에 대한 정보화 표준 모델인 CMDS를 정의하고 S-100 표준을 기반으로 개발할 계획이다. e-Navigation 전략 추진 대상 영역을 해상부분, 네트워크부분, 육상부분으로 구분할 수 있는데, VTS는 육상 관제센터로서의 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서는 S-100 표준 도입이 국제해사기구의 e-Navigation 전략을 통해 VTS에 미치는 영향에 대해 분석하였고, 향후 우리나라 VTS가 e-Navigation 전략 하에서 업무 고도화 및 기능개선을 위한 수로분야 협력방안을 제안하였다.
VTS에서는 소형 선박들에 대한 운항정보의 파악이 어려우므로 관제에 애로가 많다. 즉, GMDSS의 대상이 아닌 소형 선박들이 평상시에 선명 및 위치정보를 전송하고, VTS에서는 입ㆍ출항하는 모든 선박들의 선명과 위치를 용이하게 확인하고 항내에서의 해난사고가 발생하지 않도록 통제할 수 있는 시스템이 필요한 실정이다. 본 연구의 항행정보 전송관리시스템은 micro-processor를 이용하여 CPS의 데이터 중에서 위치와 시간정보를 추출하고 여기에 선박의 ID를 추가하여 2,400[bps]의 저속으로 447[MHz], FSK의 송신기로 전송할 수 있는 시스템을 구현하였다. VTS에서는 이것을 수신, 복조하여 선박의 항행상태를 확인할 수 있다. 실험단계에서는 목포항을 중심으로 항해중의 데이터를 전송하였고, 수신점에서는 해도상에 실시간으로 위치를 표시하는 소프트웨어를 개발하였다. 원거리의 서비스를 위하여 기존의 SSB 통신망에 접속할 수 있는 하드웨어적인 융통성도 고려하였다.
OFDM (orthogonal frequency division multiplexing)은 다중경로 페이딩에 강하고 고속전송이 가능하다는 장점으로 널리 사용되고 있는 디지털 통신방식이나, 여러 부반송파 변조신호가 동위상으로 겹쳐지면서 송신신호의 PAPR (peak to average power ratio)이 높아진다는 단점을 가지고 있다. 송신단의 IFFT (inverse fast Fourier transform) 이전에 주파수 영역에서 높은 크기의 임펄스를 삽입하면, 쌍대성 특성으로 인해 시간영역의 OFDM 신호의 PAPR 감소 효과를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 CQAM (cross quadrature amplitude modulation) 방식을 채용하는 OFDM 통신시스템에서 송신단의 IFFT 이전에 임펄스를 삽입함으로서 개선되는 PAPR 성능을 분석한다. 또한 PAPR을 최소화시킬 수 있는 최적의 임펄스 삽입위치 찾아내고 이를 적용하였을 경우의 PAPR 개선효과를 검증한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 주파수영역에서 삽입되는 임펄스 크기와 위치에 따라 OFDM-CQAM 시스템의 PAPR 개선효과가 기존 방식에 비해 우수함을 확인한다.
현재 4차 산업혁명 시대에 발맞춰서 선박 분야에서는 인공지능 요소를 접목하여 미래를 대비하여야 한다. 그리고 자율운항 선박 등장에 대한 전력관리 분야에서도 이에 대한 대응이 필요하다. 본 연구에서는 머신러닝의 DNN(Deep Neural Network)을 이용한 배터리 연동형 전력관리시스템(BLPMS, Battery Linked Power Management System) 알고리즘을 제안한다. 실험을 위하여 LabView를 통한 선박 데이터를 바탕으로 운항모드별 선박 전력소비량의 패턴을 학습하고 Python을 통해 배터리의 상태를 도출하여 발전기와 배터리의 연동의 유연성을 확인하였다. 실험의 결과 배터리의 충·방전을 통해 발전기의 저부하 운전이 감소되고, LNG의 1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 신뢰성을 확인하였다.
In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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