• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권8호
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• pp.1159-1164
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• 2010

기존 해상의 데이터통신은 주로 위성과 라디오에 의존적이나 전송률과 비용 측면에서 제약을 가진다. 향후의 수요에 대비하여 육상의 통신체제와 유사하게 저렴하고 비교적 높은 전송률을 제공하는 새로운 해상통신체제가 필요하다. 이 논문에서는 선박간의 데이터통신을 위해 새롭게 설계된 해상통신망 모델을 보이고, 선박에서 이용할 수 있는 여러 무선매체 가운데 응용의 특성과 통신제약조건에 최적인 매체를 선택하여 경로를 배정하는 MWR 라우팅 프로토콜을 제안한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권5호
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• pp.523-529
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• 2011

In this paper an inter-layer protocol, referred to as a Multi-Network Selector (MNS) is proposed for multiband maritime networks. A MNS is located between the data-link layer and the network layer and performs vertical handover when a ship moves another radio network. In order to provide seamless data transfer to different radio networks, the MNS uses received signal strength (RSS) and ship's location information as decision parameters for vertical handover, which can avoid ping-pong effect and reduces handover latency. In addition, we present related issues in order to implement the MNS for a multiband maritime network.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.170-171
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• 2022

A ship's maneuvering motion model is important in a computer simulation, especially under the trend of intelligent navigation. This model is usually constructed by the hydrodynamic parameters of the ship which are generated by the principles of hydrodynamics. Ship's motion model is a nonlinear function. By using this function, ships' motion elements can be calculated, then the ship's trajectory can be predicted. Deeping neural networks can construct any linear or non-linear equation theoretically if there have enough and sufficient training data. This study constructs some kinds of deep Networks and trains this network by real ship motion data, and chooses the best one of the networks, uses real data to train it, then uses it to predict the ship's trajectory, getting some conclusions and experiences.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권8호
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• pp.1145-1152
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• 2010

현재 해상통신망에는 고속의 데이터 송수신을 위한 경제적인 통신기술이 요구되고 있다. 해상에서는 무선통신에 전적으로 의존할 수밖에 없는 환경으로 인해 취약한 데이터 통신보안에 대한 해결책도 함께 제시되어야 한다. 이 논문에서는 광대역 해상통신망의 위와 같은 현안들을 해결하기 위하여 다중 홉 자율통신망 형성기술 가운데 하나인 WiMAX MMR 기술을 도입하고, 육상과 달리 기지국이 없는 해상 상황에서 안전한 자율망을 형성하기 위해 확장된 프로토콜을 제안한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권6호
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• pp.823-829
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• 2012

미래 해상데이터통신망은 광대역무선접속(BWA) 캐리어들이 중첩된 자율망(MANET)으로 모델링될 수 있다. 이러한 망 모델에서 응용 서비스별 캐리어 선호도와 선박의 위치를 함께 이용하고 경로의 홉단위 최적 캐리어를 선택하여 최적경로를 찾는 라우팅방식(CPLR)을 새롭게 제안한다. 이 방식에서는 경로의 각 선박과 목적지 선박간 거리를 고려하기 때문에 최적경로를 찾아가는 수렴성이 개선되어 라우팅 시간을 더 줄였다. 캐리어 선호도만을 고려하여 최적경로를 탐색하는 (CPR)방식과 성능을 비교하여 개선결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.921-928
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• 2017

유선 네트워크와 달리 무선 네트워크 환경에서의 브로드캐스팅은 단일 전송으로 다수의 노드로 데이터를 한 번에 송신할 수 있다. 무선 네트워크에서 노드의 전방향 브로드캐스팅은 인접한 모든 노드에게 동시에 도달한다. 본 논문에서는 무선 네트워크에서 브로드캐스팅 시 전체 송신 전력을 최소화하는 최소 전력 브로드캐스팅 문제를 해결하기 위한 탐욕 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 노드의 최대 전송 범위 내에서 메시지를 전송할 수 있는 노드의 집합인 이웃 노드 리스트를 이용하여 데이터를 수신한 송신 노드 중 이웃 노드를 가장 많이 가지고 있는 노드가 우선적으로 이웃 노드로 데이터를 전송한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 성능평가가 이루어졌으며, 네트워크상의 모든 노드로 브로드캐스팅 시 소요되는 송신 전력과 브로드캐스팅 횟수의 관점에서 기존의 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 보인다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제35권5호
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• pp.667-674
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• 2011

해상 데이터통신망은 앞으로 전통적인 RF과 위성, 그리고 육상의 광대역무선접속(BWA) 기술인 무선랜, WiBro, WiMAX 등 여러 전송매체와 접속기술을 기반으로 중첩되어 형성될 전망이다. 이 논문에서는, 육상의 통신응용 서비스를 해상에서 실현하기 위해 중첩된 자율망(MANET) 기반 데이터통신망 모델과 홉 단위로 최적의 전송매체를 선택하여 최적경로를 찾는 경로배정 프로토콜(OMH-MW)을 새롭게 제안한다. 응용과 매체의 전송특성을 고려하여 개별 특성에 대해 응용에 대한 매체의 최적성을 측정하고 그것의 순위(승수)에 의거하여 매체를 링크로 선택하는 방법을 제시한다. 하나의 매체만으로 구성되는 경로만을 대상으로 최적경로를 찾는 프로토콜(MWR)과 성능 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.641-644
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• 2016

유선 네트워크와 달리 무선 네트워크 환경에서의 브로드캐스팅은 단일 전송으로 다수의 노드들에게 데이터를 한 번에 송신할 수 있다. 즉, 무선 네트워크에서 특정 노드의 전방향적 브로드캐스팅은 인접한 모든 노드들에게 동시에 도달한다. 본 논문에서는 무선 네트워크에서 브로드캐스팅 시 전체 송신 전력을 최소화하는 최소 전력 브로드캐스팅 문제를 해결하기 위한 탐욕 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 노드간의 거리로 구성된 거리 행렬과 인접 노드의 수를 갖는 인접 행렬을 이용한다. 데이터를 수신한 노드 중 인접 노드를 가장 많이 가지고 있는 노드가 우선적으로 데이터를 전송한다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 네트워크상의 모든 노드로 브로드캐스팅 시 소요되는 송신 전력 관점에서 랜덤 방식과 비교하며, 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 랜덤 방식보다 성능이 우수함을 보인다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권5호
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• pp.341-346
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• 2018

Supramax bulk carriers cover a wide range of ocean transportation requirements, from major to minor bulk cargoes. Market forecasting for this segment has posed a challenge to researchers, due to complexity involved, on the demand side of the forecasting model. This paper addresses this issue by using technical indicators as input features, instead of complicated supply-demand variables. Artificial neural networks (ANN), one of the most popular machine-learning tools, were used to replace classical time-series models. Results revealed that ANN outperformed the benchmark binomial logistic regression model, and predicted direction of the spot market with more than 70% accuracy. Results obtained in this paper, can enable chartering desks to make better short-term chartering decisions.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권7호
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• pp.563-568
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• 2007

In this paper, an adaptive neural network controller and its application to automatic berthing control of ship is presented. The neural network controller is trained online using adaptive interaction technique without any teaching data and off-line training phase. Firstly, the neural networks used to control rudder and propeller during automatic berthing process are presented. Secondly, computer simulations of automatic ship berthing are carried out in Pusan bay to verify the proposed controller under the influence of wind disturbance and measurement noise. The results of simulation show good performance of the developed berthing control system.