선박표준 네트워크는 2005년 IMO MSC 제 81차 회의에서 e-navigation을 공동 의제로 제출되었다. 2006년 MSC 81의 WG 프로그램으로 승인된 후 2008년까지 e-navigation 구현전략을 수립하기로 결정됨으로써 선박 네트워크의 표준화 작업은 본격화되었다. 이는 선박의 안전 항해 뿐 아니라 400여종의 이기종 항해통신장비 및 기관 장비를 탑재하는 선박에서의 효율적인 정보 교환을 지원하기 위한 것이기도 하다. 그 가운데 4S 네트워크는 육상과 선박, 선박과 선박사이의 무선통신을 말하며 선박과 육상 간 통신채널을 항상 연결하도록 해주는 기본이 된다. 4S 네트워크는 이를 기반으로 다양한 서비스를 제공할 수 있는 많은 활용 분야가 존재하기 때문에 향후 e-navigation이 적용되면 다양한 시장 창출이 가능할 것으로 보이나 현재 이에 대한 구체적인 기반 기술 연구나 시제품 개발은 전무한 상태이다. 본 논문에서는 육해상간 효율적이고 저렴한 통신환경을 제공하도록 하는 4S 다중매체 스위칭 서버와 육해상 정보교환 시스템을 개발하고, 구현한 시스템의 성능을 TTA(Telecommunications Technology Association) V&V(Verification and Validation) 인증을 통해 확인하였다.
최근 폐어구로 인한 해양 환경오염이 심각하게 대두되고 있으며, ICT 기술의 접목을 통해 어구를 체계적으로 관리함으로서 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 요구되고 있다. 기존 어구 식별 및 관리를 위한 시스템들은 소유주의 선택에 의해 사용하던 실정으로 보다 통합적이고 국가적인 관제 체계가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 어구에 자동식별 부이를 부착하고, 사물인터넷망을 활용하여 어구의 위치 및 상태정보를 어선, 관리 선박, 육상 관제센터 등으로 전송하여 효과적인 모니터링 및 관리가 가능하도록 하는 체계를 소개하며, 특히 통합 관제 시스템의 개발 및 기능 성능 검증에 관한 내용을 중점적으로 다룬다. 개발하는 시스템은 효율적인 어구 관제를 위하여 전자해도를 기반으로 어구 위치, 상태정보, 유실알람 등을 표시해주는 기능을 한다. 또한, 가상 어구 자동식별 부이 생성 모듈을 개발하고, 이를 기반으로 개발한 시스템의 처리 및 시각화 성능을 테스트하는 것에 관한 내용을 다룬다.
최근에는 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 한 수요예측 기술이 전자상거래, 물류, 유통 분야의 스마트화를 가속화하고 있다. 특히, 글로벌 운송 네트워크와 현대적인 지능형 물류의 중심인 항만은 4차 산업혁명으로 인한 세계 경제 및 항만 환경의 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. 항만물동량 예측은 신항만 건설, 항만확장, 터미널 운영 등 다양한 분야에서 중요한 영향을 담당하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 항만 물동량 예측에 자주 쓰이는 시계열 분석과 타 산업에서 좋은 결과를 도출해내고 있는 딥러닝 분석을 비교하여 부산항의 미래 컨테이너 예측에 적합한 예측모델을 제시하는 것이다. 부산항 컨테이너 물동량을 이용하여 학습시키고 그 이후 물동량 예측을 진행하였다. 또한, 상관관계 분석을 통해 물동량 변화와 관련된 외부변수를 선정하여 다변량 딥러닝 예측모델에 적용하였다. 그 결과 부산항 컨테이너 물동량만 이용한 단일변수 예측모델에서 LSTM의 오차가 가장 낮았고, 외부변수를 이용한 다변수 예측모델에서도 LSTM의 성능이 가장 우수하였다.
2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한 경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기 입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 소형어선의 운동 응답을 예측하기 위해 딥러닝 모델을 구축하였다. 크기가 다른 두 소형어선을 대상으로 유체동역학 성능을 평가하여 데이터세트를 확보하였다. 딥러닝 모델은 순환 신경망 기법의 하나인 장단기 메모리 기법(LSTM, Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 딥러닝 모델의 입력 데이터는 6 자유도 운동 및 파고의 시계열 데이터를 사용하였으며, 출력 라벨로는 6 자유도 운동의 시계열 데이터로 선정하였다. 최적 LSTM 모델 구축을 위해 hyperparameter 및 입력창 길이의 영향을 평가하였다. 구축된 LSTM 모델을 통해 입사파 방향에 따른 시계열 운동 응답을 예측하였다. 예측된 시계열 운동 응답은 해석 결과와 전반적으로 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 시계열의 길이가 길어짐에 따라서 예측값과 해석 결과의 차이가 발생하는데, 이는 장기 데이터에 따른 훈련 영향도가 감소 됨에 따라 나타난 것으로 확인할 수 있다. 전체 예측 데이터의 오차는 약 85% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 보였으며, 소형어선의 시계열 운동 응답을 잘 예측함을 확인하였다. 구축된 LSTM 모델은 소형어선의 모니터링 및 경보 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
기상불량으로 인해 발생하고 있는 해양사고 중 해무 발생에 따른 시계제한은 선박의 좌초, 선저 파손 등의 사고를 유발하는 것과 동시에 사고에 따른 인명피해를 동시에 수반하고 있으며 이는 매년 지속적으로 발생하고 있다. 또한 해상에서의 저시정은 지역간 국소적으로 차이가 존재하는 경우에도 일괄적으로 여객선에 대한 운항 지연 및 통제 조치를 하고 있어 섬주민들의 교통수단 이용에 상당한 불편을 초래하는 등의 사회적 문제로 대두되고 있다. 더욱이 이와 같은 조치는 지역적 편차나 사람마다 관측의 판단 기준이 상이하여 이를 객관적으로 정량화하지 못하고 있어 더욱 문제가 심화되고 있는 실정이다. 현재 각 항만의 VTS에서는 시정거리가 1km 미만인 경우 선박의 운항을 통제하고 있으며, 이 경우 저시정에 따른 해무 가시거리를 시정계 혹은 육안에 의한 목측(目測)에 의존하고 있을 정도로 객관적인 데이터 수집을 통한 평가에 있어서는 한계가 있다. 정부에서는 이와 같은 해양교통안전 저해요소를 해결하기 위한 일환으로 해무 탐지 및 예측을 위한 해양기상신호표지 및 해상안개관측망을 구축하여 운용하고 있으나, 국지적으로 발생하는 해무를 관측하기 위한 시스템은 매우 부족한 현실적 어려움에 놓여있다. 이에 따라 본 논문에서는 해상에서의 저시정으로 인해 발생하고 있는 여러 사회적 문제를 해결하기 위한 국내·외 정책동향에 대해 살펴보고, 이와 관련한 일반국민 및 현장 이해관계자의 인식 정도를 조사·분석하여 해무에 따른 해상교통안전을 확보하기 위한 정부지원(해무 탐지 및 예측 기술을 기반으로 한 해상교통운영 체계 개발 등)의 필요성에 대한 기초자료를 제공하고자 한다. 또한 이는 궁극적으로 해무로 인해 발생할 수 있는 해상안전 위험요소를 사전에 차단함으로써 보다 안정된 해상교통운영체계를 마련하는데 그 목적을 두고 있다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권7호
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pp.760-764
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2015
산업플랜트 현장에서 별도의 배선 없이 쉽고 빠르게 기계상태를 측정하기 위해서는 다중무선센서를 기계에 부착하고 측정과 전송이 동시에 가능한 시분할전송 방식이 필요하다. 그러나 아직까지 연속적인 신호를 동시에 100Hz이상 샘플로 시분할다중전송(TDMA;Time Division Multiple Access)하는 현장적용 연구가 알려지지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 현장적용을 위해 100Hz이상의 샘플주기로 다수의 센서에서 동시에 취득할 수 있는 시분할다중전송 네트워크프로토콜을 구현하고 그 결과를 나타내고자 한다. 단일 클러스터 스타토폴로지를 대상으로 노드 개수와 거리에 따른 네트워크 가용성 확인을 위해 ns-2 시뮬레이터로 유사한 환경 조건으로 구동하여 결과를 분석하였다. 그 결과 4개의 센서노드로 동시에 연속적인 센서신호를 전송하는 비-시분할다중전송과 시분할다중전송프로토콜을 비교 분석하였다. 전송시간이 20초와 40초 일 경우는 수신율 차이가 작았지만 60초일 경우는 많은 차이를 나타냄을 관찰하였다.
본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.
이 연구는 해양레저스포츠 정책의 발전방향에 관한 것이다. 이러한 연구를 위하여 우리나라 해양레저스포츠에 관한 선행연구와 실태분석, 해양레저스포츠의 장애요인 및 발전요인을 분석하였다. 해양레저산업의 발전에 기초 자료를 제공하고자 한 결론은 다음과 같다. 첫째, 정책기반의 문제로 해양문화에 대한 홍보 미비로 인한 국민들의 인식개선, 해양레저 산업에 대한 국가정책 반영 강화, 해양산업 해양레저스포츠 복합단지의 국가자원화 개발 중복 투자 방지, 선진국과의 긴밀한 network 구축 강화이다. 둘째, 인적기반의 문제로 해양레저 산업분야의 전문부처 조직신설, 전문지도자 육성 및 기반조성 사업의 TF팀 육성 강화이다. 셋째, 시설기반의 문제로 해양레저 관련 SOC의 확충, 해양레저 시설개발을 위한 법 제도적 규제완화, 지방정부와의 긴밀한 협력체계로 인한 난개발의 방지이다. 넷째, 법 제도적 기반의 문제로 규제 중심의 관련법규 철폐, 정책의 혼선으로 인한 법 제도적 혼선 방지이다. 다섯째, 산업적 기반의 문제로 국내 수요공급 확충과 부품산업의 강화, 선박/엔진 등 정비사 자격제도의 육성이다.
현재 육상에서는 유무선 통신의 발전으로 다양한 IT 서비스를 제공받고 있다. 이러한 변화는 육상을 넘어서서 해상에서 항해 중인 선박에서도 다양한 IT 서비스가 제공되어야 하며 육상에서 이용하는 것과 마찬가지로 양방향 디지털 데이터 전송, Web, App 등과 같은 다양한 IT 서비스들의 제공에 대한 요구가 증가될 것으로 예상하고 있다. 하지만 이러한 초고속 정보통신망은 AP(Access Point)와 기지국과 같은 고정된 기반 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하는 지상에서는 쉽게 사용할 수 있는 반면 해상에서는 고정된 기반 구조를 이용하여 네트워크를 구성할 수 없다. 그래서 전송 거리가 긴 라디오 통신망 기반의 음성 위주의 통신 서비스를 사용하고 있다. 이러한 라디오 통신망은 낮은 전송 속도로 인해 매우 기본적인 정보만을 제공할 수 있었으며, 효율적인 서비스 제공에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 데이터 상호교환을 위한 추가적인 주파수가 할당되었으며 이 주파수를 사용하여 활용할 수 있는 선박 애드 혹 네트워크인 SANET(ship ad-hoc network)이 제안되었다. SANET은 높은 설치비용과 사용료의 위성 통신을 대신하여 해상에서 IP 기반으로 선박에 다양한 IT 서비스를 제공할 수 있도록 개발되었다. SANET에서는 육상 기지국과 선박의 연결성이 중요하다. 이러한 연결성을 갖기 위해서는 선박은 자신의 IP 주소를 할당 받아 네트워크의 구성원이 되어야 한다. 본 논문에서는 선박 스스로 자신의 IP 주소를 할당 받을 수 있는 SANET-CC(Ship Ad-hoc Network-Cell Connection) 프로토콜을 제안한다. SANET-CC는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상기지국에서 선박들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박은 IP 주소를 할당할 수 있는 육상 기지국 또는 나누어진 구역의 M-Ship(Mother Ship)들과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANET-CC는 IP 충돌 방지(Duplicate Address Detection) 과정과 선박의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 본 논문에서는 SANET-CC의 SANET 적용가능성을 검증하기 위해서 다양한 조건의 시뮬레이션을 수행하였으며 기존 연구와 비교 분석을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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