선박의 자동조타기에는 반드시 방위정보가 필요하며, 방위정보를 제공하는 장비로는 자이로콤파스, 지자기 콤파스 및 GPS 콤파스가 있다. 자이로콤파스는 안정된 동작을 하지만 고가형이므로 주로 대형선박에서 사용되고 있으며, 중소형 선박에서는 저가형의 지자기콤파스 및 GPS 콤파스가 사용되고 있다. 본 연구에서는 지자기콤파스와 GPS 콤파스에서 각각의 단점을 보완하는 방식으로 안정된 방위정보를 제공하는 병행알고리즘의 전자콤파스를 구현하였다.
4차 산업혁명으로 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등의 기술이 조선 해운 산업에 매우 밀접하게 연관 되고 있고 이는 자율운항선박의 탄생을 가져왔다. 현재 선박의 기술적 특성상 속력을 갑자기 낮출 수 없으므로 항만에 접안하기 위해 예인선의 도움, 도선사의 승선, 육상관제센터의 선박 컨트롤 등 복잡한 커뮤니케이션을 필요로 한다. 본 연구에서는 자율운항선박이 도입될 경우 선박이 입항하기 위한 컨트롤 기준을 어떻게 설정할지 해결하고자 클러스터링 분석을 사용하였다. 입항 선박의 축적된 AIS 데이터를 기반으로 입항 패턴을 정량적으로 단계화하고자 K-Means 클러스터링을 사용했고 SOG(Speed over Ground), COG(Course over Ground), ROT(Rate of Turn)를 사용하여 입항 단계를 6개로 구분하였다.
4차 산업 혁명으로 해양산업은 해사 관련 기술 및 시스템, 특히 선원의 역할에 상당한 변화가 생길 것으로 예상됩니다. 특히, 자율운항선박(MASS)은 인적과실에 의한 안전사고의 예방과 해상 작업 환경의 개선을 위하여 개발되고 있습니다. IMO는 교육 및 훈련 분야를 포함한 모든 분야에서 MASS의 도입에 대한 준비작업을 하고 있습니다. 이에 반해 국내지정교육기관은 아직 MASS에 탑승할 선원을 육성하기 위한 자격기준이나 교육훈련에 대한 계획을 수립하지 못하고 있는 상황입니다. 따라서 본 논문은 MASS의 특성과 적용기술을 검토하고, AI, 빅 데이터, 사이버 보안 등 급변하는 기술 환경에 최적화될 수 있는 스마트 선원의 능력 및 교육 훈련에 대한 필요성을 제시하고자 한다.
As the uncertainty of technology development and market needs increases due to changes in the global business environment, the interest and demand for R&D activities of individual companies are increasing. To respond to these environmental changes, technology commercialization players are paying great attention to enhancing the qualitative competitiveness of R&D. In particular, R&D companies in the marine and fishery sector face many difficulties compared to other industries. For example, the R&D environment is barren, it is challenging to secure R&D human resources, and it is facing a somewhat more difficult environment compared to other sectors, such as the difficulty in maintaining R&D continuity due to the turnover rate of researchers. In this study, based on the empirical data and patent status of private companies closely related to the R&D technology status, big data analysis, and simulation analysis methods were used to identify the relative position of individual companies' R&D capabilities and industrial perspectives. In this study, based on industrial evidence and patent applications closely related to the R&D technology status, the R&D capabilities of individual companies were evaluated using extensive data analysis and simulation analysis methods, and a statistical test was performed to analyze if there were differences in capabilities from an industrial point of view. At this time, the industries to be analyzed were based on all sectors, the maritime industry, the fisheries industry, and the maritime industry integration sector. In conclusion, it was analyzed that there was a certain level of difference in the R&D capabilities of individual companies in each industry sector, Therefore when developing a future R&D capability system, it was confirmed that it was necessary to separate the population for each industry and establish a strategy.
Establishing a ship's passage plan is an essential step before it starts to sail. The research related to the automatic generation of ship passage plans is attracting attention because of the development of maritime autonomous surface ships. In coastal water navigation, the land, islands, and navigation rules need to be considered. From the path planning algorithm's perspective, a ship's passage planning is a global path-planning problem. Because conventional global path-planning methods such as Dijkstra and A* are time-consuming owing to the processes such as environmental modeling, it is difficult to modify a ship's passage plan during a voyage. Therefore, the D* algorithm was used to address these problems. The starting point was near Busan New Port, and the destination was Ulsan Port. The navigable area was designated based on a combination of the ship trajectory data and grid in the target area. The initial path plan generated using the D* algorithm was analyzed with 33 waypoints and a total distance of 113.946 km. The final path plan was simplified using the Douglas-Peucker algorithm. It was analyzed with a total distance of 110.156 km and 10 waypoints. This is approximately 3.05% less than the total distance of the initial passage plan of the ship. This study demonstrated the feasibility of automatically generating a path plan in coastal navigation for maritime autonomous surface ships using the D* algorithm. Using the shortest distance-based path planning algorithm, the ship's fuel consumption and sailing time can be minimized.
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.
해상교통정보의 수집, 관리 및 공유를 개선하기 위해서는 해상교통정보 관련 기술 동향 파악 및 해상교통정보의 현황·문제점 분석이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 해상교통정보의 국내외 기술 동향을 조사하였으며 국내 해상교통정보의 수집·관리·공유에 대한 현황·문제점을 분석하여 정리하였다. 자료를 토대로 문제점을 분석한 결과 우선 수집단계의 문제점은 주로 LTE 통신권을 벗어나는 원거리 RADAR·CCTV·카메라 영상정보 수집의 어려움으로 나타났으며 이로 인해 EEZ를 거쳐 영해로 진입하는 밀입국 선박 등의 조기 탐지가 어려운 것으로 나타났다. 그리고 관리단계의 문제점은 대부분 해상교통시스템이 자체 구축한 물리 저장 공간을 사용함으로써 저장 공간의 유연성 부족으로 인해 편리한 축소·확대가 어렵고 시스템 장애 발생 시 대비책으로 시스템 이중화·백업 등이 힘든 상황이다. 또한 공유단계의 문제점은 대부분 해상교통정보 공유시 주로 내부망을 사용하고 있는 현황상 운영기관 외부로의 정보 공유가 어려운 것으로 나타났으며 LRIT·SASS와 같이 정부 클라우드를 통해 정보 공유가 되고 있다고 하여도 정부 클라우드의 특성상 해양 빅데이터 등을 효과적으로 활용할 수 있는 다양한 애플리케이션의 제공이 원활히 되고 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 우선 수집단계의 경우 무인기·위성 등 수집장비의 추가 구축을 제시함으로써 수집구역을 확장하였고 관리·공유단계는 각 해상교통시스템의 운영 주체·정보 공개성을 고려한 민간 클라우드 도입 및 구축형태를 제시함으로써 클라우드 도입 시 전문성·보안성 향상을 기대하였다.
자율운항선박 (MASS [Maritime Autonomous Surface Ship]) 선박은 육상 관제 센터에서 선박 기자재를 상태를 실시간 모니터링하고, 컨트롤 할 수 있는 기능을 탑재하는 걱이 필수적이다. 해상과 육상을 연결하는 통신 기술 발달 뿐 아니라, 4차 산업혁명시대에 따라 빅데이터 처리 기술과 이런 빅데이터를 딥러닝 기법을 통해 분석/예측할 수 있는 기반이 마련되고 있다. 따라서 선박 기자재를 빅데이터 기반 딥러닝 등의 기법을 활용하여 원격 진단 및 유지보수 할 수 있는
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.
Recently, the supplying of basic materials for construction of building as sand is big issues due to lack of shoreside supply. For solving this problem, many suppliers attempt to gather aggregate from the sea bottom of the EEZ & west coastal area of Korea. In this regard, the 'Jangantoe' which exists in the westside of the Daesan port is worth noticing as good seasand supplying areas. The Chungnam Aggregate Association have plan to gather of seasand from 'Gaduckdo 5 regions & Igok 3 regions' which lies westside about 6 miles off from the Jangantoe areas. This designated area also locates upper parts of the Gadaeam TSS(Traffic Separation Scheme) which is very useful passing routes for the sailing vessels of Inchon & Daesan ports. In this study, the evaluation of the safety for passing vessels in the vicinity of the seasand gathering area was performed by various methods of radar observations & GICOMS AIS data for marine traffics and vessel traffic-flow simulation of the 'Marine Traffic Safety Diagnostic Scheme'. By the results of this evaluation, I suggested comprehensive countermeasures for the safety of passing vessels in the near the seasand gathering area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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