• 제목/요약/키워드: maritime big-data

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Machine Learning Methodology for Management of Shipbuilding Master Data

  • Jeong, Ju Hyeon;Woo, Jong Hun;Park, JungGoo
    • International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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    • 제12권1호
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    • pp.428-439
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    • 2020
  • The continuous development of information and communication technologies has resulted in an exponential increase in data. Consequently, technologies related to data analysis are growing in importance. The shipbuilding industry has high production uncertainty and variability, which has created an urgent need for data analysis techniques, such as machine learning. In particular, the industry cannot effectively respond to changes in the production-related standard time information systems, such as the basic cycle time and lead time. Improvement measures are necessary to enable the industry to respond swiftly to changes in the production environment. In this study, the lead times for fabrication, assembly of ship block, spool fabrication and painting were predicted using machine learning technology to propose a new management method for the process lead time using a master data system for the time element in the production data. Data preprocessing was performed in various ways using R and Python, which are open source programming languages, and process variables were selected considering their relationships with the lead time through correlation analysis and analysis of variables. Various machine learning, deep learning, and ensemble learning algorithms were applied to create the lead time prediction models. In addition, the applicability of the proposed machine learning methodology to standard work hour prediction was verified by evaluating the prediction models using the evaluation criteria, such as the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE).

VCDF 방식을 통한 효율적인 VTS 통신 데이터 분석에 관한 연구 - 부산항을 대상으로 - (A Study on the Effective VTS Communications Analysis by the Method of VCDF in Busan Port)

  • 김봉현;박영수
    • 해양환경안전학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.311-318
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    • 2016
  • 세계 주요 항만에서 해상안전관리의 주요한 수단으로 자리잡은 VTS는 향후 E-네비게이션을 비롯하여 해상과 항만의 각종 데이터를 총괄하는 데이터 베이스의 중심이 될 것으로 전망되고 있다. 다양한 정보의 수집과 분석이라는 측면에서 최근에 주목되고 있는 빅 데이터 개념을 포함한다면 VTS를 통해 수집할 수 있는 데이터의 범위와 정보 분석 능력 및 활용범위를 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 통신 빈도와 같이 정량적 분석 위주로 접근했던 기존 연구와는 달리 VTS 통신의 목적이나 유형과 같은 분석을 포함하여 관제대상 선박에 대한 정보와 각 통신의 소요시간까지 수집하였다. 이렇게 수집된 정보의 여러 항목을 교차하여 비교하고 분석할 수 있는 데이터 수집 모델을 본 연구에서 제시하여 관제통신 건수, 방식, 관제 유형방법, 선종별 통신량 및 법령 위반건수 등을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이 연구 결과 (1) 부산항 북항의 경우에는 정보전달 형태의 관제가 빈번하고, 특정한 선종의 선박과 통신이 편중되어 있으며 (2) 관제 채널 청취 불이행, 항로 준수 위반의 법령 위반 사항이 자주 발생하고 있으나 통신량의 혼잡으로 인하여 소극적인 관제가 수행되고 있다는 사실을 알 수 있었다. 이렇게 수집된 정보는 IALA Guideline에서 작업부하로 지적하고 있는 '상황인지가 가능한 수준의 관제통신량'에 대한 분석 자료로 활용할 수 있으며 향후 e-내비게이션 연구를 위한 데이터베이스로 이용될 수 있을 것이다.

컨테이너 터미널의 야드 장치 상태 생성을 위한 생성적 적대 신경망 모형 (Generative Adversarial Network Model for Generating Yard Stowage Situation in Container Terminal)

  • 신재영;김영일;조현준
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.383-384
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    • 2022
  • 4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.

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강대국 간의 경쟁시대와 미 해군의 증강 노력 (USN's Efforts to Rebuild its Combat Power in an Era of Great Power Competition)

  • 정호섭
    • Strategy21
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    • 통권44호
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    • pp.5-27
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    • 2018
  • The purpose of this paper is to look at USN's efforts to rebuild its combat power in the face of a reemergence of great powers competition, and to propose some recommendations for the ROKN. In addition to the plan to augment its fleet towards a 355-ships capacity, the USN is pursuing to improve exponentially combat lethality(quality) of its existing fleet by means of innovative science and technology. In other words, the USN is putting its utmost efforts to improve readiness of current forces, to modernize maintenance facilities such as naval shipyards, and simultaneously to invest in innovative weapons system R&D for the future. After all, the USN seems to pursue innovations in advanced military Science & Technology as the best way to ensure continued supremacy in the coming strategic competition between great powers. However, it is to be seen whether the USN can smoothly continue these efforts to rebuild combat strength vis-a-vis its new competition peers, namely China and Russian navy, due to the stringent fiscal constraints, originating, among others, from the 2011 Budget Control Act effective yet. Then, it seems to be China's unilateral and assertive behaviors to expand its maritime jurisdiction in the South China Sea that drives the USN's rebuild-up efforts of the future. Now, some changes began to be perceived in the basic framework of the hitherto regional maritime security, in the name of declining sea control of the USN as well as withering maritime order based on international law and norms. However, the ROK-US alliance system is the most excellent security mechanism upon which the ROK, as a trading power, depends for its survival and prosperity. In addition, as denuclearization of North Korea seems to take significant time and efforts to accomplish in the years to come, nuclear umbrella and extended deterrence by the US is still noting but indispensible for the security of the ROK. In this connection, the naval cooperation between ROKN and USN should be seen and strengthened as the most important deterrents to North Korean nuclear and missile threats, as well as to potential maritime provocation by neighboring countries. Based on these observations, this paper argues that the ROK Navy should try to expand its own deterrent capability by pursuing selective technological innovation in order to prevent this country's destiny from being dictated by other powers. In doing so, however, it may be too risky for the ROK to pursue the emerging, disruptive innovative technologies such as rail gun, hypersonic weapon... etc., due to enormous budget, time, and very thin chance of success. This paper recommends, therefore, to carefully select and extensively invest on the most cost-effective technological innovations, suitable in the operational environments of the ROK. In particular, this paper stresses the following six areas as most potential naval innovations for the ROK Navy: long range precision strike; air and missile defense at sea; ASW with various unmanned maritime system (UMS) such as USV, UUV based on advanced hydraulic acoustic sensor (Sonar) technology; network; digitalization for the use of AI and big data; and nuclear-powered attack submarines as a strategic deterrent.

지속가능한 스마트 항만을 위한 ESG 지표 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of ESG Indicators for Sustainable Smart Ports)

  • 이재훈;장명희
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.296-297
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    • 2022
  • 스마트 항만은 IoT, 빅데이타, AI, 블록체인 등의 디지털 기술을 바탕으로 구축된 항만을 말하며, 항만의 유일한 생존 수단으로서 시·공간 및 자원의 낭비를 최소화하는 항만을 말한다. 지속가능성(Sustainability)이란 '인간이 삶의 터전으로 삼는 환경과 생태계 또는 공공으로 이용하는 자원 따위를 계속해서 사용할 수 있는 환경적 또는 경제, 사회적 특성'을 말하는 것으로 생태계가 환경 파괴 없이 현재의 다양성과 생산성을 미래에도 유지할 수 있도록 하는 '미래 유지가능성'의 의미를 담고 있다. 4차 산업 혁명을 맞이하여 전 세계적으로 스마트 항만 구축과 지속가능성에 대한 관심과 실현이 활발하게 진행되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 지속가능한 스마트 항만의 핵심요소인ESG(Enviornment, Social, Governance) 영역의 핵심 지표를 개발하고

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해운항만기업의 빅데이터 사용의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 (A Study on Factors Influencing Intention to Use Big Data in Shipping and Port Company)

  • 이준필;장명희
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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    • pp.136-137
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    • 2017
  • 4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 해운항만기업에서 4차 산업혁명을 주도하는 ICT를 활용하기 위한 노력이 다양하게 전개되고 있다. 특히 해운항만물류분야에서는 IoT센서가 만들어내는 다양한 데이터를 분석하여 도출된 인사이트를 기반으로 업무효율성을 높이고자 빅데이터분석 기법을 적용하기 시작하고 있다. 본 연구에서는 해운항만기업들 중 빅데이터분석을 도입해서 활용하고 있거나, 빅데이터를 업무에 활용하기 위해 도입의도를 가지고 있는 기업의 종사자들을 대상으로 어떤 요인들이 빅데이터 사용의도를 높여주는 지에 대하여 실증분석.

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빅데이터/AI 기반 스마트 해상물류 챗봇 서비스 (Big data/AI-based smart maritime logistics chatbot service)

  • 박상준;이윤표;정원석;최용태;홍진원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.1349-1352
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    • 2021
  • 본 학술지는 기존의 공공 행정서비스에서의 복잡한 업무처리를 간단하게 처리할 수 있는 FAQ 형태의 챗봇서비스를 제안한다. 본 논문이 제안하는 주요 특징은 다음과 같다. 버튼, 대화, STT(Speech To Text)를 통한 사용자 기반 UI/UX를 제공한다. 딥러닝을 통한 Synonym, Typo를 검출하여 가장 높은 정확도의 Entity로 변환해준다. 이를 통해, 사용자는 해상물류 서비스를 이용하는데 있어 부담감을 해소하고 편리함을 얻을 수 있다.

빅데이터 기반 선박 교통 혼잡도 예측에 관한 연구 (Research on the Prediction of Maritime Traffic Congestion based on Big Data)

  • 오재용;김혜진
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.15-16
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    • 2023
  • 해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

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클라우드 환경에서 응용에 따른 일관성 기준의 요구 사항 (Requirements of Consistency Criteria for Cloud Computing Environments)

  • 김치연
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.732-735
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    • 2011
  • 클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용한만큼 비용을 지불하는 모델을 채용하고 있는 새로운 패러다임이다. 클라이언트들은 개인이 소유하지 않은 자원이라 할지라도 다양한 자원을 사용할 수 있다. 이미 아마존이나 구글, 그리고 마이크로소프트사와 같은 IT 산업 분야의 큰 업체들은 클라우드 컴퓨팅에 대한 많은 응용을 개발하였다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 데이터 일관성을 위한 요구조건에 대해 기술한다. 클라우드 컴퓨팅에서 데이터는 중복, 분산, 대규모라는 특징을 가지고 있고, 가용성과 일관성을 동시에 제공하기 어려운 특징이 있다. 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅이 적용가능한 다양한 응용들을 분류하고, 그 응용들에 대한 일관성 기준의 요구 사항에 대해 기술한다. 이 연구를 통해서, 추후 구체적인 일관성 기준을 만드는 데 기반이 될 것으로 생각된다.

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A study of an Architecture of Digital Twin Ship with Mixed Reality

  • Lee, Eun-Joo;Kim, Geo-Hwa;Jang, Hwa-Sup
    • 한국항해항만학회지
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    • 제46권5호
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    • pp.458-470
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    • 2022
  • As the 4th industrial revolution progresses, the application of several cutting-edge technologies such as the Internet of Things, big data, and mixed reality (MR) in relation to autonomous ships is being considered in the maritime logistics field. The aim of this study was to apply the concept of a digital twin model based on Human Machine Interaction (HMI) including a digital twin model and the role of an operator to a ship. The role of the digital twin is divided into information provision, support, decision, and implementation. The role of the operator is divided into operation, decision-making, supervision, and standby. The system constituting the ship was investigated. The digital twin system that could be applied to the ship was also investigated. The cloud-based digital twin system architecture that could apply investigated applications was divided into ship data collection (part 1), cloud system (part 2), analysis system/ application (part 3), and MR/mobile system (part 4). A Mixed Reality device HoloLens was used as an HMI equipment to perform a simulation test of a digital twin system of an 8 m battery-based electric propulsion ship.