• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.314-323
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• 2022

선박교통관제사는 선박 교통의 안전과 효율을 도모하기 위하여 선박교통관제 설비로 지정된 시스템 및 센서 장비를 활용하여 선박교통관제 업무를 수행한다. 선박교통관제의 효과적 운영을 위한 관제 필요 정보는 지정된 선박교통관제 설비 이외의 부가적인 정보 창구의 접근이 요구되며, 이러한 다양한 정보 열람 창구를 일원화하기 위하여 선박교통관제 클라우드 시스템 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 선박교통관제 클라우드 시스템 도입에 따른 사용자 필요 정보 식별을 위하여 선박교통관제 업무 분석 및 운영 정보와 선박교통관제 설비 연계 분석을 수행하였다. 국내외 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통하여 선박교통관제 업무 분석을 수행하였으며, 선박교통관제 설비에 따른 필요 정보를 식별·연계하였다. 분석 결과 전체 내·외부 정보 창구의 필요 정보는 37개의 범주로 식별되었으며, 필수 및 보조관제 설비 이외 열람이 필요한 추가 요구 정보는 8개의 정보창구를 통하여 수집 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 식별한 사용자 요구사항은 선박교통관제 클라우드 시스템 구축을 위한 데이터 수집·처리 구조 설계에 적용될 것이다. 향후 시나리오 기반 관제 시스템 사용자 운영 분석을 통하여 사용자 요구 및 필요 정보를 개정·보완하고, 시스템 인터페이스 디자인 설계에 관한 추가 연구가 필요하다.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.303-313
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• 2021

Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권5호
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• pp.330-337
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• 2022

Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.515-524
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• 2022

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.

• 한국지구과학회지
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• 제43권4호
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• pp.498-510
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• 2022

Cloud-aerosol interactions are one of the paramount but least understood forcing factors in climate systems. Generally, an increase in the concentration of aerosols increases the concentration of cloud droplet numbers, implying that clouds tend to persist for longer than usual, suppressing precipitation in the warm boundary layer. The cloud lifetime effect has been the center of discussion in the scientific community, partly because of the lack of cloud life cycle observations and partly because of cloud problems. In this study, the precipitation susceptibility (S_o) matrix was employed to estimate the aerosols' effect on precipitation, while the non-aerosol effect is minimized. The S_o was calculated for the typical coupled, well-mixed maritime stratocumulus decks and giant cloud condensation nucleus (GCCN) seeded clouds. The GCCN-artificially introduced to the marine stratocumulus cloud decks-is shown to initiate precipitation and reduces S_o to approximately zero, demonstrating the cloud lifetime hypothesis. The results suggest that the response of precipitation to changes in GCCN must be considered for accurate prediction of aerosol-cloud-precipitation interaction by model studies

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권1호
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• pp.21-31
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• 2016

With the application and development of biomedical techniques such as next-generation sequencing, mass spectrometry, and medical imaging, the amount of biomedical data have been growing explosively. In terms of processing such data, we face the problems surrounding big data, highly intensive computation, and high dimensionality data. Fortunately, cloud computing represents significant advantages of resource allocation, data storage, computation, and sharing and offers a solution to solve big data problems of biomedical research. In order to improve the efficiency of resource management in cloud computing, this paper proposes a clustering method and adopts Radial Basis Function in order to compress comprehensive data sets found in biology and medicine in high quality, and stores these data with resource management in cloud computing. Experiments have validated that with such a data-compression-based resource management in cloud computing, one can store large data sets from biology and medicine in fewer capacities. Furthermore, with reverse operation of the Radial Basis Function, these compressed data can be reconstructed with high accuracy.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권3호
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• pp.303-310
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• 2018

LoRaWAN(Long Range Wide Area Network)은 로라 국제 연합체(LoRa Alliance)에서 발표한 저전력, 장거리, 저속 통신을 위한 표준이다. LoRaWAN은 물리계층과 매체 접근 제어계층에 대한 기술을 다루고 있으며 그 중 물리계층에서 사용되는 기술을 LoRa라고 한다. LoRa는 해상에서 원격 계측 및 원격 제어 용도로 활용될 수 있다. 그러나 육지와 달리 해상환경은 서비스 제공을 위한 인프라 구축이 힘들 뿐만 아니라 해상에서 LoRa의 성능분석에도 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 클라우드 플랫폼을 활용한 인프라를 구축하고 이를 활용해 해상에서의 LoRa 링크 성능을 분석한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제21권2호
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• pp.164-170
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• 2015

본 연구에서는 연안 선박과 소형 어선의 안전관리 개선을 위해 한국형 e-navigation을 활용하여 기존의 해상교통관리체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하였다. 시스템적인 측면과 기능적인 측면에서 기존 해상교통관제(VTS)의 고도화방안을 제시하였고, 해양안전종합정보시스템(GICOMS)를 기반으로 한 통합 e-navigation 운영시스템의 구성도와 해역별 해상교통관리체계의 운영방안을 제시하였다. 특히, 연안에서의 소형 선박과 어선에 대한 해상교통관리 강화를 위하여 해사클라우드 기반의 선박-선박/육상 간 데이터통신방안과 지역별 해사안전지원센터의 설치를 제안하였다. 본 연구가 연안선박과 소형어선에 중점을 둔 한국형 e-navigation의 추진에 도움이 될것으로 보며, 향후 e-navigation을 활용한 해양사고예방시스템의 개발과 운영 등에 관한 후속연구가 필요하다고 본다.

• 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.

• 한국해양공학회지
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• 제37권6호
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• pp.247-255
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• 2023

Interference and collisions often occur in the loading process at shipyards. Existing simulation methods focus primarily on resource processes and schedules, and there is a lack of real-time reflection in the complex and highly variable loading process. This study aims to develop a spatial environment incorporating real-time product data, such as hulls, and confirms its effectiveness by simulating various construction scenarios. As a method, a near real-time spatial environment based on broadband laser scanning was established, with the situation of loading heavy cargo assumed when converting an existing ship into an LNG dual-fuel propulsion ship. A case study simulation of near-real-time cargo loading processes was then conducted using Unity 3D to confirm the interference and collision risks within the spatial environment. The results indicated that interference occurred in structures previously not identified in the design data, and a collision occurred during the loading object erection phase. The simulation confirmed that the identification of interference and collision risks during the erection phase highlights the need for a relocation or removal process of potential hazards before erection takes place. An improved erection simulation that integrates near real-time data could effectively prevent interference and collision risks.