이종혁, 노명일, 김진혁, 이성준, 함승호, "선박 운항의 원격 모니터링을 위한 디지털 트윈 플랫폼", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 341, 2019.05.15-17
Domestic Conference
2019.04.02 14:14
이종혁, 노명일, 김진혁, 이성준, 함승호, "선박 운항의 원격 모니터링을 위한 디지털 트윈 플랫폼", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 341, 2019.05.15-17
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| Abstract | 디지털 트윈은 IoT, 빅데이터, 인공지능 기술 등을 활용하여 대상 물체나 시스템에 대한 정보를 원격에서 실시간으로 확인하고 관리하기 위한 통합 정보 가상 모델이다. 선박에는 AIS, GPS를 포함한 항법 시스템, 엔진을 포함한 추진 시스템, 전력 시스템, 화물 처리 시스템 등 각종 장비에 센서가 부착되어 다양한 데이터가 생성되고 있지만, 각각의 시스템 단위로 처리된 후 필요성이 없어지면 소멸되고 있어, 이를 통합하여 육상에 전송하고 수집 관리되는 것은 한계가 있는 실정이다. 본 연구에서는 운항 중인 선박으로부터 다양한 데이터를 취득하여 원격으로 관리 및 활용할 수 있도록 하는 디지털 트윈 플랫폼을 구축하고자 한다. 디지털 트윈 플랫폼은 빅데이터 서버와 인터페이스 모듈을 포함하며, 네트워크를 통해 피지컬 트윈(physical twin) 및 어플리케이션(application)과 데이터를 주고 받는다. 먼저 피지컬 트윈에 해당하는 실제 선박으로부터 취득한 데이터는 활용하기 용이한 형태의 구조로 변경되어 빅데이터 서버에 저장된다. 빅데이터 서버는 어플리케이션과 실시간으로 통신하게 되며, 어플리케이션에서는 취득한 데이터를 기반으로 선박의 상태를 분석하여 의사 결정에 필요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 구축한 디지털 트윈 플랫폼의 효용성을 확인하기 위해 이를 선박 운항 원격 모니터링 시스템에 적용한다. 우선 자선과 타선의 AIS 데이터와 해기상 데이터, 해석 기반의 선박 6자유도 모션 데이터 (실제 선박의 모션 데이터라고 가정)를 수집하여 본 연구에서 구축한 빅데이터 서버에 저장한다. 저장된 데이터는 선박 주변의 환경과 원격 모니터링 시스템을 실감 있게 가시화 하는데 사용된다. 또한 서버에 저장된 선박의 모션 데이터를 하드웨어 형태의 6자유도 모션 플랫폼에 입력하여 선박의 운동을 재현한다. |
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| Publication Date | 2019-05-17 |
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김진혁, 노명일, 김기수, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 유지 보수", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 361, 2020.02.05-08
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전도현, 노명일, 이혜원, 함승호, "심층 강화 학습 기반의 와이어 로프 제어를 통한 블록의 움직임 최소화", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 339, 2020.02.05-08
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이혜원, 노명일, 함승호, "조선소의 블록 탑재 자동화를 위한 시뮬레이션 고도화 및 크레인 제어", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 338, 2020.02.05-08
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하지상, 노명일, 이종혁, 김진혁, 공민철, 함승호, "디지털 트윈을 이용한 선박 원격 운항 시스템", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 342, 2020.02.05-08
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이종혁, 노명일, 이원재, 공민철, 하지상, "해상 물체 탐지를 위한 가상 이미지 데이터셋 생성", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 340, 2020.02.05-08
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이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 선박 소요 마력 예측", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 343, 2020.02.05-08
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이원재, 노명일, 이성준, 하지상, 공민철, 이종혁, "선박의 주변 인지를 위한 영상 인식 기반 물체 탐지 및 추적 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 341, 2020.02.05-08
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Jisang Ha, Myung-Il Roh, Jong-Hyeok Lee, Jin-Hyeok Kim, Min-Chul Kong, Seung-Ho Ham, "Integrated Ship Remote Operating System Based on Digital Twin Technology", Proceedings of TEAM 2019, Tainan, Taiwan, pp. 106, 2019.10.14-17
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이준범, 노명일, 김기수, 김상엽, 한기민, 김대현, "딥 러닝 기법을 이용한 선박의 소요 마력 예측", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 523, 2019.10.24-26
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Computational Design and Optimization 4, ACDDE(Asian Conference on Design and Digital Engineering) 2018, Okinawa, Japan, 2018.11.01-03
