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Abstract 현재 선박의 운항 관제 센터에서는 AIS 와 날씨를 기반으로 지도상에 표시된 2 차원적인 정보만 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 가상 현실 기술을 활용하여 이러한 정보를 보다 실감 나게 보여줄 수 있는 가상 선박 운항 시뮬레이터를 개발하였다. 우선 해상 상태에 따른 선박의 운동을 모사하기 위해 6 자유도 모션 플랫폼과 그 위에 조타실 형태의 구조물을 결합한 하드웨어를 구축하였다. 또한 360 도 실린더 형태의 스크린과 프로젝터를 통해 실감 나는 가시화 환경을 구축하였다. 한편, 실시간으로 전송되는 환경 정보에 따라 동적으로 해상 상태와 날씨가 변경되도록 하였고, AIS 데이터를 통해 선박의 위치와 정보를 실시간으로 변경되도록 하였다. 또한 환경 정보를 기반으로 선박의 운동 특성을 고려하여 운동의 크기를 결정하고, 이를 모션 플랫폼으로 전송하여 현재 운항 중인 선박의 운동을 모사하였다. 본 연구에서 개발한 시뮬레이터를 활용하여, 여러 해역의 AIS 와 날씨 데이터를 받아와 가시화하였고 모션 플랫폼을 통해 실감 나는 상황을 재현할 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2019-01-24

이종혁, 노명일, 함승호, 이성준, "AIS 및 실시간 날씨 정보 기반의 가상 선박 운항 시뮬레이터 개발", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 85, 2019.01.23-26


  1. 이준채, 구남국, 황지현, 노명일, 이규열, "LNG FPSO 액화 공정 사이클의 최적 설계", 2012년도 한국CAD/CAM학회 학술발표회, 평창, pp. 214-222, 2012.02.01-03

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  2. 이준채, 구남국, 이규열, 차주환, 노명일, 황지현, "LNG FPSO Topside 액화 공정 Dual Mixed Refrigerant Cycle의 최적 운전 조건 결정", 2011년도 해양플랜트설계연구회 춘계 워크샵, 울산, pp. 1-23, 2011.07.07-08

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  3. 이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝을 이용한 해기상 및 소요 마력 예측 모델 개발", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 453-454, 2020.11.05-06

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  4. 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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  5. 이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥러닝 기법을 이용한 해기상 데이터 예측", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 491, 2019.05.15-17

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  6. 이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22

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  7. 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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  8. 이준범, 노명일, 김기수, "FPSO의 배치 설계를 위한 배관 라우팅 방법", 2019년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 86, 2019.01.23-26

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  9. 이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "와이어 래핑 방법을 사용한 침몰 선박의 인양 시뮬레이션", 2018년도 해양환경안전학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 147, 2018.06.21-22

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  10. 이주필, 노명일, 이혜원, 함승호, "와이어 래핑 방법을 사용한 침몰 선박의 인양 시뮬레이션", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 512, 2018.05.24-25

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