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- 저자 : 석호준(Ho-June Seok) (검색결과 3 건)
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석호준(Ho-June Seok),심승(Seung Sim),우정훈(Jeong-Hun Woo),조준래(Jun-Rae Cho),조득재(Deuk-Jae Cho),백종화(Jong-Hwa Baek),정재룡(Jaeyong Jung) 한국항해항만학회 2023 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.1
본 연구는 준지도학습(SSL)을 기반한 소형 어선의 충돌 경보 송출 예측 모델에 관한 연구이다. 지도학습(SL) 방법은 레이블링된 다수의 데이터가 필요하지만 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 소요된다. 본 연구는 ‘지능형 해상교통정보 서비스’와 연계한 데이터 파이프라인을 통해 수집된 서비스 데이터와 실해역 시험에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실제 사용자 만족도 기반으로 레이블이 결정된 실해역 시험 데이터만 아니라 레이블이 결정되지 않은 서비스 데이터를 함께 학습시킨 결과, 모델 정확도가 향상되었다. This study studied a prediction model for sending collision alarms for small fishing boats based on semi-supervised learning (SSL). The supervised learning (SL) method requires a large number of labeled data, but the labeling process takes a lot of resources and time. This study used service data collected through a data pipeline linked to 'intelligent maritime traffic information service' and data collected from real-sea experiment. The model accuracy was improved as a result of learning not only real-sea experiment data with labeling determined based on actual user satisfaction but also service data without label determined together.
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선박 복원 성능 평가를 위한 실시간 데이터 수집 및 DTW 적용에 대한 연구
우정훈(Jeong-Hun Woo),석호준(Ho-June Seok),심승(Seung Sim),조준래(Jun-Rae Cho),조득재(Deuk-Jae Cho),백종화(Jong-Hwa Baek),정재룡(Jaeyong Jung) 한국항해항만학회 2023 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.1
지능형 해상교통정보서비스는 해상교통 안전을 위한 서비스들을 제공하고 있지만, 선박들의 제원과 적재량 차이로 인해 선박 복원력 이상 판단 방법은 일반화하지 못하였다. 이번 연구에서는 선박 복원성 계산을 위한 경사계 및 GPS 데이터의 수집, 가공 방법을 정립하였다. 또한 실 해역의 기상요인을 반영하지 못하는 근사적 GM 계산에서 벗어나, 각기 선박 특성 및 외력을 반영할 수 있는 데이터 과학 알고리즘을통해 선박 운항 상태를 실시간 판별할 수 있는 모델을 연구하였다. Intelligent maritime traffic information services provide services for maritime traffic safety, but due to the difference in ship specifications and loading condition, the method of determining abnormalities in ship stability has not been generalized. In this study, we established a method for collecting and preprocessing Accelerometer and GPS data for calculating ship stability. In addition, we have researched a model that can determine the real-time ship stability through data science algorithms that can reflect each vessel specifications and external forces, breaking away from approximate calculations that cannot reflect weather factors in the real ocean.
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항적 데이터를 활용한 가중치 기반 항로 추론에 대한 연구
심승(Seung Sim),김현진(Hyun-Jin Kim),민영수(Young-Soo Min),조준래(Jun-Rae Cho),우정훈(Jeong-Hun Woo),석호준(Ho-June Seok),조득재(Deuk-Jae Cho),백종화(Jong-Hwa Baek),정재룡(Jaeyong Jung) 한국항해항만학회 2023 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.1
해상교통 안전을 위한 지능형 해상교통정보서비스에서는 수심, 해사안전법, 기상정보, 연료 소모량 등의 정보를 고려한 안전하고 효율적인 최적 안전항로를 제공하는 서비스를 운영하고 있다. 하지만 서비스 사용자들 입장에서 불필요한 우회, 해상 객체에 대한 보수적인 안전거리 등으로 개인의 운항 경험, 스타일 등에 맞는 항로를 선호한다. 본 연구는 LTE-M을 통해 수집한 선박의 항적 데이터로 선박이 자주 운항하는 구역에 대해 간선 가중치를 조절하여 별도의 해상 환경을 반영하지 않고도 서비스 사용자들의 경험에 기반한 최적 안전항로를 추출할 수있는 모델을 연구하였다. Intelligent maritime traffic information service for maritime traffic safety operates a service that provides safe and efficient optimal safety routes considering information such as water depth, maritime safety law, weather information, and fuel consumption. However, from a service user's point of view, they prefer a route that suits their personal navigation experience and style, such as unnecessary detours and conservative safety distances for maritime objects. In this study, the optimal safety route can be extracted based on the experience of service users without reflecting the separate maritime environment by adjusting the weight of the trunk line for the area where the ship frequently navigates with the ship's track data collected through LTE-M model was studied.
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