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우수기술

신속하고 정확하게 확인 및 판별 가능한 이상운항 선박 식별 장치 및 방법
분야
해양수산

신속하고 정확하게 확인 및 판별 가능한 이상운항 선박 식별 장치 및 방법

보유기관 및 연구자 : 선박해양플랜트연구소 김혜진 박사

개발상태
3/9

기술완성도

TRL09

사업화

  • 본격적인 양산 및 사업화 단계
TRL08

시작품 인증/
표준화

  • 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
    - 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
TRL07

Pilot 단계 시작품
신뢰성 평가

  • 시작품의 신뢰성 평가
  • 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
TRL06

Pilot 단계 시작품
성능 평가

  • 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
  • 시작품 성능평가
TRL05

시제품 제작/
성능평가

  • 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
  • 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
TRL04

연구실 규모의
부품/시스템 성능평가

  • 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
  • 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
TRL03

연구실 규모의
성능 검증

  • 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
  • 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
  • 모델링/설계기술 확보
TRL02

실용 목적의 아이디어/
특허 등 개념 정립

  • 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
TRL01

기초 이론/
실험

  • 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계
특허정보

거래 조건 :
추후 협의
상담신청 기술문의

기술개요

 대용량의 항적 데이터를 딥러닝 기술을 이용하여 분석하여 이상 운항 선박을 자동으로 식별하고, 항만 내 사고 위험 영역을 탐지함으로써 해양 사고를 예방할 수 있는 해상 교통 관제 전문가 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것임 

기술개발배경

○ 해상 교통 관제사는 해당 항만의 특성 및 시간, 통항 선박의 특수성을 고려하여 관제 업무를 수행하고 있기 때문에, 관제사 개인의 근무 상태 및 업무 능력에 영향을 많이 받음

○ 관제사는 다양한 관제 경험을 통해 전문적인 관제 능력을 갖추게 되며, 이에 따른 시간과 노력이 소요됨

○ 대상 해역의 교통 상황을 인지하여 해상 교통 관제 정보를 자동으로 생성할 수 있는 기술이 필요함

비즈니스아이디어

○ 선박 교통 관제 및 관리 분야에 활용

○ 자율 운항 선박 항해 중 주변 선박의 항해 상태를 감지하여 충돌 및 위험 상황 방지를 통한 사고 예방

기존기술 한계

○ 기존의 해상 교통 관제 시스템은 룰베이스로 동작하고 있어서, 정의된 규칙에 어긋나는 상황을 정확히 판단하는데 어렵고, 모든 해상 교통 상황을 정의하는 것은 불가능 하기 때문에 관제사로 하여금 위험 상황을 사전에 인식시키는데 어렵다는 단점이 있음 

개발기술 특성

○ 인공지능(AI) 기술의 일종인 딥러닝 알고리즘을 사용함으로써 시스템 구축 시 위험 상황에 대한 판단의 기준을 미리 설정 하지 않고 누적된 대용량의 항적 데이터로부터 선박 및 항만 교통 상황을 인지하여 위험 선박 및 영역을 자동으로 식별할 수 있는 특징이 있음 

시장동향

○ 한국전자통신연구원의 연구에 따르면 조선 해양 ICT 융합 산업 국내 시장 규모는 2015년 5.3억 달러에서 2021년 10.3억 달러로 확대 예상

○ IT 융합 기술 적용으로 스마트 선박 및 디지털 선박 기술의 개발을 선도할 것으로 전망


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