원격운항자는 자율운항선박의 안전 운항에 대한 책임이 있는 사람으로 위급한 상황에 개입하여 원격조종을 수행하는 역할을 수행한다. 기존의 유인선 항해 환경에서는 단일 선박에 선장, 당직사관, 당직 조타수 등의 선교 인력이 동시에 승선하고 있어, 미숙한 선 박조종을 수행할 때에도 이를 지원이 가능한 조직으로 구성된다. 다수의 선박을 동시에 관리하는 원격운항자는 각 선박에 대한 조종 특 성에 대응이 필요하고, 위급한 상황에서만 상대적으로 짧은 시간 동안 개입해야 함에도 단일 선박에만 집중할 수 없는 방식으로서, 긴급 한 선박 조종에 대한 조직적 지원을 제공받기 어려울 것으로 예상된다. 본 연구에서는 원격운항자의 선박조종을 지원하기 위한 선박 조 종 행동 예측 모델 개발을 위한 기초연구로서, 숫자가 아닌 패턴을 활용한 행동 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법론은 선박 조종 데 이터를 패턴화하는 과정, 행동 패턴을 자기회귀 모델에 학습하여, 실제 선박에서의 개인의 조종 습관에 기반한 선박 조종 행동 예측 방법 을 제안하고, 원격운항자의 선박별 선박 조종을 지원하기 위한 선박 조종 행동 예측 모델 활용의 구체적인 예시를 제공한다. 검증된 패턴 을 활용한 행동 예측 방법은 원격운항자의 조종 특성 적응을 지원하는 모델의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

4차 산업이 발전함에 따라 해상운송 분야에서도 자율운항선박의 연구가 진행되고 있다. 현재 2, 3단계의 자율운항선박이 운항 을 하고 있으며 육상에서 원격조종의 장비로 감시하며 상황에 따라 운항에 개입하는 육상원격제어사가 이미 활용되고 있다. 하지만 이들 의 교육과정이 국제적으로 정립되지 않아 부적격한 육상원격제어사에 의한 사고 위험성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 육상원격제어사 에 필요한 교육을 기존의 해기사 교육 중 육상원격제어사에게 필요한 교육과 원격제어환경에서 필요한 교육으로 구성하였고 효과적인 교육의 활용을 위해 비기술적 역량교육을 포함하였다. 이러한 교육과정은 신속하게 활용될 수 있으며 역량평가를 통한 해사안전에 부합 하는 신규 육상원격제어사를 배출할 수 있다. 그리고 기존의 선원들도 육상원격제어사로 전직할 수 있는 교육을 제공할 수 있다.

자율운항선박(MASS : Maritime Autonomous Surface Ships)은, 고도의 자율도를 가지고, 계획된 경로를 따라 자율 운항하지만, 필요시 육상원격제어센터(SRCC : Shore Remote Control Center)에서 선박의 운항에 직접 개입할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 자율운항 선박의 운항을 육상에서 모니터링하고 유사시 원격제어하는 역할을 담당할 육상원격제어사(SRCO : Shore Remote Control Officer)의 교육 훈련에 필요한 시뮬레이터 시스템의 운용개념과 이를 가능하게 하기 위한 요구기능에 대해 검토하였다. 육상원격제어 시뮬레이터 시 스템은, 다수의 자율운항선박의 운항상황을 모니터링하는 Monitoring Station, 유사시 특정 선박의 운항에 직접 원격개입하는 Control Station의 기능을 모의하도록 하였고, 시뮬레이션 종합통제실, 자율운항선박 운항상황 모의 시뮬레이터, 그리고 주변의 유인선 운항을 모의하기 위한 통항선 시뮬레이터 등으로 구성하였다. 기능적으로는, 육상에서 선박을 직접 제어하기 위하여 원격으로 개입하는 ESRC(Emergency Situation for Remote Control) 상황을 정의하여 이러한 상황을 모의할 수 있도록 하였다.

PURPOSES : The objective of this study is to develop an optimal placement of the overturning prevention device based on a 3D object model during the development of the girder-type overturning prevention device for the remote control construction of bridges METHODS : Based on existing construction methods and literature research, a detailed design model of a phase-optimized conduction prevention device is presented. The 3D-object model data, optimal placement, and an operating range of the equipment developed for the remote control construction of bridge girders were considered. RESULTS : The shape of the overturning prevention device was selected taking into account the dimensions and operating range of numerous devices developed for the remote control construction of the bridge. In particular, the detachable device was chosen to allow a trouble-free construction considering the spacing between the pier cap of the bridge and the girders. The overturning prevention device presented based on this 3D object model will be manufactured as a mock-up and used for a demonstration project on remote control bridge construction. CONCLUSIONS : This will enable easy and economical construction as this development will support remote control construction of bridge girders to avoid accidents such as workers falling from high places like piers.

This study was carried out to develop the technology to manage the growth management of mushroom which was cultivated by long-term knowledge based on the quantified data. In this study, it was developed hardware to monitor and control the growth environment of mushroom cultivation house and an algorithm to automatically grow mushroom. Environmental management for the growth of mushrooms was made possible by cultivation sites, computers and smart phones. In order to manage the environment of mushroom cultivation house, environmental management data of farmers cultivating the highest quality mushrooms in Korea was collected, and a growth management database was created based on the collected data. The management environment for the mushroom cultivation was controlled at ±0.5 °C for temperature, 7 % for upper limit and 3 % for lower limit for relative humidity, and ±10% level for carbon dioxide concentration based on database value. As a result of cultivating mushrooms in such an environment, it was possible to produce mushrooms at almost the same level as those cultivated in farms with the best technology. Therefore, it was considered that the environmental management of the mushroom house managed by the technology based on the long experience could be managed based on the sensor data.

This study was carried out to develop the technology to manage the growth of mushrooms, which were cultivated based on long-term information obtained from quantified data. In this study, hardware that monitored and controlled the growth environment of the mushroom cultivation house was developed. An algorithm was also developed to grow mushrooms automatically. Environmental management for the growth of mushrooms was carried out using cultivation sites, computers, and smart phones. To manage the environment of the mushroom cultivation house, the environmental management data from farmers cultivating the highest quality mushrooms in Korea were collected and a growth management database was created. On the basis of the database value, the management environment for the test cultivar (hukthali) was controlled at 0.5 °C with 3–7% relative humidity and 10% carbon dioxide concentration. As a result, it was possible to produce mushrooms that were almost similar to those cultivated in farms with the best available technology.