KR102573700B1 - 예인 및 피예인 물표 식별 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
예인 및 피예인 물표 식별 장치 및 방법이 개시된다. 예인 및 피예인 물표 식별 방법은, a) 자동선박식별장치(AIS: Automatic Identification System) 및 레이더(RADAR)를 통해 미리 설정된 대상 해역에서 복수의 물표의 위치정보를 획득하는 단계, b) 획득된 복수의 물표의 위치정보를 이용하여 복수의 물표의 움직임 벡터를 산출하는 단계, c) 복수의 물표 중 임의의 한 물표를 기준 물표로 설정하는 단계, d) 설정된 기준 물표를 제외한 나머지 물표 중에서 탐색 물표를 설정하는 단계 및 e) 산출된 움직임 벡터를 이용하여 탐색 물표와 기준 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인지 여부를 식별하는 단계를 포함한다.
Description
본 발명은 예인 및 피예인 물표 식별 장치 및 방법에 관한 것이다.
예선은 선박안전법 제2조제13호에 따른 예인선 중에서, 선박자체의 동력으로 접이안이 곤란한 대형 화물선 및 여객선, 위험물운송선박 등을 항만시설이 보호되도록 안전하게 접이안 또는 입출항시키기 위하여, 대상 선박을 밀거나 끌어주는 고마력의 엔진을 가진 특수 선박이다. 그리고, 부선은 추진기관을 갖지 않은 것으로, 통상 예선에 의하여 예인되는 해상화물운송용 수상 구조물을 말한다. 예인선에 의하여 예인되는 피예인 구조물에는 선박, 부선 등의 수상 구조물이 있다.
한편, 예항은 다른 선박이나 물건을 끌고 항해하는 것을 의미하며, 예인선과 피예인 구조물은 케이블 형태의 예인삭으로 연결된다. 예인삭은 피예인 구조물의 크기에 따라 다양한 길이로 설치되며, 예인삭이 길어지면 수면 아래로 가라앉아 육안으로 식별이 어려운 경우가 있다. 그래서, 설치된 예인삭을 발견하지 못한 채로 다른 선박이 이를 가로질러 운항하는 사고가 빈번하게 발생한다.
해양수산부에서는 예선 및 부선의 안전운항 지침을 통해 해상교통관제센터에 의무적으로 보고하도록 규정하고 있으며, 등화 또는 형상물을 통해 예인삭이 연결되어 있음을 표시하도록 하고 있다.
그러나, 야간 또는 저시정 상황에서는 관제사나 항해사가 예인삭을 인지하지 못하는 경우가 발생하므로, 사고 발생 위험이 높다.
본 발명은 자동선박식별장치(AIS: Automatic Identification System) 및 레이더(RADAR)를 통해 획득된 물표 중에서 운항 중인 예인선 및 피예인 구조물의 물표를 식별하는 예인 및 피예인 물표 식별 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 예인 및 피예인 물표 식별 장치가 수행하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법이 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 방법은, a) 자동선박식별장치(AIS: Automatic Identification System) 및 레이더(RADAR)를 통해 미리 설정된 대상 해역에서 복수의 물표의 위치정보를 획득하는 단계, b) 상기 획득된 복수의 물표의 위치정보를 이용하여 상기 복수의 물표의 움직임 벡터를 산출하는 단계, c) 상기 복수의 물표 중 임의의 한 물표를 기준 물표로 설정하는 단계, d) 상기 설정된 기준 물표를 제외한 나머지 물표 중에서 탐색 물표를 설정하는 단계 및 e) 상기 산출된 움직임 벡터를 이용하여 탐색 물표와 기준 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인지 여부를 식별하는 단계를 포함한다.
상기 예인 및 피예인 물표 식별 방법은, f) 상기 복수의 물표의 개수만큼 상기 c) 단계 내지 상기 e) 단계를 반복한 후, 상기 복수의 물표 사이의 예인-피예인 관계를 나타내는 예인-피예인 물표 리스트를 산출하는 단계를 더 포함한다.
상기 a) 단계는, 상기 획득되는 물표의 위치정보를 (queue)에 삽입하여 시간에 따라 물표의 위치정보를 저장하고, 상기 b) 단계는, 상기 시간에 따라 저장된 물표의 위치정보를 이용하여 물표의 움직임 벡터를 산출한다.
상기 c) 단계는, 이전에 기준 물표로 설정된 물표와 중복되지 않는 물표를 현재의 기준 물표로 설정하고, 상기 d) 단계는, 상기 기준 물표와 타 물표간의 거리를 계산하고, 상기 기준 물표와 가까운 순서대로 탐색 물표를 설정한다.
상기 e) 단계는, 하기 수학식을 이용하여 벡터 유사도를 산출하고, 상기 산출된 벡터 유사도가 미리 설정된 임계치 이상이면, 상기 기준 물표와 상기 탐색 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인 것으로 판단한다.
여기서, 및 는 각각 A 기준물표 및 B 탐색물표의 움직임 벡터이고, 는 A 물표와 B 물표를 연결한 벡터이다.
상기 e) 단계는, 하기 수학식을 이용하여 1개의 기준 물표 및 N개의 탐색 물표에 대하여 벡터 유사도를 산출하고, 상기 산출된 벡터 유사도가 미리 설정된 임계치 이상이면, 상기 기준 물표와 상기 N개의 탐색 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인 것으로 판단한다.
여기서, 로서, A 기준 물표와 1~N번 탐색 물표를 연결한 벡터와 1~N번 탐색 물표의 움직임 벡터의 벡터합이다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 예인 및 피예인 물표 식별 장치가 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 장치는, 명령어를 저장하는 메모리 및 상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 명령어는, a) 자동선박식별장치(AIS: Automatic Identification System) 및 레이더(RADAR)를 통해 미리 설정된 대상 해역에서 복수의 물표의 위치정보를 획득하는 단계, b) 상기 획득된 복수의 물표의 위치정보를 이용하여 상기 복수의 물표의 움직임 벡터를 산출하는 단계, c) 상기 복수의 물표 중 임의의 한 물표를 기준 물표로 설정하는 단계, d) 상기 설정된 기준 물표를 제외한 나머지 물표 중에서 탐색 물표를 설정하는 단계 및 e) 상기 산출된 움직임 벡터를 이용하여 탐색 물표와 기준 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인지 여부를 식별하는 단계를 포함하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법을 수행한다.
본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 장치 및 방법은, 자동선박식별장치(AIS: Automatic Identification System) 및 레이더(RADAR)를 통해 획득된 물표 중에서 운항 중인 예인선 및 피예인 구조물의 물표를 식별할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 장치가 수행하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법을 개략적으로 예시하여 나타낸 흐름도.
도 2는 도 1의 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 방법을 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 장치의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면.
도 2는 도 1의 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 방법을 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 장치의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 본 발명의 다양한 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상술하겠다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 장치가 수행하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법을 개략적으로 예시하여 나타낸 흐름도이고, 도 2는 도 1의 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 방법을 설명하기 위한 도면이다. 이하, 도 1을 중심으로, 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 방법에 대하여 설명하되, 도 2를 참조하기로 한다.
S110 단계에서, 예인 및 피예인 물표 식별 장치는, 자동선박식별장치(AIS: Automatic Identification System) 및 레이더(RADAR)를 통해 미리 설정된 대상 해역에서 복수의 물표의 위치정보를 획득한다.
예를 들어, 선박 또는 해상교통관제센터에 설치된 자동선박식별장치 및 레이더로부터 물표 정보가 수신될 수 있으며, 각 물표는 수신된 물표 정보에 포함된 물표 아이디로 구분될 수 있다. 그리고, 예인 및 피예인 물표 식별 장치는 수신된 물표 정보에 포함된 물표의 위치정보를 큐(queue)에 삽입하여 시간에 따라 물표의 위치정보를 저장할 수 있다.
S120 단계에서, 예인 및 피예인 물표 식별 장치는, 획득된 복수의 물표의 위치정보를 이용하여 복수의 물표의 움직임 벡터를 산출한다.
예를 들어, 예인 및 피예인 물표 식별 장치는 시간에 따라 저장된 물표의 위치정보를 이용하여 물표의 움직임 벡터를 산출할 수 있다.
S130 단계에서, 예인 및 피예인 물표 식별 장치는, 복수의 물표 중 임의의 한 물표를 기준 물표로 설정한다.
예를 들어, 속도(SoG)가 1노트 이하인 물표를 제외한 모든 물표 중에서 임의의 한 물표가 기준 물표로 설정될 수 있으며, 순서는 상관없이 이전에 기준 물표로 설정된 물표와 중복되지 않는 물표가 현재의 기준 물표로 설정될 수 있다.
S140 단계에서, 예인 및 피예인 물표 식별 장치는, 설정된 기준 물표를 제외한 나머지 물표 중에서 탐색 물표를 설정한다.
예를 들어, 예인 및 피예인 물표 식별 장치는 기준 물표와 타 물표간의 거리를 계산하고, 기준 물표와 가까운 순서대로 탐색 물표를 설정할 수 있다. 탐색 범위는 예인삭의 길이와 관련이 있으며, 대상 해역에서 주로 사용되는 예인삭의 길이에 따라 탐색 범위가 설정될 수 있다.
S150 단계에서, 예인 및 피예인 물표 식별 장치는, 산출된 움직임 벡터를 이용하여 탐색 물표와 기준 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인지 여부를 식별한다.
예를 들어, 도 2는 A 기준 물표와 B 탐색 물표 사이의 관계 및 A 기준 물표와 C 탐색 물표 사이의 관계를 식별하기 위한 예시를 나타낸다. 즉, 도 2에서 A는 기준 물표로, B 및 C는 탐색 물표로 설정된 것이다. 그리고, 도 2에서 , , 는 각각 A 물표, B 물표, C 물표의 움직임 벡터이고, 는 A 물표와 B 물표를 연결한 벡터이고, 는 A 물표와 C 물표를 연결한 벡터이다.
우선, A 기준 물표와 B 탐색 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인지 여부는 하기 수학식을 이용하여 판단될 수 있다.
즉, A 기준 물표와 B 탐색 물표 사이의 경우, A 기준 물표와 B 탐색 물표를 연결한 벡터와 B 탐색 물표의 움직임 벡터의 벡터합과, A 기준 물표의 움직임 벡터 사이의 벡터 유사도(코사인 유사도)가 미리 설정된 임계치 이상이면, 예인-피예인 관계인 것으로 판단될 수 있다.
A 기준 물표와 B 탐색 물표 사이는 도 2에 도시된 바와 같이, 코사인 유사도가 임계치(Th=0.9) 이상이므로, 예인-피예인 관계로 판단될 수 있다.
반면에, A 기준 물표와 C 탐색 물표 사이의 경우, 하기 수학식과 같이, A 기준 물표와 C 탐색 물표를 연결한 벡터와 C 탐색 물표의 움직임 벡터의 벡터합과, A 기준 물표의 움직임 벡터 사이의 벡터 유사도가 미리 설정된 임계치보다 작으므로, 예인-피예인 관계가 아닌 것으로 판단될 수 있다.
한편, 1개의 기준 물표에 대한 N(여기서, N은 2이상의 자연수)개의 탐색 물표로 확장하면, A 기준 물표에 대한 N개의 탐색 물표의 벡터 유사도는 하기 수학식을 이용하여 산출될 수 있다.
여기서, 로서, A 기준 물표와 1~N번 탐색 물표를 연결한 벡터와 1~N번 탐색 물표의 움직임 벡터의 벡터합이다.
즉, 예인-피예인 관계는 1:1(예인선 1척과 피예인 구조물 1척)부터 N:1(예인선 N척과 피예인 구조물 1척)까지 설정될 수 있으며, 대상 해역의 주요 예인 형태에 따라 설정될 수 있다.
이와 같이 계산되는 벡터 유사도는 예인-피예인 식별 지수(-1.0~1.0)로 사용될 수 있다.
S160 단계에서, 예인 및 피예인 물표 식별 장치는, S130 단계로 재진입하여 복수의 물표의 개수만큼 기준 물표를 재설정하고, S130 단계 내지 S150 단계를 반복한 후, 복수의 물표 사이의 예인-피예인 관계를 나타내는 예인-피예인 물표 리스트를 산출한다.
이와 같은 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 방법은, 미리 설정된 주기에 따라 반복적으로 수행될 수 있다. 여기서, 주기는 물표의 위치가 변경되는 주기로 설정될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 장치의 구성을 개략적으로 예시하여 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 장치는 프로세서(10), 메모리(20), 통신부(30) 및 인터페이스부(40)를 포함한다.
프로세서(10)는 메모리(20)에 저장된 처리 명령어를 실행시키는 CPU 또는 반도체 소자일 수 있다.
메모리(20)는 다양한 유형의 휘발성 또는 비휘발성 기억 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(20)는 ROM, RAM 등을 포함할 수 있다.
예를 들어, 메모리(20)는 본 발명의 실시예에 따른 예인 및 피예인 물표 식별 방법을 수행하는 명령어들을 저장할 수 있다.
통신부(30)는 통신망을 통해 다른 장치들과 데이터를 송수신하기 위한 수단이다.
인터페이스부(40)는 네트워크에 접속하기 위한 네트워크 인터페이스 및 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉, 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
10: 프로세서
20: 메모리
30: 통신부
40: 인터페이스부
20: 메모리
30: 통신부
40: 인터페이스부
Claims (7)
- 예인 및 피예인 물표 식별 장치가 수행하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법에 있어서,
a) 자동선박식별장치(AIS: Automatic Identification System) 및 레이더(RADAR)를 통해 미리 설정된 대상 해역에서 복수의 물표의 위치정보를 획득하는 단계;
b) 상기 획득된 복수의 물표의 위치정보를 이용하여 상기 복수의 물표의 움직임 벡터를 산출하는 단계;
c) 상기 복수의 물표 중 임의의 한 물표를 기준 물표로 설정하는 단계;
d) 상기 설정된 기준 물표를 제외한 나머지 물표 중에서 탐색 물표를 설정하는 단계; 및
e) 상기 산출된 움직임 벡터를 이용하여 탐색 물표와 기준 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인지 여부를 식별하는 단계를 포함하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 예인 및 피예인 물표 식별 방법은,
f) 상기 복수의 물표의 개수만큼 상기 c) 단계 내지 상기 e) 단계를 반복한 후, 상기 복수의 물표 사이의 예인-피예인 관계를 나타내는 예인-피예인 물표 리스트를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 a) 단계는,
상기 획득되는 물표의 위치정보를 (queue)에 삽입하여 시간에 따라 물표의 위치정보를 저장하고,
상기 b) 단계는,
상기 시간에 따라 저장된 물표의 위치정보를 이용하여 물표의 움직임 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 c) 단계는,
이전에 기준 물표로 설정된 물표와 중복되지 않는 물표를 현재의 기준 물표로 설정하고,
상기 d) 단계는,
상기 기준 물표와 타 물표간의 거리를 계산하고, 상기 기준 물표와 가까운 순서대로 탐색 물표를 설정하는 것을 특징으로 하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 e) 단계는,
하기 수학식을 이용하여 벡터 유사도를 산출하고, 상기 산출된 벡터 유사도가 미리 설정된 임계치 이상이면, 상기 기준 물표와 상기 탐색 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법.
여기서, 및 는 각각 A 기준물표 및 B 탐색물표의 움직임 벡터이고, 는 A 물표와 B 물표를 연결한 벡터임
- 제1항에 있어서,
상기 e) 단계는,
하기 수학식을 이용하여 1개의 기준 물표 및 N개의 탐색 물표에 대하여 벡터 유사도를 산출하고, 상기 산출된 벡터 유사도가 미리 설정된 임계치 이상이면, 상기 기준 물표와 상기 N개의 탐색 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법.
여기서, 로서, A 기준 물표와 1~N번 탐색 물표를 연결한 벡터와 1~N번 탐색 물표의 움직임 벡터의 벡터합임
- 예인 및 피예인 물표 식별 장치에 있어서,
명령어를 저장하는 메모리; 및
상기 명령어를 실행하는 프로세서를 포함하되,
상기 명령어는,
a) 자동선박식별장치(AIS: Automatic Identification System) 및 레이더(RADAR)를 통해 미리 설정된 대상 해역에서 복수의 물표의 위치정보를 획득하는 단계;
b) 상기 획득된 복수의 물표의 위치정보를 이용하여 상기 복수의 물표의 움직임 벡터를 산출하는 단계;
c) 상기 복수의 물표 중 임의의 한 물표를 기준 물표로 설정하는 단계;
d) 상기 설정된 기준 물표를 제외한 나머지 물표 중에서 탐색 물표를 설정하는 단계; 및
e) 상기 산출된 움직임 벡터를 이용하여 탐색 물표와 기준 물표 사이의 관계가 예인-피예인 관계인지 여부를 식별하는 단계를 포함하는 예인 및 피예인 물표 식별 방법을 수행하는 것을 특징으로 하는 예인 및 피예인 물표 식별 장치.
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230076808A KR102573700B1 (ko) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 예인 및 피예인 물표 식별 장치 및 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020230076808A KR102573700B1 (ko) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 예인 및 피예인 물표 식별 장치 및 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102573700B1 true KR102573700B1 (ko) | 2023-09-01 |
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020230076808A KR102573700B1 (ko) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 예인 및 피예인 물표 식별 장치 및 방법 |
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20050111055A (ko) * | 2004-05-20 | 2005-11-24 | 한국해양연구원 | 예인정보 송수신 장치 및 방법 |
| KR101026187B1 (ko) | 2008-06-23 | 2011-03-31 | 삼성중공업 주식회사 | 예인선의 부유체 예인 제어장치 |
| KR101453555B1 (ko) * | 2013-09-13 | 2014-10-23 | 동강엠텍(주) | 해상교통관제에서 레이더 심벌과 ais 심벌 통합 장치 |
| KR20220117241A (ko) * | 2019-12-25 | 2022-08-23 | 도모히로 시모카와베 | 선박의 항행 지원 시스템에 있어서의 관리 서버, 선박의 항행 지원 방법, 및 선박의 항행 지원 프로그램 |
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2023
- 2023-06-15 KR KR1020230076808A patent/KR102573700B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20050111055A (ko) * | 2004-05-20 | 2005-11-24 | 한국해양연구원 | 예인정보 송수신 장치 및 방법 |
| KR101026187B1 (ko) | 2008-06-23 | 2011-03-31 | 삼성중공업 주식회사 | 예인선의 부유체 예인 제어장치 |
| KR101453555B1 (ko) * | 2013-09-13 | 2014-10-23 | 동강엠텍(주) | 해상교통관제에서 레이더 심벌과 ais 심벌 통합 장치 |
| KR20220117241A (ko) * | 2019-12-25 | 2022-08-23 | 도모히로 시모카와베 | 선박의 항행 지원 시스템에 있어서의 관리 서버, 선박의 항행 지원 방법, 및 선박의 항행 지원 프로그램 |
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