KR20220084752A - 해양기상 빅데이터를 활용한 인공지능기반 선박항로추천 서비스 비즈니스 모델 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 해양을 운항하는 선박(또는 선사)의 사용자가 출발지로부터 목적지까지의 항로를 결정할 때, 해양 기상 및 선박 특성 빅데이터를 반영한 알고리즘을 이용하여 최적의 추천항로를 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 운항 중인 선박의 GPS 정보를 기반으로 실시간 해양기상 빅데이터를 분석하는 알고리즘을 이용하여 최적의 추천항로를 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 해양기상 및 선박특성 빅데이터를 분석 및 처리하고, 선박특성을 반영한 인공지능기반 선박항로추천 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 인공지능 기반 선박항로추천 알고리즘과, ICT 기반 클라우드 선박항로추천 서비스 플랫폼과, 선박용 무설치형(standalone) 프로그램과, 해양정보 및 항로정보 데이터 전송 기술을 개발하고, 이에 기초하여 AI 기반 선박항로 추천 서비스를 위한 테스트베드를 구축할 수 있다.
또한, 본 발명은 운항 중인 선박의 GPS 정보를 기반으로 실시간 해양기상 빅데이터를 분석하는 알고리즘을 이용하여 최적의 추천항로를 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 해양기상 및 선박특성 빅데이터를 분석 및 처리하고, 선박특성을 반영한 인공지능기반 선박항로추천 서비스를 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 인공지능 기반 선박항로추천 알고리즘과, ICT 기반 클라우드 선박항로추천 서비스 플랫폼과, 선박용 무설치형(standalone) 프로그램과, 해양정보 및 항로정보 데이터 전송 기술을 개발하고, 이에 기초하여 AI 기반 선박항로 추천 서비스를 위한 테스트베드를 구축할 수 있다.
Description
본 발명은 해양기상 빅데이터를 활용한 인공지능기반 선박항로추천 서비스 비즈니스 모델에 관한 것이다.
선박은 물 위로 이동할 수 있는 구조물, 넓게는 물 위의 교통기관을 총칭한다. 선박은 전자 해도를 이용하는 항로 시스템을 이용하여 운항 정보를 제공받는다.
항로는 육상의 경우보다 고려 대상(예컨대, 파고, 풍속, 풍력, 선박의 크기, 속도 등)이 많기 때문에, 항로를 결정하는 것이 쉽지 않다. 이에 따라, 소수의 항로 결정 서비스만이 상용화에 성공하였다.
또한, 종래의 항로 결정 서비스는 전자 해도 상의 최단 경로만을 검색하여 제공하고 있다.
본 발명은 해양을 운항하는 선박(또는 선사)의 사용자가 출발지로부터 목적지까지의 항로를 결정할 때, 해양 기상 및 선박 특성 빅데이터를 반영한 알고리즘을 이용하여 최적의 추천항로를 사용자에게 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 운항 중인 선박의 GPS 정보를 기반으로 실시간 해양기상 빅데이터를 분석하는 알고리즘을 이용하여 최적의 추천항로를 사용자에게 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 해양기상 및 선박특성 빅데이터를 분석 및 처리하고, 선박특성을 반영한 인공지능기반 선박항로추천 서비스를 제공하고자 한다. 또한, 본 발명은 인공지능 기반 선박항로추천 알고리즘과, ICT 기반 클라우드 선박항로추천 서비스 플랫폼과, 선박용 무설치형(standalone) 프로그램과, 해양정보 및 항로정보 데이터 전송 기술을 개발하고, 이에 기초하여 AI 기반 선박항로 추천 서비스를 위한 테스트베드를 구축하고자 한다.
본 발명은 해양을 운항하는 선박(또는 선사)의 사용자가 출발지로부터 목적지까지의 항로를 결정할 때, 해양 기상 및 선박 특성 빅데이터를 반영한 알고리즘을 이용하여 최적의 추천항로를 사용자에게 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 운항 중인 선박의 GPS 정보를 기반으로 실시간 해양기상 빅데이터를 분석하는 알고리즘을 이용하여 최적의 추천항로를 사용자에게 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 해양기상 및 선박특성 빅데이터를 분석 및 처리하고, 선박특성을 반영한 인공지능기반 선박항로추천 서비스를 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 인공지능 기반 선박항로추천 알고리즘과, ICT 기반 클라우드 선박항로추천 서비스 플랫폼과, 선박용 무설치형(standalone) 프로그램과, 해양정보 및 항로정보 데이터 전송 기술을 개발하고, 이에 기초하여 AI 기반 선박항로 추천 서비스를 위한 테스트베드를 구축하고자 한다.
본 발명은 해양을 운항하는 선박(또는 선사)의 사용자가 출발지로부터 목적지까지의 항로를 결정할 때, 해양 기상 및 선박 특성 빅데이터를 반영한 알고리즘을 이용하여 최적의 추천항로를 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 본 발명은 운항 중인 선박의 GPS 정보를 기반으로 실시간 해양기상 빅데이터를 분석하는 알고리즘을 이용하여 최적의 추천항로를 사용자에게 제공할 수 있다.
구체적으로, 본 발명은 해양기상 및 선박특성 빅데이터를 분석 및 처리하고, 선박특성을 반영한 인공지능기반 선박항로추천 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 본 발명은 인공지능 기반 선박항로추천 알고리즘과, ICT 기반 클라우드 선박항로추천 서비스 플랫폼과, 선박용 무설치형(standalone) 프로그램과, 해양정보 및 항로정보 데이터 전송 기술을 개발하고, 이에 기초하여 AI 기반 선박항로 추천 서비스를 위한 테스트베드를 구축할 수 있다.
도 1a 내지 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 해상기상빅데이터를 활용한 인공지능기반 선박항로 추천 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 2a 내지 2e는 본 발명의 일 실시예에 따른, 인공지능기반 선박항로 추천에 이용되는 기술을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 선박항로 최적화 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 2a 내지 2e는 본 발명의 일 실시예에 따른, 인공지능기반 선박항로 추천에 이용되는 기술을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 선박항로 최적화 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1 개의 유닛이 2 개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2 개 이상의 유닛이 1 개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다.
본 명세서에 있어서 단말 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다.
이하, 첨부된 구성도 또는 처리 흐름도를 참고하여, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하도록 한다.
도 1a 내지 1b는 본 발명의 일 실시예에 따른 해상기상빅데이터를 활용한 인공지능기반 선박항로 추천 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1a를 참조하면, 선박항로 추천 시스템은 해양기상 빅데이터를 검색하고, 검색된 해양기상 빅데이터에 기초하여 해양, 항구 및 항로에 대한 정보를 제공할 수 있다. 또한, 선박항로 추천 시스템은 선박운항 항로를 검색 및 제공하고, 선박특성을 반영한 인공지능기반 추천항로를 추출하여 제공할 수 있다.
도 1b를 참조하면, 선박항로 추천 시스템은 안전한 선박 운항을 위하여 각종 해양 데이터, 선박 데이터, 항구 데이터 및 위치 정보를 수집하여 빅데이터화할 수 있다. 또한, 선박항로 추천 시스템은 처리된 빅데이터를 인공지능기반 알고리즘에 대입하여 최적의 추천항로를 생성하고 이를 사용자에게 제공할 수 있다.
본 발명의 선박항로 추천 시스템에 따르면, ICT 기반 클라우드 플랫폼 형태로 사용자에게 제공하기 때문에 다양한 산업으로 산업화를 확산시킬 수 있다.
[표 1]은 본 발명의 선박항로 추천 시스템에 이용되는 핵심 기술에 대한 표이다.
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기술명 |
기술수준 |
|
인공지능기반 선박항로추천 알고리즘 개발 |
*세계 최초로 해양 빅데이터 기반 딥러닝, 딥 강화학습, 앙상블 등의 고급 기계학습을 사용하여, 선박 주변 환경 (날씨, 해류 등)을 고려한 선박 추천 항로를 빠른 시간 안에 제시 |
|
선박특성을 반영한 선박운항 항로검색 기술 |
*국내 최초, 국내 최고 *세계 수준 |
|
해양기상 빅데이터 분석처리 기술 |
*국내 최고 *세계 수준 |
|
ICT기반 클라우드 선박항로추천 플랫폼 (client, admin) 개발 |
*국내 최초 *해양기상 빅데이터를 사용하여 항구 및 해상지역에 해양기상정보(파고, 바람, 해류 등)를 사용자가 인지할 수 있도록 가시화하여 표출함 *다양한 사용자의 디바이스 환경 (PC, 모바일, 테블릿 등)에서 선박항로 추천 플랫폼을 이용할 수 있도록 여러 디바이스 사용 환경을 제공함 *클라우드 기반의 SaaS 어플리케이션 제공 |
|
무설치형 (standalone) 프로그램 개발 |
* 국내 최초, 국내 최고 * 인터넷 이용이 원활하지않는 선박 내에서 선박항로추천 플랫폼 서비스 제공을 위한 선박 내 로컬 PC내 무설치형(Standalone) 서비스를 제공함 |
|
해양정보 및 항로정보 갱신 기술 |
* 국내 최초, 국내 최고 * 위성통신을 이용한 운항 선박 내 해양정보 및 항로정보를 실시간으로 갱신할 수 있는 데이터를 제공함 * 해상 운항 시 선박 내 위치정보 시스템(VMS)의 데이터를 이용하여 선박 주변의 해양 상황(태풍, 해일 등) 정보를 제공함 * 위치정보 및 사용자 설정(선박 주변 반경 설정 등) 기능으로 최소한의 갱신 데이터를 제공함 |
[표 2] 및 [표 3]은 본 발명의 선박항로 추천 서비스 제공을 위한 목표 및 범위에 대한 정보를 나타낸 표이다.
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추진목표 |
추진범위 |
주요 추진 내용 |
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사업화 전략 기획 |
사업화 전략 기획 |
* BM모델 개발 * 지식재산권 확보 및 성과확산 전략 수립 |
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해양기상 및 선박특성 빅데이터 분석처리 기술 개발 |
기상 및 항로서비스 기획 |
*기상 및 항로서비스 요구사항 및 서비스 Configuration 정의 |
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해양기상 빅데이터 분석처리 기술 |
*해양기상 빅데이터 수집 및 분석 * 해양기상 빅데이터 전처리 및 DB화 |
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선박특성 빅데이터 분석처리 기술 |
*선박특성 빅데이터 수집 및 분석 *선박별 속도감속 알고리즘 개발(Weather Factor, Current Factor 결정) |
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인공지능기반 선박항로추천 알고리즘 기본설 |
기존 선박 항로 추천 알고리즘 조사 및 연구 |
*차별화된 알고리즘 설계를 위해 국/내외 상용 또는 연구 중인 선박 항로 추천 알고리즘에 대한 현황 및 성능 파악 |
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사용가능한 해양 빅데이터 조사 및 연구 |
*사용가능한 상용 및 무료 해양 빅데이터 조사 및 내용 분석 * 개발할 알고리즘에서 사용 가능성 분석 |
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빅데이터 , 인공지능기반 선박항로추천 알고리즘 개념 설계 |
*알고리즘 개념 설계 (수리/논리 모델 정의 및 분석) |
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ICT기반 클라우드 선박항로추천 플랫폼 |
ICT기반 클라우드 선박항로추천 플랫폼 개발 |
*사용자 요구사항 정의서 작성(의견 수렴, 분석, 디자인. 개발) *통합개발환경(web/mobile)을 고려한 기술 분석, 기능 설계 및 요소기술 개발 *ICT기반 클라우드 선박항로추천 서비스 플랫폼 디자인 기획 및 화면 설계 *ICT기반 클라우드 선박항로추천 서비스 플랫폼 설계 및 개발 (클라이언트 및 어드민) |
|
무설치형 (standalone) 프로그램 개발 |
무설치형 (standalone) 프로그램 개발 |
*사용자 요구사항 정의서 작성(의견 수렴, 분석, 디자인. 개발) *선박운용 시스템과의 호환성을 고려한 기술 분석, 기능 설계 및 요소기술 개발 *사용자 직관성과 편의성을 강조한 디자인 및 개발 *선박에서 사용할 수 있는 무설치형(standalone), 프로그램 설계 및 개발 |
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해양 및 항로정보갱신을 위한 데이터 전송기술 |
해양정보 및 항로정보 갱신기능 |
*운항중인 선박의 무설치형 프로그램에서 해양정보 및 항로정보 갱신을 위한 정기 및 비 정기 기능 개발 |
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테스트베드 구축 |
기상 및 항로데이터 인터페이스 모듈개발 |
*선내 클라우드 데이터 인터페이스 모듈 개발 *클라우드 데이터 송수신 인터페이스 모듈 개발 *인터페이스 모듈 Test |
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선내 데이터 DB운영 및 검색기능 개발 |
*기상데이터 DB생성, 저장 및 Quary를 통한 검색기능 *선박별 기상데이터 제공영역 자동생성 method 개발 |
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추진목표 |
추진범위 |
주요 추진 내용 |
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선박특성을 반영한 선박운항 항로검색 기술 개발 |
선박특성을 반영한 선박운항 항로검색 기술 개발 |
*선박특성을 반영한 표준항로, 최단거리항로, 대체항로 결정 알고리즘 개발 |
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인공지능기반 선박항로추천 알고리즘 구현 및 테스트 |
인공지능기반 선박항로추천 알고리즘 구현 및 테스트 |
*알고리즘 컴퓨터 프로그램화 및 데스트 *알고리즘 튜닝 및 고도화 작업 |
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ICT기반 클라우드 선박항로추천 서비스 플랫폼 고도화 |
ICT기반 클라우드 선박항로추천 서비스 플랫폼 고도화 |
*알파테스트를 바탕으로 ICT기반 클라우드 선박항로 추천 서비스 플랫폼 고도화 진행 |
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무설치형 (standalone) 프로그램 고도화 |
무설치형 (standalone) 프로그램 고도화 |
*알파테스트를 기준으로 무설치형 프로그램 고도화 |
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해양정보 및 항로정보 갱신을 위한 데이터 전송 기술 고도화 |
해양정보 및 항로정보 갱신을 위한 데이터 전송 기술 고도화 |
*해양정보 및 항로정보 갱신 데이터 용량 처리 기술 및 위성 통신 연결 데이터 적용 방법 *선박 적용 테스트 |
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베타테스트 및 시범서비스 확대 |
자체 알파테스트 |
*테스트 시나리오 및 지표 작성 *테스트 결과보고서 작성 |
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베타테스트 및 시범 서비스 |
*공동연구기관의 테스트 베드 확보 및 설치 환경 검토 *시연회(베타테스트) 개최 *시범서비스 확대 |
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시제품 설치 및 Feedback |
*기상데이터 및 항로추천서비스 솔루션화 *삼성스마트십 플랫폼에 솔루션 탑재 *실증선박 Testbed HW 설치 및 DB생성 *실증선박 Test 및 솔루션 상시 모니터링 |
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상용화 및 사업화 |
*다수의 테스트 선박에 시범 서비스 제공 *기능을 추가하여 상용화 서비스 준비 |
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성과홍보 및 확산 |
성과홍보확산 |
*국내외 전시회 참가 *성과홍보를 위한 언론 라운드 테이블 미팅 *주관기관 언론 고객사를 통한 언론홍보 *주요 데이터에 대한 open API 제공 |
도 2a는 해양기상 빅데이터 분석/처리 및 선박운항 항로검색 기술을 도시한 도면이다.
도 2b는 선박항로추천 서비스 플랫폼의 구성도를 도시한 도면이다.
도 2c는 선박항로 추천 서비스 플랫폼의 개발 내용을 도시한 도면이다. 도 2c를 참조하면, 본 발명은 요구사항 분석 및 사용자 중심의 UI/UX를 설계하고, 선박항로 추천 서비스 플랫폼 및 무설치 프로그램을 개발하고, 구현된 플랫폼 및 무설치형 프로그램 간의 연동, 시험, 안정화 과정을 포함한다.
도 2d는 데이터 시각화 처리기술 개발 내용을 도시한 도면이다.
도 2e는 선박항로 추천 서비스 플랫폼 기술, 해양기상 및 추천항로 가시화 기술 및 무설치형 프로그램 기술을 도시한 도면이다. 도 2e를 참조하면, 본 발명은 선박항로 추천 서비스 플랫폼의 사용자 및 관리자 기능 프로토타입을 개발하고, 시스템 내 해양기상 정보 및 추천항로 가시화를 개발하고, 운항선박 내 무설치형 프로그램을 개발한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 선박항로 최적화 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 선박항로 추천 시스템에는 선박항로 최적화 알고리즘(예컨대, 추계 동적 프로그램(Stochastic Dynamic Program))이 사용된다.
선박의 최적 항로는 여러 가지 주변 환경(예컨대, 날씨, 해류 등)에 영향을 받는다. 이러한 주변 환경은 시간에 따라 변하기 때문에 운행 전 또는 운행 중에 선박 및 주변 환경 상태를 주기적으로 점검하고, 필요에 따라 상태에 따른 적합한 최적 경로에 대한 수정이 필요하다.
이러한 주변 환경 상태는 확정적(deterministic)이 아닌 추계적(Stochastic)으로 변하는 복잡한 구조로 되어 있다.
추계 동적 프로그램은 이러한 불확실성에 내포된 반복적인 의사결정 문제에 가장 적합한 수리적 모델이다. 추계 동적 프로그램은 선박의 최적 항로 결정 문제를 표현한 모델이다.
추계 동적 프로그램은 주어진 현재의 상태에서 발생 가능한 추후 상태를 과학적으로 예측하고 또한 이를 바탕으로 가능한 경로들 중 주어진 목적 함수(예컨대, 최단 시간, 최소 비용)에 맞는 최적의 경로를 제시할 수 있다.
추계 동적 프로그램의 최종 결과물은 최적 정책(optimal policy)이라 불리며, 이는 정의 가능한 선박과 주변 환경의 모든 상태와 그 에 따른 최적 경로 결정을 포함할 수 있다.
추계 동적 프로그램으로 표현된 의사 결정 문제의 최적 정책은 이론적으로 후방 귀납법(backward induction)을 사용해서 구할 수 있으나, 문제의 크기가 커지면 이는 현실적으로 불가능해진다. 강화 학습은 대규모 추계 동적 프로그램 문제의 최적 정책을 효과적으로 구하는 방법일 수 있다.
강화 학습에서는 추계 동적 프로그램을 정의하는 모든 정보(상태, 처방, 변환 확률, 결과)를 사용하지 않고, 일부 정보만을 가지고 시작하여, 순차적으로 필요 정보(예컨대, 가치 함수)를 학습(learning) 또는 추정(estimate)하면서 최적 정책에 가까운 근사 최적 정책(approximate optimal policy)을 비교적 빠른 시간에 찾을 수 있다.
딥 강화 학습은 강화 학습에 딥러닝(deep learning)을 결합한 것으로, 이 기법은 복잡한 뉴럴 네트워크(neural network)를 사용하는 딥러닝 기법을 이용해서 강화 학습 알고리즘이 보다 빠르게, 높은 품질의 근사 최적 정책을 찾을 수 있다.
[표 4]는 본 발명의 유형별 서비스 시나리오에 따른 비교분석을 나타낸 표이다. 여기서, 유형별 서비스 시나리오는 Ⅰ유형 클라우드(SaaS) 구독형, Ⅱ 유형 설치형 S/W 구독형 및 Ⅲ 유형 데이터 패킷 전송형을 포함할 수 있다.
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구분 |
Ⅰ유형 클라우드 ( SaaS ) 구독형 |
Ⅱ유형 설치형 S/W 구독형 |
Ⅲ유형 데이터 패킷 전송형 |
| 적용대상 (Target) |
*네트워크 연결이 원활환 환경에서 빠른 정보제공을 필요로 하는 고객 *해운선사-육상근무자, 선단운영관계자 |
*네트워크 연결이 원활하지 못한 환경에서 일정시간에만 정보제공을 필요로 하는 고객 * 해운선사-선박근무자(선장, 항해사 등), 조선사(스마트십 시스템 번들) |
*항로 설계 및 운항 참고용 데이터가 아닌 선박의 안전에 대한 모니터링이 필요한 고객 : 물류, 화주, 보험사 등 *자신만의 3rd party SW를 통해 서비스를 제공하고자 하는 ISV* |
| 제공 서비스 |
*항로모니터링 *해양기상정보 *최적추천항로 |
*최적추천항로 *해양기상정보 |
*수행항로 및 결과 *해양기상정보 |
| 서비스 시나리오 |
*회원가입 및 월정액 형태의 서비스 이용료 징수 *브라우저 및 모바일 앱을 통해 서비스를 이용함 |
*선박 운항 횟수에 따른 과금 및 추천항로에 따른 과금 *선박 내 스마트 쉽 시스템에 설치된 스탠드얼론 SW를 통해 데이터 표출 |
*데이터 패킷 건당 과금 또는 ISV 수익 쉐어 방식 적용 *API를 통해 ISV에게 데이터 제공하고 ISV는 자유롭게 3rd party SW에 데이터 적용 *항로 수행 결과 모니터링 서비스의 경우, 보고서 출력 건당 과금/고객에게 자동화된 양식에 따른 출력 서비스 제공 |
| 적용가격 (Price) |
*기본 요금 : 100만원/User/월 *모바일 옵션 : 10만원/user/월 |
*기본 요금(SW라이선스) : 100만원/시스템/년 *추천항로 옵션 : 100만원/건 |
*보고서 출력 : 100만원/건 |
| 주요 목표 고객 |
*국내: SM상선, 현대상선, 고려해운, 장금상선, 흥아해운, 남성해운, 천경해운, 범주해운, 동진상선, 팬오션 등 *해외: 머스크 MSC, COSCO, CAM CGM, 하파그로이드, ONE, 에버그린, 양밍라인, PIL 등 |
*국내 조선사: 삼성중공업, 현대중공업, 대우조선해양 등 |
*화주: POSCO, KEPCO 등 *물류: Pantos 등 |
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (10)
- 선박 항로 서비스를 제공하는 서버에 있어서,
사용자 단말로부터 선박의 출발지 정보, 목적지 정보 및 상기 선박에 대한 선박 특성 정보를 수신하는 수신부;
상기 선박의 출발지 정보, 목적지 정보 및 상기 선박에 대한 선박 특성 정보를 인공지능 모델에 입력하여 상기 인공지능 모델을 통해 상기 선박의 추천 항로를 결정하는 추천 항로 결정부; 및
상기 결정된 선박의 추천 항로를 포함하는 선박 항로 서비스를 상기 사용자 단말로 제공하는 제공부
를 포함하는 선박 항로 서비스 제공 서버.
- 제 1 항에 있어서,
상기 추천 항로 결정부는 상기 선박이 해상에서 운항하고 있는 경우, 상기 선박의 위치 정보 및 실시간 해양 기상 정보에 더 기초하여 상기 선박의 추천 항로를 업데이트하고,
상기 제공부는 상기 업데이트된 추천 항로를 상기 사용자 단말로 제공하는 것인, 선박 항로 서비스 제공 서버.
- 제 1 항에 있어서,
수집된 복수의 해양 정보, 복수의 해상 기상 정보, 복수의 상기 선박 특성 정보 및 복수의 항구 데이터에 기초하여 해양기상 빅데이터를 구축하는 구축부;
상기 해양기상 빅데이터에 기초하여 상기 인공지능 모델이 적어도 하나의 추천 항로를 도출하도록 상기 인공지능 모델을 학습시키는 학습부를 더 포함하는 것인, 선박 항로 서비스 제공 서버.
- 제 1 항에 있어서,
상기 추천 항로 결정부는 상기 인공지능 모델을 통해 상기 선박에 대한 선박 특성 정보가 반영된 표준 항로, 최단 거리 항로 및 대체 항로를 결정하는 것인, 선박 항로 서비스 제공 서버.
- 제 1 항에 있어서,
상기 제공부는 상기 선박이 해상에서 운항하고 있는 경우, 상기 선박의 위치 정보에 기초하여 상기 선박의 주변 해양 상황 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 것인, 선박 항로 서비스 제공 서버.
- 선박 항로 서비스 제공 서버에 의해 수행되는 선박 항로 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
사용자 단말로부터 선박의 출발지 정보, 목적지 정보 및 상기 선박에 대한 선박 특성 정보를 수신하는 단계;
상기 선박의 출발지 정보, 목적지 정보 및 상기 선박에 대한 선박 특성 정보를 인공지능 모델에 입력하여 상기 인공지능 모델을 통해 상기 선박의 추천 항로를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 선박의 추천 항로를 포함하는 선박 항로 서비스를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계
를 포함하는 선박 항로 서비스 제공 방법.
- 제 6 항에 있어서,
상기 선박이 해상에서 운항하고 있는 경우, 상기 선박의 위치 정보 및 실시간 해양 기상 정보에 더 기초하여 상기 선박의 추천 항로를 업데이트하는 단계 및
상기 업데이트된 추천 항로를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는 것인, 선박 항로 서비스 제공 방법.
- 제 6 항에 있어서,
수집된 복수의 해양 정보, 복수의 해상 기상 정보, 복수의 상기 선박 특성 정보 및 복수의 항구 데이터에 기초하여 해양기상 빅데이터를 구축하는 단계; 및
상기 해양기상 빅데이터에 기초하여 상기 인공지능 모델이 적어도 하나의 추천 항로를 도출하도록 상기 인공지능 모델을 학습시키는 단계를 더 포함하는 것인, 선박 항로 서비스 제공 방법.
- 제 6 항에 있어서,
상기 선박의 추천 항로를 결정하는 단계는
상기 인공지능 모델을 통해 상기 선박에 대한 선박 특성 정보가 반영된 표준 항로, 최단 거리 항로 및 대체 항로를 결정하는 단계를 포함하는 것인, 선박 항로 서비스 제공 방법.
- 제 6 항에 있어서,
상기 선박이 해상에서 운항하고 있는 경우, 상기 선박의 위치 정보에 기초하여 상기 선박의 주변 해양 상황 정보를 상기 사용자 단말로 제공하는 단계를 더 포함하는 것인, 선박 항로 서비스 제공 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200174539A KR20220084752A (ko) | 2020-12-14 | 2020-12-14 | 해양기상 빅데이터를 활용한 인공지능기반 선박항로추천 서비스 비즈니스 모델 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200174539A KR20220084752A (ko) | 2020-12-14 | 2020-12-14 | 해양기상 빅데이터를 활용한 인공지능기반 선박항로추천 서비스 비즈니스 모델 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20220084752A true KR20220084752A (ko) | 2022-06-21 |
Family
ID=82221402
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200174539A KR20220084752A (ko) | 2020-12-14 | 2020-12-14 | 해양기상 빅데이터를 활용한 인공지능기반 선박항로추천 서비스 비즈니스 모델 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20220084752A (ko) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116760884A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-15 | 海南智慧海事科技有限公司 | 一种海洋大数据云服务系统与应用方法 |
| KR20240107894A (ko) | 2022-12-30 | 2024-07-09 | 한화오션 주식회사 | 선박 운항 경로에 따른 환경데이터 추출 방법 및 이를 활용한 데이터베이스 설계 시스템 |
-
2020
- 2020-12-14 KR KR1020200174539A patent/KR20220084752A/ko not_active Application Discontinuation
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20240107894A (ko) | 2022-12-30 | 2024-07-09 | 한화오션 주식회사 | 선박 운항 경로에 따른 환경데이터 추출 방법 및 이를 활용한 데이터베이스 설계 시스템 |
| CN116760884A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-15 | 海南智慧海事科技有限公司 | 一种海洋大数据云服务系统与应用方法 |
| CN116760884B (zh) * | 2023-08-14 | 2023-10-20 | 海南智慧海事科技有限公司 | 一种海洋大数据云服务系统与应用方法 |
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