GNN 기반 항로표지 예지보전 및 시각화 서비스

팀명

BMS

팀원 명단

신경방 박병준 김현중

지도교수

임성수 교수님

작품 배경 및 목적

항로표지는 선박들의 원활하고 안전한 해상활동을 위해 바다에 설치되는 필수 시설물로 그 역할과 기능의 중요성 때문에 지속적으로 모니터링되며 관리되고 있다. 하지만 기존의 항로표 지 관리 시스템은 모니터링 데이터가 테이블 형태로 제시되기 때문에 사용자 입장에서 시각적 으로 매우 불편하다. 또 그 데이터를 기반으로 관리자가 경험적/주관적인 판단을 통해 항로표 지의 상태를 진단하기 때문에 진단 결과에 오류가 많다. 잘못된 상태 진단은 불필요한 현장 점 검, 불필요한 부품 교체, 불필요한 출장 비용(선박 대여 등)을 발생시킨다. 현재 IT기술과 빅 데이터, 인공지능 기술이 발전하여 다양한 분야에 적용되어 기존의 의사결정을 개선하고 있 다. 따라서 이 기술들을 이용해 기존의 불편하고 비효율적인 관리 시스템을 개선할 수 있다. 기존의 불편하고 오류가 많은 항로표지 모니터링 시스템을 개선하여 모니터링 편의성은 높이 면서 데이터에 기반한 객관적인 고장 판단을 제공하는 새로운 시스템을 개발하는 것이 목표 이다.

작품 내용

개선된 시스템은 각종 편의 기능(날씨 제공, 로그인/회원가입/즐겨찾기 기능)을 제공하면서 모니터링에 필요한 정보들을 시각적으로 알맞고 편리한 형태로 제공한다. 또 최근 이상치 탐 지 분야에서 각광받고 있는 GNN(Graph Neural Network)을 활용해 인공지능 모델을 학습 시켜 항로표지 고장 상태를 데이터에 기반하여 객관적으로 예측한다. 그리고 그 결과를 사용 자에게 제공한다. 새롭게 개발된 시스템을 통해 항로표지 관리자의 업무 편의는 크게 향상되 면서 기존의 시스템으로 발생했던 비용 낭비를 줄일 것으로 기대한다. 이는 결과적으로 성공 적이고 효율적인 항로표지 관리를 가능케해 안전한 해상 환경을 만드는데 기여할 것이다.

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[결과보고서]BMS - 신경방.pdf

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