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[ Article ] | |
Journal of Digital Contents Society - Vol. 22, No. 11, pp. 1903-1912 | |
Abbreviation: J. DCS | |
ISSN: 1598-2009 (Print) 2287-738X (Online) | |
Print publication date 30 Nov 2021 | |
Received 15 Sep 2021 Revised 19 Oct 2021 Accepted 10 Nov 2021 | |
DOI: https://doi.org/10.9728/dcs.2021.22.11.1903 | |
선박이상운항감지 및 선박안전운항 가이던스 구현 | |
1국립한국해양대학교 대학원 박사과정 | |
2석사과정 | |
3(주)지엠티 R&BD 센터 연구소장 | |
4국립한국해양대학교 해사IT공학부 교수 | |
An Implementation of Detecting Abnormal Ship Navigation and Ship Safety Navigation Guidance | |
1Ph.d Candidate, Graduate school of National Korea Maritime and Ocean University, Busan 49112, Korea | |
2Master’s Course, Graduate school of National Korea Maritime and Ocean University, Busan 49112, Korea | |
3Chief Technology Officer, R&BD Center, GMT, Co., LTD, Seongnam-si, 13486, Korea | |
4Professor, Department of Marine IT Engineering, National Korea Maritime and Ocean University, Busan 49112, Korea | |
Correspondence to : *Seojeong Lee Tel: +82-51-410-4578 E-mail: sjlee@kmou.ac.kr | |
Copyright ⓒ 2021 The Digital Contents Society | |
Funding Information ▼ |
선박의 위치를 측정하는 장비는 선박안전운항을 위해 SOLAS규약에 따라 선박에 의무적으로 탑재되는 장비로 이 장비들은 선박 자체에 설치된 센서의 데이터와 GPS 신호를 기반으로 장비가 운용되고 있다. 항해 중 다양한 이유로 통신 장애가 발생할 수 있으며 자동화 시스템이 증가되면서 발생확률도 점점 높아지고 있다. 하지만 항해 중인 선박은 이슈 발생시 외부에서 접근이 제한적이며 위협이 감지되었더라도 전체 시스템을 멈출 수 없는 특징이 있다. 본 논문은 선박에서 항해중에 발생할 수 있는 통신 장애를 빠르게 감지하고 항해사가 안전운항을 지속할 수 있도록 지원하는 선박안전운항 가이던스에 대해 기술한다. 본 논문에서는 운항 중 선박이상운항을 감지하고 과거 항적정보와 선박용 레이더 정보를 활용하여 선박의 위치 파악 및 안전운항을 지원할 수 있는 알고리즘을 구현하고 실험하였다. 본 실험을 통하여 이상운항을 인지하는 알람기능과 안전운항 구역으로 진입을 위한 방향과 거리를 제공하는 가이던스 기능이 정상적으로 작동되는 것을 확인할 수 있었다.
The equipment that measures the position of a ship is mandatory to be mounted on a ship according to the SOLAS regulations for safe operation. These equipments are operated based on data from sensors installed on the ship itself and GPS signals. During navigation, communication failure may occur for various reasons, and the rate of occurrence is increasing as the number of automation systems increases. However, when an issue occurs, a ship in voyage has limited access from the outside, and the entire system cannot be stopped even if a threat is detected. This paper describes the guidance on safe operation of ships that quickly detects communication failures that may occur during voyage and supports navigators to continue safe operation. In this paper, the ship safety navigation algorithm was implemented and tested that can detect ship abnormal operation during operation and support ship location and safe operation by using historical ship navigation information and ship radar information. Through the experiment, it was verified to normally operate functions, and which were the alram for detecting abnormal ship navigation and the guidance for provide bearing and distance to enter safe navigation area.
Keywords: Communication failure, Detecting abnormal ship navigation, GPS information, Radar information, Ship safety navigation 키워드: 통신 장애, 선박이상운항감지, GPS 정보, 레이더 정보, 선박안전운항 |
선박의 승객과 승무원, 그리고 화물의 안전은 매우 중요한 문제이며 항해 중인 선박의 사고는 인명피해 또는 큰 경제적 손실을 불러올 수 있기 때문에 안전에 대비하는 것이 중요하다. 항해 중인 선박은 선내에 설치된 여러 장비를 통해 안전운항과 관련된 정보를 제공받는다. 선박장비는 안전운항을 위해 SOLAS(international convention for the safety of life at sea)규약에 따라 선박에 의무적으로 탑재되는 장비로 선박자동식별장치(AIS; automatic identification system), 전자해도표시장치(ECDIS; electronic chart display information system), 선박용 RADAR(radio detection and ranging), 선박통합항해장치(INS; integrated navigation system) 등이 있다[1]. 이 장비들은 선박 자체에 설치된 센서의 데이터와 GPS(global positioning system)신호를 기반으로 장비가 운용되고 있다. 항해 중인 선박은 GPS를 통해 자선의 위치, 시간, 속도 등의 정보와 AIS 및 RADAR를 통해 타선의 위치 및 부가 정보를 전송받는다.
선박의 항해 중 다양한 이유로 인해 통신 장애가 발생할 수 있으며 선박 브릿지가 점차 전자화되면서 통신 장애의 발생 가능성은 점점 높아지고 있다[2]. 하지만 선박 외부에서 접근이 제한적이며 위협이 감지되었더라도 전체 시스템을 멈출 수 없는 선박의 특성상 상황에 대한 빠른 인지와 장애상황 발생 시 운항에 차질이 없도록 대체 시스템에 대한 연구가 필요하다.
통신 장애가 발생하면 운항과 관련하여 사이버보안 가이드라인 등 최근 도입된 국제 규정 등에 따르는 조치가 이루어질 수 있다[3]. 본 연구는 GPS 장비 이상 또는 이상신호에 의한 장비 오류의 상황등 GPS를 사용할 수 없는 상황에서 과거 정상적인 안전항해시 기록된 항적정보와 현 항해의 레이더이미지, 주변 물표정보 등을 이용해 안전 운항에 필요한 정보를 도출한다.
본 논문에서는 선박 운항 중 이상운항을 감지하고 선박의 항적 정보와 선박용 레이더 정보와 주변 항로표지정보를 활용하여 선박의 위치 파악 및 안전운항을 지원할 수 있는 시스템을 구현하고 실험하였다. 2장에서는 최신 선박용 레이더와 운용규정과 항로표지정보, 선박용 레이더 등을 활용한 사례들에 대해 살펴본다. 3장에서는 선박의 이상운항을 감지하고 사용자에게 안전운항정보를 제공하는 가이던스 모듈에 대해 설명한다. 4장에서는 이를 구현한 결과와 실선 및 시뮬레이션을 통한 실험에 대해 설명한다.
선박 항해시 GPS가 오작동하는 경우에 대처 방안으로 많은 연구가 이루어졌다[4].
표 1은 선박의 추정 위치를 도출하기 위한 연구를 정리한 것이다. 해당 연구로는 자선의 추정위치를 도출하기 위해서 레이더와 해안선 맵을 이용한 위치 추정 연구가 있으며, GPS 오작동 및 고장에 대응하는 선박의 동적 위치 유지 시스템에 관한 연구, 그리고 선박의 전자 천측 항법 시스템이나 기타 선박의 위치 측정 방법에 관한 연구들이 있다.
Research Title | Objective | Primitive situation | Parameter |
---|---|---|---|
Apparatus and method for measuring position of ship using marine radar and coastline map | Estimated location of own ship | Unavailable to receive GPS | Binary raw image, Coastline image |
System and method for dynamic positioning of vessel | Estimated location of own ship | Unavailable to receive GPS | Data of external forces (wind, waves, currents, etc.) |
Position measurement method in a ship and its apparatus | Estimated location of own ship (Improved accuracy) |
Problems with the inertial navigation system in situations of environmental external forces (currents, winds, waves, etc.) |
Vessel Trajectory Data (bearing angle, speed, ship location) Inertial position data |
Electronic celestial navigation system for ships | Estimated location of own ship | Unavailable to receive GPS | Celestial altitude data |
표 2는 선박의 안전운항을 지원하기 위한 연구이다. 해당 연구로는 자선의 안전운항을 지원하기 위해서 선박 항해 감시장치 및 방법에 관한 연구, 해상 이미지로부터 선박의 위치를 추정하는 방법에 대한 연구, 전자해도를 이용한 소형선박 항해 및 조업 보조 시스템, 그리고 레이더 장치 모니터링 영상분석을 통한 선박 충돌 회피장치 및 방법에 관한 연구들이 있다.
Research Title | Objective | Primitive situation |
Parameter |
---|---|---|---|
Ship safety navigation equipment and method | Monitoring and prediction of navigation of other ship | By collecting data for each vessel, a standard model for each section is calculated. | Navigation data of ship, Standard model of section to which machine learning is applied |
A Method of Estimating the Locations of Other Ships from Ocean Images | Prevention of collision with other ship | A situation where machine learning for horizon detection through various data becomes | Video data |
Small ship navigation assistant system using electronic chart | Portray the location of other ships on the own ship's electronic chart | Improvement of problems of existing AIS information | Radar image of your own ship, Electronic navigational chart, AIS data |
Apparatus and method for avoiding ship collision by image analysis of monitor of radar device | Prevention of collision between own ship and obstacles | Improvement of problems of existing AIS information | Radar recording data, Ship collision avoidance device with machine learning applied |
기존의 연구를 살펴보면 안전운항 및 선박의 위치를 추정하기 위해 레이더 및 해안선 맵을 이용하거나 천체항법을 이용하기도 한다. 또한 항해 구간별 표준모델을 도출하여 선박의 충돌 여부 판단 및 감시할 수 있는 방안에 대해서도 연구가 진행되는 등 안전운항과 선박의 위치 추정에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다.
GPS 오작동에 대처하는 선박의 위치 추정 및 항해가이던스 제공을 위한 사전연구로 수집된 선박 항해 정보를 관리할 수 있는 시스템 개발 및 실험 연구가 진행되었다[5]. 이 연구는 선박의 SOLAS 규정에 따라 탑재가 의무화된 선박용 레이더 장비의 데이터를 수집하고 이를 활용하기 위해 수집된 데이터를 디지털화 하여 관리하는 방안에 대한 연구이다.
최근 논의되고 있는 자율운항선박 및 자동화 수준이 높은 선박 또는 원격조종선박에 레이더 데이터가 기반기술로 사용될 수 있으며 자동화 시스템 운용을 위해 데이터를 가공하여 관리할 수 있도록 시스템을 설계하고 구현하였다. 선내의 다양한 장비에서 레이더 이미지, 선박의 위도와 경도, COG(course over ground), SOG(speed over ground), 시간 등의 데이터가 주기적으로 수집이 되며 이를 그림 1과 같이 데이터베이스를 통하여 관리하고 특히 레이더데이터의 경우 이미지를 이진화하여 저장하기 때문에 자동화 시스템에 응용하는데 이점이 있다. 또한 동일한 항로표지에 대해 선박 위치에 따라 달라질 수 있는 항로표지 형태를 모두 저장하여 향후 선박안전운항정보를 제공하는 가이던스 시스템 개발 에 응용할 수 있다.
본 연구에서 제안하는 선박안전운항 가이던스는 이상운항여부를 모니터링하여 이상이 발생한 경우, 선박 항해사에게 알리는 단계와, 항해사가 이상으로 판단한 경우 선박의 현재 위치를 파악하고 안전한 항로로 재진입을 위한 각도와 거리를 계산하는 단계로 구성된다. 이상운항을 감지한 경우 GPS 정보 이외에 레이더이미지 및 과거항적정보를 이용하여 자선의 위치를 추정하고 항해사가 안전운항을 할 수 있도록 가이던스를 제공한다.
그림 2는 항해사에게 선박안전운항 가이던스를 제공하는 전체 흐름을 보여준다. 그림 2의 흐름은 다음과 같다. 먼저 Step A에서 동일한 시간 동안 항해한 거리를 과거항적과 비교한다. Step B에서 비교 결과에 따라 비교결과가 안전폭을 벗어나는 경우에는 Step C로 이동하고 벗어나지 않는 경우에는 Step D로 이동한다.
Step C는 Step B에서 안전폭을 벗어났을 때 알람을 발생하고 항해사가 이상운항을 판단하는 단계이다. 이상운항이 감지되지 않으면 Step D로 이동하며, 이상상황이 감지된 경우 안전한 항로를 향해 선박의 타각 및 자선의 위치를 추정할 수 있도록 계산 알고리즘을 실행한다. Step D는 모든 상황에 대한 보고서를 작성하며 보고서 작성 후 Step A로 다시 이동한다.
본 장에서는 3장의 선박안전운항 가이던스 제공을 위하여 설계된 선박안전운항 가이던스 알고리즘에 대해 기술한다. 선박안전운항 가이던스 알고리즘은 선박이상운항감지, 안전구역 진입을 위한 방향 및 거리계산 단계로 구성되어 있다.
본 논문에서는 표 3과 같이 선박안전운항 가이던스 알고리즘을 선박의 이상운항을 감지하는 단계를 Ph1로, 선박의 안전구역 진입을 위한 방향 및 거리계산 단계 Ph2로 정의한다. Ph1은 StepA, StepB, StepC, StepD의 총 네 단계로 구성된다. Ph1-StepA는 현재 선박이 안전폭 및 시간 내에 운항하고 있는지 비교한다. Ph1-StepB는 선박의 현재위치와 과거항적 범위 내에 운항하고 있는지 비교하는 단계이다. Ph1-StepC는 예상도착위치가 안전폭내에 위치하고 있는지 비교하며 Ph1-StepD는 알람메시지를 표출한다.
Phases | Sub steps |
---|---|
Ph1 Detecting abnormal ship navigation | Ph1-StepA Confirm that current ship is navigating within safe area and right navigational time |
Ph1-StepB Confirm that current ship location is within historical ship location | |
Ph1-StepC Confirm that the estimated location is in safe area | |
Ph1-StepD Showing alarm messages | |
Ph2 Calculating bearing and distance to enter safe navigation area | Ph2-StepA Calculating ship’s estimated location and preparation radar image |
Ph2-StepB Preparation historical radar data | |
Ph2-StepC Mapping current radar image and historical radar image | |
Ph2-StepD Calibration the estimated location and calculating bearing and distance to enter safe navigation area |
Ph2는 StepA, StepB, StepC, StepD의 총 네 단계로 구성된다. Ph2-StepA에서는 현재 선박이 선박의 추정위치 계산 및 레이더 준비한다.
Ph2-StepB에서 과거레이더데이터 호출 및 준비하며, Ph2-StepC에서 레이더 이미지를 매핑한다. Ph2-StepD에서는 추정위치 수정 및 안전구역진입을 위한 각도와 거리를 계산한다.
선박이상운항감지(Ph1) 단계는 ECDIS의 Look-ahead 기능과 유사한 기능이며 현재 계획항로를 준수하여 선박이 운항하고 있는지 확인한다. 또 향후 30분/15분/5분 이내에 선박이 계획항로에서 벗어나지 않는지 모니터링한다.
Ph1-StepA는 현재 선박이 선박의 면허항로에서 선박이 운항할 수 있는 범위를 나타내는 안전폭 내에 위치하는지, 그리고 주어진 도착예상시간(ETA; estimated time of arrival)에 적정하게 운항하는지를 판별하기 위해 선박의 현재위치와 현재시각을 주변 세 개의 안전폭과 ETA에 비교해본다. 다음은 선박의 이상운항을 판단하는 방법이다.
Ph-StepB는 이벤트가 발생한 시점의 과거 항적을 기반으로 생성된 안전범위 내에 현재 선박이 위치하는지 비교한다. 안전범위를 생성 및 선박의 이상운항을 판단하는 방법은 다음과 같다.
(1) |
그림 5에서 (inLat, inLon)은 과거항적 위치데이터 중 비교대상 시간에 기록된 좌표들의 집합에서 임의의 좌표를 의미한다.
Ph1-StepC는 Ph1-StepA와 Ph1-StepB에서 현재 위치가 사전에 정의된 안전폭 및 안전구역 안에 있다고 판단하여 ‘안전’한 상태인 경우, 다음 변침점에 도달할 때까지 안전운항이 기대되는지 확인하는 과정이다. 만약, Ph1-StepA와 Ph1-StepB에서 안전하지 않다고 판단되면 이 단계는 거치지 않고 Ph1-StepD로 진행한다. 선박의 이상운항을 판단하는 방법은 다음과 같다.
Ph1-StepD는 앞선 세 단계(Ph1-StepA, Ph1-StepB, Ph1-StepC)에서 안전하다고 판단될 경우, 안전운항을 알리는 메시지로 녹색의 심볼을 사용자 인터페이스에 표출한다. 안전운항을 알리는 알람메시지 표출 단계는 다음과 같다.
선박이상운항감지 알고리즘의 결과를 통해 현재위치가 안전폭 및 안전구역에서 벗어났다고 사용자가 판단한 경우, 안전폭 안으로 진입하기 위해 선박이 이동해야 하는 각도(bearing)와 거리를 계산한다. Ph2-StepA는 선박의 추정위치를 계산하고 선박의 레이더 장비로부터 레이더 이미지를 준비하며 단계는 다음과 같다.
Ph2-StepB는 과거 레이더 이미지를 포함한 지리참조레이더정보를 선택하고 준비하며 단계는 다음과 같다.
Ph2-StepC는 현재 레이더 이미지와 과거 지리참조레이더정보의 이미지를 매핑한다. 과거 이미지의 중심좌표부터 일정 영역을 선택하고 영역 내 그림과 일치하는 부분을 찾는다. 그림 11은 중심점 이동을 통해 과거이미지와 비교하는 단계를 보여주며 그 단계는 다음과 같다.
(3) |
A : 과거이미지 비교영역의 1로 표시된 픽셀의 수
B : 이미지윈도우의 1로 표시된 픽셀의 수
S : A와 B를 논리연산 AND로 연산한 값이 1인 픽셀의 수
Ph2-StepD는 선박의 추정위치을 수정하고 각도와 거리의 차이를 계산하며 단계는 아래와 같다.
본 장에서는 3장의 알고리즘 구현을 위하여 실선 및 시뮬레이션 실험의 진행과 알고리즘 성능검증을 위해 구현한 결과에 대해 설명한다.
본 절에서는 알고리즘 구현을 위해 필요한 사전 데이터를 식별하고 실선 및 시뮬레이션 실험을 통해 데이터를 수집한 결과를 설명한다.
선박안전운항 가이던스 알고리즘은 선박의 과거항적을 기반으로 동작하기 때문에 선박의 속도, COG, SOG, 위도 및 경도, 레이더 정보 등을 미리 수집하였다. 실험대상항로는 그림 12와 같이 인천항을 출발하여 덕적도항에 입항하는 편도 약 2시간 이내의 항로이다. 데이터 수집은 실선 및 시뮬레이션을 통해 수집할 수 있는 데이터 중 표 4와 같이 알고리즘에 필요한 9종의 데이터를 수집하였고 알고리즘에 필요한 정보로 가공하여 데이터 테이블로 저장하였다.
Nine types of data required for algorithm implementation | |
---|---|
- Acceleration(Acc) - Course over ground(COG) - Speed over ground(SOG) - Heading(HDG) - Latitude(Lat) |
- Longitude(Lon) - Time - Gyro(Roll, Pitch, Yaw) - Radar(Video, Trigger, ACP, ARP) |
그림 13은 실험 대상 선박으로 약 10톤급의 선박을 섭외하였으며 선박의 RADAR 장비와 인터페이싱을 통해 항해중 주변 도서지역을 RADAR 원시 데이터로 수집하였다. 그림 14는 실험에 사용된 시뮬레이션 장비로 실선의 사양을 반영하고 실선의 항해를 충분히 모사할 수 있도록 환경을 조성하고 실험을 진행하였다.
본 절의 항해가이던스 시스템은 3장의 항해가이던스 알고리즘의 성능을 측정하기위해 구현하였다. 그림 15는 시스템 기본화면을 보여준다.
기본적으로 GPS가 정상작동하는 것을 전제로 하며 정상일 때 자선과 타겟을 표출한다. 여기에 실시간 RADAR 스캔 이미지를 오버레이 하여 표출한다. 그림 16은 이상상황이 발생했을 때 선박의 위치를 추정하는 추측선위모드가 활성화된 화면이다. GPS연계가 이상하거나 소실되었을 경우 또는 재밍상황 발생시를 가정하여 GPS 수신부를 끄고 자선에서 추측선위모드를 발동한다. 추측선위모드는 사용자에게 자체 알고리즘을 통해 추정된 선박의 위치를 제공한다. 자선의 위치가 지정된 경로의 안전폭을 벗어나는 경우 알람을 발생하여 사용자에게 안내하고 사용자가 이상상황을 인지하고 안전운항을 지속할 수 있도록 판단하는데 도움을 준다.
본 논문은 선박의 안전운항을 위해 선박 운항 중 이상운항을 감지하고 과거 안전한 항해에 수집된 레이더 정보와 주변 항로표지정보를 활용하여 선박의 위치 파악 및 안전운항을 지원할 수 있는 선박안전운항 가이던스 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 알고리즘은 이상운항여부를 모니터링하여 이상이 발생한 경우, 선박 항해사에게 알리는 단계와 항해사가 이상으로 판단한 경우 선박의 현재 위치를 파악하고 안전한 항로로 재진입을 위한 각도와 거리를 계산하는 단계로 구성된다. 알고리즘의 구현을 통해 항해사가 이상운항을 감지하는 경우 안전운항을 지속할 수 있는 검증실험을 진행하였다. 추후 알고리즘 실현을 위해 다양한 실항해 기반 데이터 및 시뮬레이션 데이터와 알고리즘 보완연구를 계획하고 있다.
본 논문은 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(울산정보산업진흥원)의 지원으로 수행되는 SW융합클러스터 2.0(조선해양 ICT융합 기술 고도화 및 상용화 지원사업) 연구사업의 “GPS 장애 시 자율운항 선박의 안전운항을 위한 항적 기반 항해 가이던스 시스템 개발(과제번호: S0312-20-1001)” 과제에 의하여 이루어진 연구로서 관계부처에 감사드립니다.
1. | IMO Resolution MSC.194(80), 2005. Adoption of Amendments to the International Convention for the Safety of life at Sea 1974, as Amended. |
2. | B Kim “Analysis on the AIS functioning effect by the internal GPS,” in Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference, Mokpo National Maritime University: MMU, pp. 293-295, 2015. |
3. | Baltic and International Maritime Council. The Guidelines on Cyber Security onboard Ships - Version 4 [Internet]. Available: https://www.bimco.org/about-us-and-our-members/publications/the-guidelines-on-cyber-security-onboard-ships. |
4. | G Kim, H Kim, H Na, H Kim and S Lee “Analysis of existing research to prepare for ship`s GPS malfunction,” in Proceedings of KOSOMES biannual meeting, Online: Online, pp. 33-34, 2021. |
5. | H Kim, G Kim, S Lee, S Kang and S Lee, “Implements of Function and Symbol to Portray Safety Navigation Area”, Journal of Digital Contents Society Vol. 22, No. 2, pp. 367-373, Feb. 2021. |
6. | S Lee, “Applying Different Similarity Measures based on Jaccard Index in Collaborative Filtering”, Journal of The Korea Society of Computer and Information Vol. 26, No. 5, pp. 47-53, May. 2021. |
7. | J Choi, Y Lim and H Lim, “Location-based Area Setup Method and Optimization Technique for Deviation Detection”, The Journal of the Korea Contents Association Vol. 14, No. 4, pp. 19-28, Apr. 2014. |
저자소개
2008년~2012년 : 한국해양대학교 IT 공학부 학사
2012년~2014년 : 한국해양대학교 대학원 컴퓨터공학전공 석사
2014년~현 재 : 한국해양대학교 대학원 컴퓨터공학전공 박사과정 재학
※관심 분야 : 소프트웨어 품질 인증 및 평가, 해양 소프트웨어, e-Navigation, 해양 IoT, 전자해도
2013년~2020년 : 한국해양대학교 IT 공학부 학사
2020~현재 : 한국해양대학교 대학원 컴퓨터공학전공 석사과정 재학
※관심 분야 : 해양 소프트웨어, 전자해도, 자율운항 선박, 해양 IoT
2000년 : 숭실대학교 산업정보시스템공학과 (공학사)
2005년~현 재: ㈜ 지엠티 R&DB센터 연구소장
※관심 분야: 빅데이터, 선박 교통관제, 인공지능, 레이더 시스템, 크라우드 소싱
숙명여자대학교 학사 (전산학, 1989)
동대학교 대학원 석사 (전산학, 1991)
동대학교 대학원 박사 (전산학, 1998)
1998년~2003년: 동덕여자대학교 강의 교수
2003년: 미국 카네기멜론대학교 SEI 소프트웨어품질전문가 연수
2004년: 숭실대학교 연구교수
2005년~현 재: 한국해양대학교 해사 IT 공학부 교수
2009년~2019년 해양수산부 국제해사기구 정부대표단 활동
2012년: 미국 University of New Hamshire 해양연구소 방문학자(LG연암재단 지원)
2015년: 바다의날 해양수산부 장관 표창(국제해사기구 해양소프트웨어품질보증 표준개발)
2019년: 노르웨이 HVL Department of Maritime guest professor
2019년~현 재: SSN SIG(Smart Ship Navigation Special Interest Group)의장
2021년~현 재: 해양수산부 소프트웨어프로젝트심의위원, 해양조사원 S-100협의체 위원
※관심 분야:해양소프트웨어품질, 소프트웨어 기능안전, 차세대 전자해도표준