Decision Making Support System for VTSO using Extracted Ships' Tracks

항적모델 추출을 통한 해상교통관제사 의사결정 지원 방안

  • Kim, Joo-Sung (Graduate School of Mokpo National Maritime University) ;
  • Jeong, Jung Sik (Department of Maritime Transportation System, Mokpo National Maritime University) ;
  • Jeong, Jae-Yong (Department of Maritime Transportation System, Mokpo National Maritime University) ;
  • Kim, Yun Ha (Daesan VTS Center, Central Regional Headquarters Korea Coast Guard, Ministry of Public Safety and Security) ;
  • Choi, Ikhwan (Daesan VTS Center, Central Regional Headquarters Korea Coast Guard, Ministry of Public Safety and Security) ;
  • Kim, Jinhan (Daesan VTS Center, Central Regional Headquarters Korea Coast Guard, Ministry of Public Safety and Security)
  • 김주성 (목포해양대학교 해상운송시스템학과 대학원) ;
  • 정중식 (목포해양대학교 국제해사수송과학부) ;
  • 정재용 (목포해양대학교 국제해사수송과학부) ;
  • 김윤하 (국민안전처 중부해양경비안전본부 대상항 해상교통관제센터) ;
  • 최익환 (국민안전처 중부해양경비안전본부 대상항 해상교통관제센터) ;
  • 김진한 (국민안전처 중부해양경비안전본부 대상항 해상교통관제센터)
  • Published : 2015.07.09

Abstract

Ships' tracking data are being monitored and collected by vessel traffic service center in real time. In this paper, we intend to contribute to vessel traffic service operators' decision making through extracting ships' tracking patterns and models based on these data. Support Vector Machine algorithm was used for vessel track modeling to handle and process the data sets and k-fold cross validation was used to select the proper parameters. Proposed data processing methods could support vessel traffic service operators' decision making on case of anomaly detection, calculation ships' dead reckoning positions and etc.

선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

Keywords