Acknowledgement
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2022R1C1C2010897).
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference (한국항해항만학회:학술대회논문집)
- 2022.06a
- /
- Pages.155-156
- /
- 2022
Analysis of vessel traffic patterns near Busan Port using AIS data
AIS 데이터를 활용한 부산항 인근 선박통항패턴 분석
- Hyeong-Tak Lee (Korea Institute of Ocean Science & Technology) ;
- Hey-Min Choi (Graduate School of Korea Maritime & Ocean University) ;
- Jeong-Seok Lee (Division of Maritime AI & Cyber Security, Korea Maritime & Ocean University) ;
- Hyun Yang (Division of Maritime AI & Cyber Security, Korea Maritime & Ocean University) ;
- Ik-Soon Cho (Division of Maritime AI & Cyber Security, Korea Maritime & Ocean University)
- 이형탁 (한국해양과학기술원) ;
- 최혜민 (한국해양과학기술원) ;
- 이정석 (한국해양대학교 대학원) ;
- 양현 (한국해양대학교 해사인공지능보안학부 ) ;
- 조익순 (한국해양대학교 해사인공지능보안학부 )
- Published : 2022.06.02
Abstract
Efficient operation of ships can transport cargo to ports safer and faster, and reduce fuel costs. Therefore, in this study, the pattern was analyzed using AIS data of ships passing near Busan Port, a representative port in Korea. The analysis of vessel traffic patterns was approached with a grid-based node generation method, which can be used for research such as optimal route and route prediction.
선박을 효율적으로 운항하면 화물을 항구까지 더 안전하고 빠르게 운송할 수 있으며, 연료비용을 절감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 항만인 부산항 인근을 통항한 선박의 AIS 데이터를 활용하여 그 패턴을 분석하였다. 선박통항패턴 분석은 그리드 기반의 노드 생성 방식으로 접근하였으며, 이를 통해 최적항로 및 경로 예측 등의 연구로 활용할 수 있다.
Keywords