Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference (한국항해항만학회:학술대회논문집)

Korean Institute of Navigation and Port Research (한국항해항만학회)
권호 표지

Research on the Prediction of Maritime Traffic Congestion based on Big Data

빅데이터 기반 선박 교통 혼잡도 예측에 관한 연구

  • Jae-Yong Oh (Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering) ;
  • Hye-Jin Kim (Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering)
  • 오재용 (한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소) ;
  • 김혜진 (한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소)
  • Published : 2023.05.02
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Abstract

해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 해양경찰청의 "해상교통정보 빅데이터 구축 및 안전예보 시스템 기술 개발(5/5)" 과제에 의해 수행되었습니다(PMS5570).