• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.573-575
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• 2012

기존 RADAR 기반의 VTS에 AIS를 연계 집약하면서 예측 불가능한 데이터 전송률에도 동일선박으로부터의 AIS 및 RADAR 데이터는 상관관계를 유지하면서 물표에 대한 Tracking이 지속적으로 이루어져야 하지만 AIS 신호 Lost시 RADAR Tracking 자동 전환이 안 되는 경우가 많이 발생하고 있다. 또한 3개의 VTS 모니터 화면에 각각 다른 Scale과 다른 관제구역이 디스플레이 됨으로써 특히 모니터 가장자리 부근의 관제구역은 사각지대로 관제사의 집중도가 떨어질 수밖에 없다. 이러한 문제점들은 관제사의 Traffic Image구성 및 Situational Awareness를 방해하는 요소로 작용하며 사고의 개연성을 높이고 있다. 본 연구에서는 VTS 모니터상의 화면 재구성 방법을 통해서 관제사의 SA를 돕고, AIS-RADAR Tracking 알고리즘 보완을 통한 Target Tracking의 안정성을 확보하고, 교육 훈련을 통해서 AIS특성과 Error현상에 대한 관제사들이 충분히 이해하도록 하여 관제업무의 향상을 기하는 방안을 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.368-370
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• 2013

현재 전 세계 체약국들은 증가하는 항공수요를 충족하고 공역의 이용 효율성 및 항공기 운항의 경제성 등을 제고하기 위해 국제민간항공기구(ICAO)에서 전략적으로 개발하고 채택한 차세대항법시스템(New CNS/ATM, PBN 등)의 각종 항법 및 통신 어플리케이션 등을 도입 적용하고 있다. 이 가운데 AIDC(ATS inter-facility Data Communication)는 조종사와 관제사간 반복적으로 이루어지는 교신(Verbal Communication)사항을 포맷화한 후 데이터로 송출하여 조종사와 관제사 양측 모두의 업무로드를 감소시키며 주파수 점유 시간을 단축시켜 주파수 활용도를 크게 증가시키고 있다. 또한, 비영어권 국가와의 음성 통신시 부정확한 발음 등으로 야기 될 수 있는 인적요인(Human Factor)을 사전 제거하는 등 많은 혜택(Benefits)을 제공하고 있다. 비록 이번 연구에서 항공 AIDC의 모든 요소가 VTS에 1:1 적용 되지는 않지만 AIDC의 주요 요소(TOC, AOC 등)와 우리 해상교통 실정에 맞는 응용 요소(RTOC)를 추가하여 주파수와 관제센터는 다르지만 관제구역이 서로 인접해 있는 구역에 적용시켜 잠재적 위험요소를 사전에 예방하고, 궁극적으로 Service provider로서 이용자 중심의 VTS를 설계하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.256-258
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• 2018

VTS 관제사의 선박모니터링 외 부가적인 업무 경감과 효율적인 선박교통 정보 관리를 위해 VTS 관제사 의사결정 지원프로그램 도입이 필요하며, 일부 VTS 센터에서는 이 장비를 도입하여 운영중이다. 본 논문에서는 VTS 관제사의 의견을 수렴하여 새로운 VTS 관제사 의사결정지원 프로그램을 개발하고자 한다. 개발한 프로그램의 주요 기능은 AIS 선박교통데이터, PORT-MIS 및 도선 정보를 연계하여 관제구역 내 선박 입항시 ETA 자동 계산, 선박 위험구역 진입 및 충돌위험시 경보, 선박입항 스케쥴 및 도선정보 표시 등 관련 정보 연계이다. 또한 VTS에서 수년간 수집되고 있는 선박교통 데이터의 딥러닝 학습을 통해 데이터기반의 선박교통밀도 및 선박목적지 예측 모델을 제안한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.212-219
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• 2023

해상교통 관제구역은 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 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.209-215
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• 2022

제주 연안은 국제크루즈선, 여객선, 유 도선 등의 통항이 빈번하고 조업 어선이 많아 해양사고 위험성이 높고 선박 충돌사고가 빈번히 발생하고 있다. 이에 따라 제주 연안 해역을 통항하는 선박의 체계적인 안전관리를 위해 연안 VTS 구축이 시급하다. 본 연구의 목적은 신설될 제주지역 연안 VTS의 관제구역을 설정하고자 한다. 관제사의 업무부하를 측정하기 위해 관제대상 선박과 비관제대상 선박에 대한 모니터링 빈도 및 소요시간 등을 고려한 모니터링 업무량과 선박충돌 조우상황 등에 대한 관제업무량을 반영한 산정식을 설계하여 신설될 제주지역 VTS의 각 관제섹터에 적용하였다. 각 VTS 센터에 3개의 관제섹터를 설정하였으며, AIS 데이터 한 달 치를 이용하여 시간당 평균 관제석을 분석한 결과, 1석 내외로 나타나 섹터간 구획 획정은 적절하여 관제사의 업무부하는 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 방법은 현재 운영 중인 VTS의 적정 관제석 산출 및 향후 신설될 연안 VTS의 관제구역 설정 등에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.209-211
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• 2013

해양사고 예방에 대해 연안 해역이 취약함에 착안하여 서남해안을 중심으로 연안 해상교통관제서비스(연안VTS) 시스템이 설치되고 있다. 인천, 평택, 대산항이 밀집되어 있는 경인 지역은 복잡한 해안 구조와 교통량이 많아 허베이스피리트호 사건과 같이 대형 해양사고에 취약한 지역으로서 안전관리를 위해 경인 연안VTS가 2017년 개국될 예정이다. 관제서비스 제공의 품질을 향상하기 위하여, 경인 연안VTS 관제구역을 설정해 보고, 교통여건, 해상교통량, 해상교통흐름 및 해양사고 현황을 조사하여 항행 위해 요소를 분석해 보았다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.76-78
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• 2014

해양경찰청은 지난 '10년도 국내 연안VTS 확대구축에 관한 기본 계획을 수립하여 현(現) 진도 여수 연안VTS 인수 구축업무를 성공적으로 완료하였으며, 오는 7월 통영 연안VTS 센터가 경남권역 연안해역의 통항선박 안전을 위해 개국예정이다. 이에 제1단계 사업의 종료시점이 도래됨에 따라 서해권역 연안VTS 확대구축 전(前) 기 운영 중인 국 내외 연안VTS 운영방법을 토대로 해양경찰 연안VTS 관제구역과 VHF 통화 채널의 효율성을 분석하여 향후 이용자 편의성 도모 및 해양환경 보호에 이바지하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.275-277
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• 2018

선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1581-1586
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• 2016

본 논문에서는 산불 발생 시 화재의 확산경로와 속도 예측이 가능한 관제 모니터링 알고리즘을 개발 하였다. 특히 관제 기능에서는 안전 구역 확보를 통해 화재진압에 소요되는 시간을 줄이고 인명, 산림재산 피해를 최소화 하는 방법을 제안한다. 기존 산불 확산 경로 예측 방법에서는 지형, 기상, 연료인자, 영상정보 등을 통해 산불 확산 모델 및 속도를 예측한다. 하지만 이 경우 범위가 넓은 산을 관제하기엔 비용도 많이 소요가 되고, 확산 모델 예측 및 경로 파악에만 집중하여 안전 구역 확보에 대한 노력이 부족한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 산불의 이동방향과 속도를 예측하고 화재 진압을 위한 안전구역을 확보하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 온도 변화량 및 연기와 풍향 등의 산불 재난에 따른 속성정보를 분석하여 산불의 이동방향을 예측하고 안전구역을 확보하는 기법이다. 개발된 훈련 관제 모니터링 시스템은 주어진 모의실험 환경에서 산불의 이동 속도 및 이동 방향의 분석이 가능하고 산불에 대한 확산 예측과 진화 및 진압 훈련이 가능한 중앙관제 모니터링 기능을 제공한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.523-525
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• 2012

최근 완도 관제구역 내에서는 자주 발생하고 있는 예부선 사고를 관제화면을 통해 분석하여 보았다. 무엇보다도 예부선을 주요 항행위험 유발선박으로 인식하여 관제 우선 선박으로 관리하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있었다. 현장사진 위주로 실제적인 예부선의 조종특성과 항행상의 문제점을 알아보았다. 또한 개항질서법 상에 우선피항선으로 규정된 예부선의 법적지위를 고찰함으로써 관제 업무에 도움이 되고자 하였다.