Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.11a
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pp.24-25
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2019
최근 빅데이터 기술 개발로 방대한 데이터의 유의미한 분석 및 예측이 용이해졌다. 선박교통관제센터에서는 각종 센서와 다양한 정보를 기반으로 VHF 교신을 통해 선박교통관제를 수행한다. 관제사가 활용하는 레이더, AIS, Port-MIS. 센서 등의 데이터들이 디지털로 저장되고 있으며, 관제사의 VHF 교신내용은 디지털파일로 저장되어 선박교통관제센터의 서버 2개월간 보관된다. 본 논문에서는 관제 결과로 저장되고 있는 관제 로그 데이터를 활용하여 빅데이터를 구성하고 이를 기반으로 유의미한 정보를 생성할 수 있는 방안을 연구하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.265-266
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2022
전통적으로 선박교통관제서비스는 정보제공(INS), 항행지원(NAS), 교통관리(TOS)로 구분되어 왔으나, 최근 IMO 결의서 A.1158의 개정을 통해 선박교통관제서비스의 목적을 선박 항해에 안전하지 않은 상황을 선제적으로 모니터링하고 통제하는 것으로 규정하고 있다. 이를 위해 기존의 VTS 서비스 용어들을 모두 삭제하였으며, IALA에서도 관제사의 의사결정도구에 대한 개정을 논의하고 있는 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 기반의 관제사 의사결정도구를 제안하였으며, 적용 가능성을 검토하였다. 제안하는 방법은 관제사의 주관적인 판단과 단순한 규칙에 의존하던 기존의 관제 방법과는 달리 데이터를 기반으로 하는 객관적인 관제 기준을 제시할 수 있으며, 이러한 방법이 실제 관제 현장에 적용되어 해양사고를 방지하고, 항만의 운영 효율을 향상시킬 수 있기를 기대한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2015.07a
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pp.348-350
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2015
VTS 센터는 선박관제를 위해서 생성하는 실시간적인 해상교통정보를 생성하고 잇으며, 항만물류정보, 해양기상정보, 조선소 시운전 정보, 해상교통 환경정보, 선종별 운항정보, 사고 선박정보, 준사고 선박정보, 기타 정보 등을 수집하여 선박의 통항관제에 활용하고 있음에 따라 해상교통관제 시스템에 수집된 빅데이터의 처리방안에 대하여 고찰해 보았다.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.7
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pp.887-892
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2023
Vessel traffic service(VTS) centers are equipped with RADAR, AIS(Automatic Identification System), weather sensors, and VHF(Very High Frequency). VTS operators use this equipment to observe the movement of ships operating in the VTS area and provide information. The VTS data generated by these various devices is highly valuable for analyzing maritime traffic situation. However, owing to a lack of compatibility between system manufacturers or policy issues, they are often not systematically managed. Therefore, we developed the VTS Bigdata Platform that could efficiently collect, store, and manage control data collected by the VTS, and this paper describes its design and implementation. A microservice architecture was applied to secure operational stability that was one of the important issues in the development of the platform. In addition, the performance of the platform could be improved by dualizing the storage for real-time navigation information. The implemented system was tested using real maritime data to check its performance, identify additional improvements, and consider its feasibility in a real VTS environment.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.7-10
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2022
'21년 전국 20개 해상교통관제센터의 선박통항량, 교신량, 관제정보 제공 등 VTS 운영실적 분석 및 사고현황, 원인 분석을 통한 관제서비스 개선방안을 제시하고자 한다. 또한 해양사고 예방기능 강화를 위해 관제사 경험·직관에 의한 관제에서 빅데이터·인공지능(AI) 기반 첨단관제로의 전환, VTS 운영성과에 대한 공신력 확보 및 첨단관제 기술개발에 활용 등을 위한 VTS 통계관리체계 개산 방안에 대해서도 고찰해보았다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.420-423
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2020
본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. Elastic Stack을 활용해 보안로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 검색속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체 할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로서의 가능성을 발견했다.
This study describes how to build a security control system using an open source big data solution so that private companies can build an overall security control infrastructure. In particular, the infrastructure was built using the Elastic Stack, one of the free open source big data analysis solutions, as a way to shorten the cost and development time when building a security control system. A comparative experiment was conducted. In addition, as a result of comparing and analyzing the functions, convenience, service and technical support of the two solution, it was found that the Elastic Stack has advantages in the security control of Big Data in terms of community and open solution. Using the Elastic Stack, security logs were collected, analyzed, and visualized step by step to create a dashboard, input large logs, and measure the search speed. Through this, we discovered the possibility of the Elastic Stack as a big data analysis solution that could replace Splunk.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.05a
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pp.1-3
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2023
향후 변화될 해양 4차 산업시대에 대응하고 상호 정보 공유를 위해 외부 시스템과 연계할 수 있는 기반환경 마련이 필요한 바 관제센터에서 수집되는 정보를 활용하기 위해서는 관제정보 관리 및 공유 체계가 필요하다. 하지만 정보의 보존 기간이 짧고 접근에 제약이 많아 기술개발에 활용될 관제 정보의 빅데이터화가 어렵다. 또한 정보를 관제 센터 내 독립적으로 보관하고 있어 연구 개발 목적의 접근이 쉽지 않다. 본 연구에서는 민간 클라우드를 활용한 관제 정보 관리 및 공유 체계 방안을 살펴보았다.
A goal of the Real-time railway safety supervision system is to improve the safety oversight efficiency and to prevent accidents by integrating existing distributed monitoring systems, train, signal, power and facilities. So, the system require better performance regarding real-time processing based on big data. The disk-based database that is used in existing railway control systems has a problem with real-time processing; memory-based databases haves a limitation in terms of big-data processing; and time series databases haves a limitation in terms of real-time processing. So, we need a new database architecture for simultaneous real-time processing based on big data. In this study, we review the existing railway monitoring systems and propose a new database architecture for a real-time railway safety supervision system.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.4-6
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2022
전국 23개소에 설치되어 운영중인 해상교통관제시스템(Vessel Traffic System, VTS)의 관제 데이터 실시간 공유를 위해 클라우드 신기술을 적용한 통합 플랫폼을 개발하고 있으며, 이를 위해서는 관제 데이터의 수집, 처리, 분석에서부터 관제 운영 절차에 이르는 전 분야에 대한 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 차세대 VTS 통합 플랫폼에 대한 다양한 분야에서의 설계를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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