현대 사회에서 해상 운송은 전체 화물 운송의 약 80%를 차지하는 국제 무역 및 경제 활동의 핵심적인 요소이다. 이에 따라 선박 교통 관제는 해상 안전과 운송 효율성을 향상시키는 데 있어 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 보다 안전한 해상 운송을 지속하기 위해서는 효율적이고 스마트한 선박 교통 관제 시스템이 필수적이므로 본 연구에서는 선박 교통 관제 시스템인 VTS 운용 콘솔 상 해상교통위험도를 시각화하는 것을 제안한다. 우선, 현 관제사를 대상으로 시선 추적 실험을 실시함으로써 관제사의 시선 분포를 통해 주요 관찰 대상과 작업 우선순위 등을 살펴보았다. 이후 동일한 해역에 동일한 시간대의 교통 밀도와 해상 교통 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 관제사의 시선 추적 데이터와 비교 분석하였다. 분석 결과, 객관적인 데이터를 활용하여 관제사의 의사 결정과 수행 업무를 지원하는 것이 해상 교통 관리의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 미래에 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템의 구현을 위한 실질적인 기여가 될 것으로 기대된다.
해상 교통 관제를 함에 있어서 선박간의 충돌 사고를 미연에 방지하기 위해 관제사의 의사 결정을 도울 수 있는 기술들이 많이 개발되고 있다. 관제 시 선박간의 충돌 위험을 판단하고 사고를 미연에 방지하기 위해, 관제사들이 가장 빈번하게 사용되는 기능이 CPA와 거리/방위각 측정기능이다. 하지만, 기존 해상관제 시스템들은 이러한 기능들이 독립적으로 구성되어 있어, 관제사들의 신속한 업무 처리를 방해할 뿐만 아니라, 관제사의 업무 피로도를 종종 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 방법은 관제사 설문조사를 통해 수렴된 내용을 토대로 기존의 CPA, 거리/방위각 측정 기능을 보완하여 CPA 계산 시 선박 조우 정보를 제공하고, 관제사로 하여금 충돌예상 선박들에 대해 신속한 초동 조치 지시를 가능하게 한다.
현재 선박관제시스템에서는 관제정보들을 관제사가 직접 수기로 작성하여 관리하고 있다. 그 과정에서 관제사들은 번거로움을 느끼고 부정확한 정보 전달을 유발하기도 한다. 이에 본 논문은 관제사들이 구두로 녹음한 내용을 자동으로 문자로 저장하고, 저장된 선박 정보를 다시 음성 및 문자로 확인해볼 수 있는 시스템을 구현한다. 본 논문을 통해 관제사들이 보다 편리하고 정확하게 관제 정보를 관리할 수 있기를 기대한다.
최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
최근 국내에서는 북한의 사이버 테러로 추정되는 전산망 해킹(APT공격)사건과 더불어 하나의 전자전으로서 GPS 재밍 사건들이 인천 등 서해에서 다수 발생되어 왔다. 즉, 이러한 GPS 재머는 러시아 등에서 유출되는 간단한 장비에서부터 치명적인 대규모 전파공격까지 다양한 형태가 발생될 수 있다. 특히 GPS 정보를 사용하는 선박의 AIS 정보는 다수의 선박으로부터 전송되는 정보로서 재밍 대응 가능한 고가의 장비를 선박측에서 탑재하기 어려우며, 송신지가 인근 북한의 경우 국내에서 근원지를 탐지하더라도 대응이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GPS 교란의 지능화된 여러 공격 형태를 파악하고, 해상교통관제 시스템에서 자체적으로 실시간 대응할 수 있는 방안을 검토하여 시스템 설계에 반영 하고, 관제사의 실시간 인지를 통한 혼란을 방지하며, 선박에 해당 교란 정보를 제공함으로서 능동적인 관제 방안을 제시한다. 실제적으로 재밍에 대응하는 시스템 설계가 관제에 효율적인 방안인지 확인되어야 하며, 국가적으로도 VTS 서비스의 안전성을 보장하는 기술개발로 진화가 고려되어야 한다.
해상교통관제시스템의 발달로 과거에 비하여 해상교통의 안전과 항만의 효율성은 크게 향상되었다. 이러한 관제설비는 유기적으로 상호 연동 공유되어야 관제사에게 정보를 효과적으로 제공해 줄 수 있다. 관제장비의 증가는 여러 정보를 수집할 수 있다는 면에서는 긍정적이만 점차 다양해지는 장비로 관제사의 업무량도 증가하기 마련이다. 따라서 여러 관제장비를 상호 연동하고 통합하고 그러한 정보를 활용할 수 있는 시스템이 필요할 것이다. 본 연구에서는 관제사의 업무를 효과적으로 지원해 줄 수 있고 정보를 지속적으로 기록 관리하여 이 정보를 활용할 수 있는 선박안전종합관리시스템의 개발방안을 모색하여 보았다.
VTS는 해상사고를 예방하는데 있어 가장 효율적인 시스템임이 입증 되어왔다. 그러나 여러 한계로 인해 VTS의 어선 관제가 불가능한 것이 현실이다. 해상사고의 70%가 어선관련 사고 임에도 불구하고 어선 사고 방지를 위한 어떠한 장치도 마련되어 있지 않다. 하여, 어선의 VTS 관제대상선박 추가가 불가능한 상황에서, 어선 관련 사고를 예방할 VTS의 역할에 대해 연구하였다. VTS 관제구역 내 어선들의 이동 패턴을 1년간 분석하고 해상사고와의 관계를 분석하여 관제 대상 선박과 어선의 사고율 감소를 위한 VTS 관점에서의 해결방안을 제안하였다.
본 논문에서 저자들은 선박의 자동 인식 시스템(AIS: Automatic Identification System)을 이용한 광역 해상 교통 관제 시스템의 개념과 현재의 추세를 소개하면서 동시에 초기 개발을 시도하였다. 이를 위해서 무궁화 위성을 AIS 개발을 위하여 사용하였다. 즉 해상에서 GPS에 의해 얻어지는 선박의 위치가 무궁화 위성을 통하여 관제 센터에 인력의 개입 없이 자동으로 보고되는 시스템을 구축하였다. 이와 같은 시스템은 레이더를 이용하는 기존의 관제 시스템보다 더욱 넓은 영역을 통제할 수 있으며 정보의 불확실성도 매우 감소한다. 본 연구에서 개발된 시스템의 시험 관제 결과는 인공위성과 AIS를 이용한 광역 해상 교통 관제 시스템의 충분한 가능성을 보여주고 있다.
우리나라에서 해상교통관제시스템(Vessel Traffic Service, VTS) 구역을 설정하여, 관제사를 중심으로 한 VTS와 선박사이의 해상교통상황 등의 교환을 통해 항만의 안전과 항만운영의 효율을 높이고 있다. 향후, 연안으로 확대될 예정이다. 더 넓은 해역에 대해서는 해양안전종합정보시스템(GICOMS)이 있으며, 선박자동식별장치 (AIS), 장거리위치추적시스템 (LRIT) 등에서 송신하는 선박의 운항정보를 수신하여 전자해도에 표시하고 있다. 이와 같은 선박관제정보는 빅데이터로 향후 자동화된 분석과 제원체계가 요구된다. 여기서는 해상교통관제정보 기초 활용 연구로, 소청초 종합해양과학기지주변의 AIS (Automatic Identification System)정보를 사용하여 선박 활동 특성 해석을 진행하였다.
VTS 관제에서 시스템적 환경은 선박의 트래픽 이동 및 주변 상황 인지가 매우중요하다. 즉, VTS 에서 도선예정 선박의 정보와, 스케줄의 내용을 파악하여야하며, 정박된 선박의 출항 도선을 하는 경우, 해당정보는 관제사가 파악하고 있어야 하는 정보이다. 따라서 본 논문에서는 도선 스케줄을 VTS 시스템에 적용, 관제사가 쉽게 이해 처리될 수 있도록 구조로 설계 및 구현하였다. 이러한 정보는 향후 e-Navigation 연계 등 관제시스템의 진화시에 실시간 정보교환하여 관제에 도움을 주는 부가 기능으로 제공, 예측관제에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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