최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.
부산남항은 개항질서법상 항계 밖으로 1975년부터 부산시가 관리권을 위임받아 관리하는 지방정부가 관리하는 항구로서 하루 평균 약 450여척의 선박이 계류되어 있는 상태에서 빠르게 운항하는 여객선, 냉동운반선, 수리조선소의 각종 이동선박 및 어선 등 많은 선박이 통항하고 있으나 선박통항의 해상교통관제가 이루어지지 않아 항상 선박안전사고 발생 가능성을 내포하고 있다. 따라서 부산남항 선박통항의 안전성 증대와 안전사고 대책 등을 대비할 수 있는 총체적인 선박 안전관리시스템을 구축하기 위하여 부산남항의 해상교통 상황을 조사 분석하고 이에 대한 대책 방안으로 적합한 선박 안전관리시스템을 제안하고 그 장단점 비교 분석한다. 해상교통량을 조사한 결과 하루 평균 1,157척, 1시간 평균 48척으로 선박통항량이 가장 많은 시간인 16~17시 사이에는 120척의 선박이 통항하는 것으로 조사되어 선박통항의 안전성을 확보하기 위한 시스템을 반드시 운영되어야 하는 것으로 분석되어 좁은 수역에 가장 효율적인 선박 안전관리시스템을 설계 분석하여 그 대책 방안으로 제시하고자 한다.
최근 우리나라 연안해역에는 선박간의 빈번한 조우상황 및 교통량 증대로 해양사고 위험이 항상 잠재되어 있다. 또한, 선박 조선에 편의한 기술은 증대하고 있으나 충돌사고는 줄어들지 않고 있어, 경험을 기반으로 한 선박 조선은 한계에 왔으며, 선박의 충돌위험도의 정량화가 필요하다. 본 연구는 선박운항자의 주관적인 위험도를 나타내는 모델(PARK's Model / Potential Assessment of RisK)을 이용하여, 선박에서 간편하고 쉽게 이용할 수 있는 어플리케이션을 개발하고 이를 실제 선박에 탑재하여 그 효용성을 점검하여 선박통항 안전성에 기여하고자 한다. 이를 통해 선박에서 뿐만 아니라, 관제사에게 객관적인 정보를 제공하며, 예비 항해사를 위한 충돌예방 교육용 도구로도 사용하고자 한다.
해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항 관리를 위한 연구가 필수적이다. 최근 SOLAS에서 300톤 이상 급에 대해서는 AIS의 의무 장착이 제정되면서 선박 운항의 안전에 크게 기여하고 있다. 본 연구에서는 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 궤적의 곡률을 분석하여 불규칙 이동 조종선박의 움직임을 파악하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 선박 움직임에 대한 궤적의 시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.
현재 우리나라에서 해상 수송은 무역 수 출입의 90%이상을 담당하고 있으며, 지정학적인 측면에서도 많은 중요한 역할을 하고 있다. 해상에서의 교통시스템 기능이 안정적으로 유지되고, 더욱 발전되기 위해서 무엇보다 연안 해역에서의 선박 교통에 대한 정확한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 선박별 항적과 같은 선박 교통의 자료들을 기초로 하여, 우리나라의 각 수역별로 선박 흐름을 재현해 보는 연구를 수행하였다. 구체적으로 선박종류 항로특성 실제교통량 등을 해상 교통의 구성요소별로 분류하고, 자동피항 기능을 포함한 다수 선박간의 흐름을 재현하는 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 목포항의 선박교통 자료를 기본으로 시뮬레이션을 실시하여 검증하였다. 또한 개발된 모델을 수역의 교통안전성 예측, 항로내 시설물 설치시 적정성 문제 등에 적용가능한 지를 고려하였다.
한국 연안에서 높게 보고되고 있는 수중소음의 소음원을 규명하기 위하여 해상교통량 변화에 따 르는 소음 수준의 변화를 2KHz 이하에서 관측하였다. 100Hz 부근의 소음은 이미 잘 알려진대로 선박에 기인함이 실험결과에서 드러났지만, 그 수준은 100~110dB로 높게 관측되었다. 더욱이 관측선으로 부터 의 거리변화율이 심한 근거리에 다수의 선박들이 분포해 있을 때 10분 간격의 소음 변화는 특히 1KHz 이상에서 최고 10 dB까지 변화를 보였다. 이것은 연근해의 밀집해 있는 선박들이 이 주파수대에서도 하 나의 소음원으로서 작용함을 의미한다.
본 논문은 해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항을 위한 대규모 선박 궤적 클러스터링을 제안한다. 선박의 위도와 경도, 이름 및 상태, 속도, 선수 방향 등이 기록된 대용량의 데이터집합을 바탕으로 선박 궤적 클러스터링을 통해 총 2개의 선박 대표 궤적을 추출한다. 해당 선박의 이전까지의 대표 궤적, 그리고 해당 해상의 모든 선박의 대표 궤적을 추출한 후 현재 해당 선박의 궤적패턴과 비교하여 유사하지 않으면 Outlier로 판별하여 이상 거동 및 불규칙 움직임, 충돌상황을 대비할 수 있도록 의사결정에 도움을 줄 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
어떤 해역의 해상교통혼잡도를 평가하는 데 있어서 단위 시간당 항행 척수인 교통량을 분석하는 것보다 어떤 시간 단면에 존재하는 단위 면적당의 밀집도 분석을 활용하는 것이 합리적일 수 있다. 본 연구에서는 해상교통안전진단 대행기관의 해상교통혼잡도 평가기법을 표준화하고, 선박톤급별 환산교통량 사용으로 인한 평가오차를 최소화하기 위하여 새로운 방안을 찾고자 한다. 이를 해결하기 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)의 통항선박 데이터를 활용하여 항로구간면적 대비 식별된 개개의 통항선박이 갖고 있는 점용영역의 면적을 합산한 값과의 백분율을 해상교통혼잡도로 평가하는 방안을 제시하였다. 새로운 모형에서는 정보통신기술의 획기적인 발달로 인해 실제 데이터 사용이 가능하여 환산 데이터에 의한 오차발생을 줄일 수 있고, 항로구간별 해상교통혼잡도 평가도 가능하게 되었다.
거제도 산달도 연륙교 해상교량 설치에 앞서 해양사고 조사, 해상교통량 조사, 해상교통류 시뮬레이션 및 선박조종 시뮬레이션을 이용하여 해상교통의 안전 확보가 가능한지를 검토하기 위하여 해상교통안전진단을 실시하였다. 이번 진단 결과를 기초로 하여 진단면제 사업의 대상 및 진단대상 해역 등의 가이드라인 확보가 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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