• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.346-347
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• 2018

This study is a case study on ship zone identification for the generalization of fire safety module in Korean e-Navigation system and assessed the method of dividing the area of the ship based on the location of the fire detector of the target ship.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.325-326
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• 2022

본 연구에서는 자율운항선박이 항만시설 중 정박구역이나 정박지를 항행하는 과정에서 정박 및 묘박 중인 선박들과의 예기치 못한 충돌 사고를 예방하며 안전하게 항행하기 위한 경로 생성 연구를 수행하고 있다. 정박구역과 같은 고밀집 영역 내 정박 또는 묘박 중인 선박들의 안전을 고려하여 자율운항선박의 경로를 생성하는 알고리즘을 설계하는 과정에서 필수적으로 고려되어야 하는 핵심 요소들을 식별하였다. 또한, 식별된 핵심 요소들을 알고리즘에 반영함과 동시에 자율운항선박의 항해 지원 적용 가능성을 검증하기 위한 알고리즘의 프레임워크를 설계하였다. 프레임워크 내 각 모듈별 관계와 모듈별 입출력 정보의 흐름을 체계화하였으며, 모듈들의 기능적 요소를 포함한 주요 성능을 검증하고자 모의 환경 구축을 위한 요소 모듈들을 식별하였다. 이를 기반으로 고밀집 영역 내에서 충돌을 회피하기 위한 경로 생성 알고리즘의 설계 방향성을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.290-291
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• 2018

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.325-326
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• 2022

2020년 AIS 자료와 해양용도구역 정보를 종합해 월별/해역별 주요 선박 통항로를 분석하고 우리나라 연안의 주요 선박 통항로 영역을 유효·비유효 구역으로 구분하여 향후 빅데이터 기반의 통합 항로 예측에 적용하는데 활용하고자 한다. 이 결과를 선박 해양사고정보, 해양에너지, 수산 등의 해양공간계획(MSP) 정보를 추가·분석할 예정이다. 나아가 국가어항을 중심으로 항만별 분석, 화물선·여객선·어선 중심의 선종별 분석 정보로 확대하여 빅데이터 기반의 항로 예측 기술의 입력자료로 활용할 예정이다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.42 no.4
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• pp.277-282
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• 2018

Recently, the Vessel Traffic Service (VTS) coverage has expanded to include coastal areas following the increased attention on vessel traffic safety. However, it has increased the workload on the VTS operators. In some cases, when the traffic volume increases sharply during the rush hour, the VTS operator may not be aware of the risks. Therefore, in this paper, we proposed a new method to recognize ship movement anomalies automatically to support the VTS operator's decision-making. The proposed method generated traffic pattern model without any category information using the unsupervised learning algorithm.. The anomaly score can be calculated by classification and comparison of the trained model. Finally, we reviewed the experimental results using a ship-handling simulator and the actual trajectory data to verify the feasibility of the proposed method.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.222-224
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• 2023

자율운항선박의 해상 운용은 인간의 개입 최소화 등 새로운 운용 방식의 적용과 첨단 디지털기술의 적용으로 기존 선박의 운용과 다른 형태의 다양한 새로운 위험요소들이 발생할 것으로 예상되며, 이러한 위험을 분석하기 위한 적절한 위험도평가 방법론의 적용이 요구될 것이다. 본 연구는 기존 선박과 달리 인간의 개입이 최소화된 상태로 운용되는 자율운항선박의 화재 사고 위험도를 실시간으로 분석하기 위한 실시간 위험도 모델의 개발을 목적으로 수행되었다. 자율운항선박 화재 위험도 모델 개발을 위하여, 먼저 자율운항선박의 화재 감지 및 제어, 비상대응 기능들을 분석하고, 기능분석 결과를 바탕으로 화재 감지 및 제어 시스템들에 대한 Fault Tree Analysis를 수행하였다. 자율운항선박의 화재 시나리오 표현을 위하여 기관구역 화재와 화물구역 화재로 분류하여 Event Tree Analysis를 수행하였다. 또한, 자율운항선박 운용 외부 조건에 따라 변화하는 변수들을 식별하여 각 변수들의 변화로 인하여 발생할 수 있는 자율운항선박 화재 위험도 변화량을 검토하였다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.7
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• pp.828-835
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• 2023

Vessel traffic service operators (VTSOs) need to quickly and accurately analyze the maritime traffic situation in the vessel traffic service (VTS) area and provide information to the vessels. However, if traf ic increases rapidly, the workload of VTSOs increases, and they may not be able to provide adequate information. Therefore, it is essential to develop VTSO support technologies that can reduce their workload and provide consistent information. In this paper, we propose a model for automatically detecting abnormal vessels in the VTS area. The proposed model consists of a positional model and a contextual model and is specifically optimized for the traffic characteristics of the target area. The implemented model was tested by using real-world data collected at a test center (Daesan Port VTS). Our experiments confirmed that the model could automatically detect various abnormal situations, and the results were validated through expert evaluation.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.230-231
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• 2018

Ports and coastal areas that serve as national corridors have threats such as smuggling ships, enemy infiltration ships and pirate ships. To prevent intrusion of intrusive vessels, a system is needed to continuously monitor the coastal area and detect their intrusion. However, it is difficult for surveillance personnel to identify threatened vessels while monitoring large coastal areas. In this paper, we propose a system that can monitor coastal and harbor area and automatically detect ships entering the Navigation Inhibit Area to generate alarms and classify the types of ships by image classification.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.39 no.3
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• pp.47-60
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• 2023

A thorough inventory of ship emissions, particularly ship's emission of in-port area is necessary to identify significant sources of exhaust gases such as NOx, SOx, PM, and CO₂ and trends in emission levels over time, and reduce their serious effects on the environment and human health. Therefore, the goal of this study is to assess the volume of emissions from ships in Mokpo port, which serves as a gateway to the southwest coast of Korea, using a bottom-up methodology and data from the automatic identification system (AIS) and the Korean Port Management Information System (Port-MIS). In this work, an analysis of ship movement utilizing AIS data and an actual set of data on ship specification were gathered. By examining ship movement using AIS data, We also proposed a new approach for identifying cruising/maneuvering mode. Finally, the results were classified by ship operating mode, by exhaust gas, by ship type, and by berth, which provides a thorough and in-depth analysis of the air pollution caused by ships in Mokpo port.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.179-181
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• 2022

해양산업 전반에 디지털라이제이션이 도입됨에 따라 새로운 기술이 선박, 항만에 가빠르게 적용되고 있다. 국제해사기구 IMO 에서도 새로운 기술변화에 빠르게 대응하기 위해서 2017년부터 규정검토작업을 착수 하였으며 최근 MSC105차 회의에서 자율운항선박 협약개발을 위한 로드맵(안)이 승인 되었다. 우리나라를 비롯해서 다수의 국가에서 자율운항선박 테스트를 위해 시험구역을 설정하고 있지만 실질적인 시험을 위해서는 현재 운영되고 있는 선박과 안전하게 운용될 수 있는지에 대한 실증시험이 필요로 하다. 하지만 우리나라 해사관련 법은 IMO 협약을 수용하는 체계를 가지고 있어 국제협약의 개정 없이 자율운항선박이 기존 선박과 함께 운용되는 것은 쉽지 않다. IMO 에서도 구체적인 협약의 구성이 완료됨이 예상되기 때문에 우리나라도 해사 관련법 검토를 통해 주요 이슈에 대해 분석하고 향후 개정방안에 대한 논의가 요구된다.