The AIS(Automatic Identification System) has to be developed SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access) Algorithm which is important on wireless communication method because It is based on ITU(International Telecommunication Union) M.1371-1 of the international standard therefore, we need to develop a performance evaluation simulator efficiently to develop and analyze SOTDMA Algorithm. This paper shows the method of designing it. The SOTDMA Algorithm driving state verifies the performance evaluation simulator by IEC(International Electrotechnical Commission) 61993-2. After verifying results the performance evaluation simulator is correctly satisfied with IEC 61993-2. So we expect that it helps not only the AIS technology developed but also verify new SOTDMA Algorithm.
본 연구는 근접상황의 선박 간 충돌회피시스템을 개발하기 위한 연구로서 근거리 조우상황에서 발생하는 선박충돌사고를 감소시키기 위한 선박충돌회피 설계방법을 제시한다. 이 설계모델은 레이다(Radar), 선박자동식별장치(AIS : Automatic Identification System)와 자동조타장치(Autopilot)를 충돌회피시스템에 연계하여 선박 간 충돌 사고를 사전에 예측하고 자동회피 방법을 제안한 것이다.
최근 국내외 해상환경은 국제 해상 물동량 증가 및 활발한 해상 레저 활동으로 인하여 교통량이 증가함으로써 해양 사고의 발생 빈도가 높아지고 있는 추세이다. 이러한 해양사고를 줄이기 위해서 선교에는 항해사의 부담을 감소시키며 정확한 의사결정을 지원하기 위하여 다양한 종류의 항행 안전장비가 존재하고 있다. 그러한 장비들 중에서 선박자동식별장치의 경우 선박 자신의 정보를 송출하고 동시에 다른 선박의 정보를 받아들여 주위 상황판단에 도움을 주는 매우 중요한 시스템이나, 오류가 발생했을 경우 잘못된 정보를 주기적으로 송출하기 때문에 해당 정보를 이용하는 육상 관제사나 항행 중인 항해사의 의사결정에 지장을 주는 경우가 자주 발생한다. 이 연구는 AIS로부터 수신되는 선박 정보들의 신뢰도 및 정확도 향상을 위한 AIS 에러 데이터 및 필드 보정 알고리즘을 제안한다.
항만구역 내 선박으로부터 배출되는 온실가스, 미세먼지를 포함한 배기가스에 대한 인벤토리 작성과 관리는 선박 배기가스의 주요 배출물질과 시간 경과에 따른 배출량 수준의 추이를 파악하고, 해양환경과 인간 건강에 미치는 부정적 영향을 줄이는 데 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 우리나라 서남권에 있는 국가관리 무역항인 목포항계 내 입출항하는 선박으로부터 배출되는 배기가스를 산정하는데 있다. 이를 위해 선박자동식별장치(AIS)와 해운항만물류정보시스템 (Port-MIS)의 정량적 데이터를 기반으로 선박의 움직임을 분석한 상향식 접근법(Bottom-up 또는 Activity-based)을 이용하였다. 특히 본 연구에서는 최근 4년간(2019~2022년) 목포항 입출항 실적이 있는 선박의 제원, 선종, 재항시간 등의 데이터를 수집하고, AIS 데이터를 이용하여 항만 내 부두 접근 과정을 분석하여 선박 움직임(cruising, maneuvering)을 결정하는 접근 방식을 제시하였다. 주요 연구결과로 최근 4년간 목포항 항만구역 내에서 선박으로부터 배출된 배기가스는 11,409톤이었으며, 자동차전용선이 5,329톤으로 가장 많았고, 정박 중에는 목포 신항 부두에서 1,835톤의 온실가스와 미세먼지가 배출되었다. 이 연구는 목포항의 선박입출항수, 처리 물동량과 더불어 환경적인 측면에서 정보관리를 위한 데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
자율운항선박의 효과적인 운영을 위해서는 자선 주변 해상 환경의 장애물 및 자선, 타선에 대한 통합적인 상황인식 정보가 요구된다. 상황인식은 현재의 시점에서 관측되는 정보를 바탕으로 운항 해역에 대한 종합적인 인식과 함께 가까운 미래에서 발생할 수 있는 위험 상황 및 비정상 상황에 대한 추론까지를 포함한다. 본 연구에서는 이러한 자율운항선박의 원격 상황인식을 위한 기초연구로써, 선박자동식별시스템 AIS의 항적 정보 분석에 대한 내용을 수행한다. AIS에서 얻어지는 항적 정보를 이용한 해상 상황인식을 수행하기 위한 전처리 과정으로써, 손실 데이터에 대한 보간 방법에 대한 연구를 수행한다. 구체적인 방법론은, 추적필터를 이용한 보간 방법과 항적 정보 학습 기반의 보간 방법을 적용하였으며, AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.
기존 해상 교통안전을 위한 기반 정보는 AIS 시스템을 사용하여 왔으나, IMO의 e-Navigation 도입이 제기된 이후 LTE 통신을 활용한 초고속 해상무선통신시스템(LTE-Maritime, LTE-M)이 세계 최초로 대한민국에 구축되었다. 본 논문에서는 AIS와 LTE-Maritime을 사용하여 수집된 항적 데이터를 비교 분석하고, 두 가지 종류의 항적 데이터를 기반으로 해상 안전사고 예방에 활용될 수 있는 항적 예측을 수행하였다. AIS 대비 LTE-Maritime의 데이터 수집 간격이 조밀하고 균일하여 항적 예측 오차가 작은 것을 확인하였다. LTE-Maritime에서 수집된 데이터의 경우 데이터 송·수신 시간 간격은 AIS 대비 항적 예측 오차에 대한 영향이 약 17% 적은 것을 발견하였다. 본 연구는 AIS와 LTE-Maritime의 항적 데이터와 그 활용을 정량적으로 비교한 최초의 연구라는 점에서 의미가 있다.
위성 SAR 영상을 이용한 선박 모니터링은 선박탐지, 선박변별, 선박식별의 세 단계로 분류할 수 있다. 이 중 선박탐지 및 변별에 대해서는 세계적으로 많은 연구가 이루어졌으나, 선박식별에 대해서는 소수의 연구들만이 존재한다. 따라서 향후 고성능의 선박 모니터링 시스템을 구축하기 위해서는 많은 선박식별 연구가 필요한 상황이다. 선박식별 연구를 수행하기 위해서는 먼저 여러 기종의 선박에 대한 위성 SAR 영상과 이에 대응하는 선박 기종 정보를 모두 획득하여 데이터베이스(database: DB)를 구축하는 것이 중요하다. 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별의 경우, 지상표적에 대한 미국 moving and stationary target acquisition and recognition(MSTAR) DB를 이용하여 많은 연구들이 수행되었지만, SAR 위성을 이용한 선박식별의 경우, 아직까지 공개적으로 이용 가능한 DB가 없었다. 이에 최근 중국 Shanghai Key Laboratory에서는 유럽우주국(European Space Agency: ESA)에서 운용하는 Sentinel-1 영상과 자동인식시스템(automatic identification system: AIS)으로부터 획득한 선박정보를 결합하여 선박식별 연구용 DB인 OpenSARShip DB를 구축하였다. 이에 먼저 항공 SAR 영상을 이용한 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 위성 SAR DB에 적용하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사해볼 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 항공 SAR 표적식별에서 높은 성능을 보였던 최근 식별 개념들을 OpenSARShip DB에 적용하여 선박식별을 수행한 후, 그 성능을 분석하여 OpenSARShip DB의 활용성을 조사한다.
현재 AIS는 운영관리 측면에서 기지국 장치들의 높은 효율성과 안전성이 요구되고 있고, 서비스 범위 측면에서도 AIS 송수신기의 성능평가를 통한 음영구역의 최소화가 필요한 시점이다. 따라서 본 논문에서는 AIS의 전파환경 평가를 통한 기지국 전파도달 범위 및 음영구역을 분석한다. 먼저, 국내 AIS 기지국 및 VTS 센터의 구축 현황에 살펴보고, AIS 전파 환경 분석을 위해, 특성에 따른 전파의 도달범위 분석방안을 수립한다. 다음으로 실제 수집한 데이터를 기후 및 지형요소에 따라 분석하여, 전국 22개 기지국의 서비스 지역 및 음영구역을 도출한다. 마지막으로 분석결과 및 문제점을 요약하고, 개선방안을 제시한다.
This paper deals with an intelligent digital ship which aims at development to support economic and safe services through an integration into the hierarchically layered digital signals such as ship's navigation, maneuvering and control signal and establishing a one-man bridge system in order to provide a support systems between ship and land station. This paper introduces the results of the mid-term project sponsored from Ministry of Commerce, Industry and Energy which consists of three sub-project such as INS(Intelligent Navigation System), AIS(Automatic Identification System), and IMIT (Integrated Maritime Information Technology). The INS system that can allow ships to navigate economically and safely through the integration and analysis of national data within the ship. AIS is a system that reports automatically on the location of the ship in order to prevent the collision between ships and between the ship and the land. IMIT is a integrated system for providing an efficient and economic support system between ships and the land and a ship-land platform and technologies.
조선기술의 발달과 해운업체의 요구로 선박이 점차 고속화 대형화됨에 따라 선박의 통항량은 매년 증가하고 있으며, 해양사고의 위험도 함께 높아지고 있다. 또한 최근 들어 어선이나 예선 등 소형선도 AIS(선박자동식별장치)를 설치하면서 관제대상 선박은 날이 갈수록 증가하는 추세이다. 따라서 선박이 항만으로 진입하기 이전 단계에 해양사고의 위험을 예방하기 위하여 항만관제의 범위가 확대되어야 한다는 필요성이 제기되고 있으며, 이로 인한 관제사의 업무량 및 스트레스도 증가하는 실정이다. 그러나 현재 사용중인 관제시스템은 모두 외국 제품으로 관제사의 다양한 요구사항을 반영하기에는 어려움이 있으며, 여러 기종이 혼재해 있어 VTS 간 연계도 불가능한 실정이다. 본 연구에서는 관제장비를 통합 연동하여 관제사의 업무량을 효과적으로 감소시키고 전국 VTS 및 관련 기관 업체와 상호 유기적으로 연계할 수 있는 맞춤형 관제지원시스템의 개발에 대한 필요성 및 개념, 주요기능, 활용방안 등을 모색하여 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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