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.
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.
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 선박자동식별장치(AIS;Automatic Identification System)를 설치하면서 관제대상 선박은 시간이 갈수록 증가하고 있으며, 이로 인한 관제사의 업무량 및 스트레스도 증가하는 실정이다. 그러나 현재 관제센터에서 관제운영을 위해 사용중인 관제시스템을 제외하고는 관제사의 업무량을 효과적으로 감소시키고 지원할 수 있는 시스템은 연구된 바가 없다. 이 연구에서는 전자해도 기반의 관제사 지원 시스템의 주요 기능 중 관제정보 데이터베이스를 구축하여 해양사고를 방지할 수 있는 관제통계분석 기능에 대한 개념, 주요기능 및 활용방안에 대하여 모색하여 보았다.
최근 선박자동식별장치의 활용이 증대되어 국제항해에 종사하는 선박을 대상으로 하는 종별 A AIS와 함께 국내 연안을 항행하는 소형선박의 안전을 위한 종별 B AIS, 항로표지용 AtoN AIS, 수색·구조 항공기용 AIS, AIS-SART(AIS 기술을 사용하는 수색·구조용 트랜스폰더) 등이 세계적으로 널리 보급되었다. 이에 따라 2022년 국제해사기구(IMO)의 해상안전위원회(MSC)에서는 위성비상위치지시용무선표지설비(EPIRB)의 성능 기준을 개정하여 그동안 호밍신호로 사용되어 왔던 항공기용 121.5MHz 신호와 함께 AIS 신호를 호밍신호로 함께 사용하도록 권고하게 되었고 2022년 7월 1일부터는 개정된 성능기준을 만족하는 AIS-EPIRB가 기존의 EPIRB를 대체하도록 결정하였다. 본 논문에서는 아직 국내에서 개발되지 않은 AIS-EPIRB에 대한 구현 가능성을 검증하기 위해 AIS를 위한 하나의 전용 칩셋을 활용하여 161.975MHz 와 162.025MHz의 주파수 발생과 GMSK 변조를 추가 구현하여 요건에 만족하도록 하였다.
2010년대에 들어서며 산업과 행정 등 전반 분야에 있어 주요한 아젠다가 되어 있는 빅 데이터는 산업화를 거쳐 전산화의 장벽까지 넘어선 각 분야에서 혁신적인 데이터 활용을 통해 새로운 가치를 창조하고 있다. RADAR 및 관제설비의 도입으로 고도화된 VTS의 관리 체계는 관제 서버의 구축과 선박의 선박자동식별장치(AIS)의 정착 등 항해설비 발전을 통해 전산의 장벽을 하나씩 거둬가고 있다. 이제는 실시간으로 수집되는 선박 교통 데이터를 통해 해사행정의 새로운 가치 창조를 모색해야 할 시점이다. 따라서 본 연구에서는 예시를 통해 빅 데이터의 개념을 정리하고 해상교통관제를 비롯한 해사행정 전반분야와 해운, 항만, 선박 사업자 전반에게 효율적인 업무 지원을 도모할 수 있는 모델을 제시하고자 하였다. 본 연구결과가 VTS 발전 방안으로 활용되어 제도 개선에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 FMCW 레이더를 이용해 수평적인 해상 감시를 위한 선박 탐지 및 추적 기법을 개발하였다. FMCW레이더는 일반적으로 웜업(warm-up) 시간이 짧고 날씨나 대기상태에 영향을 받지 않으며 가볍고 사용 편의성이 높기 때문에 해상 감시 분야에서 중요한 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 X-밴드 FMCW 레이더의 데이터 처리 기법과 선박 탐지 및 추적 알고리듬 구현 결과를 소개한다. 선박 탐지는 원시자료(spoke)에서 합성된 프레임 데이터를 사용하여 육지부분을 제거한 후 형태학적 처리 기법을 이용한 임계치가 적용되었다. 선박의 추적은, 선박의 예상 최대선속(19 kn)과 프레임간의 시간간격(5 sec)을 고려하여 다음 프레임에서의 선박의 위치를 예상하는 탐색창(search-window)을 사용하였다. 평택항에서 실시된 실험에서 실제 운항중인 다섯 척의 선박이 사용되었으며, 이중 25 m 이상인 선박의 경우 완벽하게 탐지되었고, 소형 어선의 경우 평균적으로 85.38%의 탐지율을 보였다. 어선의 낮은 탐지율은 부이 주변을 항해할 때 주로 발생하였으며, 재질이 유리섬유강화플라스틱(FRP)이며 선박 높이가 낮은 것이 원인으로 판단된다. 추적기법에 의한 결과와 선박자동식별장치(Automatic Identification System) 비교를 통해 각 선박의 추적은 잘 이루어진 것으로 확인되었으며, 추적률은 평균적으로 95.12%이었으며, 길이 25 m 이상 선박의 추적률은 100%이었다. 향후 소형어선에 대한 탐지와 추적기법 향상을 위한 알고리듬 개선이 요구된다.
현재 AIS는 운영관리 측면에서 높은 효율성과 안전성이 요구되고 있고, 서비스 범위 측면에서도 AIS 송수신기의 전도 성능 평가를 통한 음영구역의 최소화가 필요한 시점이다. 따라서 본 논문에서는 AIS의 전도성능 평가를 통한 기지국 전파도달 범위 및 음영구역을 분석한다. 먼저, AIS 전파의 특성을 분석하고, 특성에 따른 전파의 도달범위 분석방안을 수립한다. 그리고 실제 수집한 데이터를 기후 및 지형요소에 따라 분석하여, 전국22개 기지국의 서비스지역 및 음영지역을 도출한다. 마지막으로 AIS전파의 전도 성능 분석결과 및 문제점을 요약하고 개선방안을 제시한다.
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.
선박교통류 평가는 대상해역 해상교통특성 파악을 통하여 정량화된 체계화된 교통관리를 수행함으로써 해양사고를 예방하는데 중요하다. 해상교통류의 특성은 선박자동식별장치(AIS, Automatic Identification System)가 선박에 설치됨에 따라 이 장치에서 수신된 정보를 토대로 평가할 수 있다. 본 연구에서는 해상교통관제센터(VTS, Vessel Traffic Services)에서 선박으로부터 수집된 위치, 속력, 침로, 시간 정보로부터 항로상에 해상교통류를 평가하기 위한 시뮬레이터를 구현하였다. 그 결과 해상교통관제센터에서 수집된 데이터로부터 선박 통항량, 통항분포, 선박속력분포, 기하학적 충돌빈도가 계산되어 표시된다. 이러한 해상교통류평가 평가는 해상교통관제사가 해상교통관리의 관점에서 해상안전을 위한 서비스를 제공하는데 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 해상교통 환경은 국가 간 해상 물동량의 증가, 해양레저 활동인구의 증가 등으로 선박 교통량이 늘어나고 있으며 이로 인한 해양사고 발생건수 및 가능성이 높아지고 있다. 해양사고의 주요 원인은 선박운항자의 인적요인에 의해 발생하고 있는 것으로 분석되고 있다. 이러한 인적요인에 의한 해양사고를 줄이기 위하여 항해사를 보조할 수 있는 여러 항해 보조 시스템에 대한 연구가 제안 되어 왔다. 하지만 여러 제안된 연구들에서 이용된 선박데이터는 대부분 오프라인의 데이터를 가정하여 분석하고 있어 실시간으로 시스템에 적용하기 위해 필요한 선박 데이터 관리기법 등에 대해서는 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선박의 항해통신장비인 AIS와 ARPA Radar 정보를 이용하여 선박 일치 여부를 판단할 수 있는 중요한 요소들을 복합적으로 고려하여 운항자에게 중요 정보를 제공하는 실시간 항행지원시스템 구축을 목적으로 하고 있다. 이 시스템 구축을 위해서 인공지능 기법 중 블랙보드 시스템을 이용하여 선박정보융합 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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