• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.73-75
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.21-22
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• 2023

입항 수역이 좁은 제주항만은 단일 방향 통항이 가능한 one-way 방식을 사용 중 이다. 이러한 항만 특성으로 인해 제주항을 입출항 하는 선박들은 해상교통관제사(Vessel Traffic Service, VTS)의 지시에 의거하여 순서대로 입출항을 하고 있다. 본 연구는 VTS 관제사가 객관적이고 정확한 예측을 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS) 선박항적데이터를 이용하여 제주항에 입출항 하는 선박의 이동시간 통계를 산출하여 선박입출항 소요시간을 분석하고자 한다. 이를 위해 AIS 데이터를 이용하여 선박 이동시간을 산출하는 알고리즘을 제안하고, 이에 더하여 기상 상태와 항만 예선 사용에 따른 입출항 소요 시간을 취합하여 분석하고자 한다. 이에 따른 결과를 실제 관제에 적용 시켜 보다 더 안전하고 효율적으로 항만을 운영하는데 의의를 두고 있다.