위치기반 등부표 관리 기술 개발 연구는 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표에 대한 이탈 위험 인지, 항해안전 사고 예방 등 안전대책 강화를 위해 연구하는 것이다. 등부표는 조류, 바람 등 외력에 의해 이출거리가 발생하여 선회반경이 형성되고 이러한 외력으로 인하여 유실, 위치이동 등이 발생할 수 있고 선박추돌 등 항해안전 사고도 발생할 수 있다. 이러한 등부표 사고는 물적 피해비용과 더불어 기능 정지 등으로 인하여 이용자의 안전운항에 대한 심리적 부담감 또는 위험감수 등의 추가적인 행정소요 비용이 발생할 수 있다. 또한 선박추돌 의심 사고 발생시 가해 선박 확인은 현 관리운영시스템상 등부표 및 선박항적을 확인할 수 있는 기능이 없어 대부분의 관리자들은 해경 및 VTS센터에 의뢰하여 식별 해야한다. 이와같이 등부표 사고가 발생하면 항해안전 위험, 행정소요 비용 발생 등 관리자 및 이용자들에게 많은 불편을 초래한다. 따라서 등부표가 고시된 위치에 정위치 여부를 모니터링할 수 있는 안전반경 정보와 선박추돌사고 예방 및 사고발생시 등부표 항적과 선박항적을 확인할 수 있는 기능 등 등부표 위치를 기반으로하는 체계적인 관리가 필요하여 관리 기술 개발 연구를 하였다.
해상교통관제 시스템(VTS)는 선박 통항의 안전과 효율을 증진시키고 해상 환경을 보호하는 매우 중요한 역할을 하는 시스템으로서, 최근 국제적으로 e-Navigation을 지향한 최신 IT기술을 반영한 새로운 패러다임 형태로 활발하게 진행되고 있다. 이러한 국제적 변화와 더불어 국내에서도 차세대 VTS 개발이 진행되고 있으며, 물표 추적 및 융합 알고리즘의 국내 환경을 고려한 기술개발 필요성이 제기되어 왔다. 따라서 국내 환경에서 차세대 VTS를 개발하기 위한 추적 및 융합 알고리즘을 설계하고 이를 적용하기 위한 시뮬레이터를 통하여 국내 VTS 센터로부터 추적 및 융합 요구사항을 검증하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 차세대 VTS인 u-VTS의 추적 및 융합 요구사항을 검증하기 위하여 시뮬레이터를 구성하고, 이를 통하여 추적 및 융합 성능을 분석하였다.
AIS(선박자동식별시스템)는 인접한 선박의 정보를 서로 통신하여 해양사고를 예방하거나 대응할 수 있게 해주고, 해상의 다양한 정보를 다른 정보와 융합하여 새로운 정보를 창출할 수 있는 해양 정보시스템의 핵심이라 할 수 있다. 이러한 AIS정보는 많은 잠재적 정보를 담고 있지만, 저장과 관리의 미흡으로 사용하기 쉽지 않고, 또한 정보를 얻기 위해 반드시 AIS 송수신기가 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 AIS와 XML을 이용한 선박위치정보 서비스를 제안한다. 이를 위해 NMEA-0183으로 인코딩된 AIS 정보를 디코딩하여 데이터베이스로 저장하고, 인터넷 상에서 XML을 이용하여 정보를 탐색하는 서비스를 구축하였다.
본 논문에서는 효율적 항만관리를 위하여 영상기반 선박 검출 방법을 제안한다. 움직이는 선박의 추적이 용이하도록 시각집중 알고리즘과 평균이동 알고리즘을 적용하여 배경정보를 포함하지 않는 선박영역을 검출한다. 시각집중알고리즘은 배경으로부터 두드러진 특징을 갖는 객체를 추출하는데 효과적이기 때문에 해상에서 선박을 검출하는데 용이하다. 돌출영역에 포함되어 있는 배경정보를 제거하기 위하여 평균이동 알고리즘을 이용하여 영상 분할 및 클러스터링을 한다. 돌출영역 내에 있는 화소 중에서 돌출영역 주변의 클러스터와 같은 컬러값을 갖는 화소를 배경으로 처리함으로써 선박만을 검출한다. 항만에 설치된 고해상도 카메라의 영상을 이용하여 선박 검출 시뮬레이션 결과 제안하는 방법이 선박을 검출하는데 효과적임을 보인다.
거동 이상 선박(갈지자 항행 선박, 제자리 순회 선박 등)은 정상적인 항로를 유지하는 선박에게 심각한 영향을 미칠 수 있는 요소이며, 현재 육지에 있는 VTS 센터와 해양 경찰이 연계되어 범죄 선박 및 사고 선박을 추적하고 있다. 하지만 인적 요인에 의한 위험 요인 식별의 한계는 명확하며 그를 보조할 수 있는 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서, 이 연구에서는 퍼지추론을 이용하여 관제자 및 항해사를 위한 지능형 항해 거동 이상 선박 식별 시스템을 구현하고자 한다.
항공 드론의 비약적 발전에 비해 소형 선박을 이용한 Sail Drone의 기술 개발은 이제 막 초보적인 수준을 벗어나, 해양과학 조사에 이용되고 있는 추세이다. Sail Drone은 항공드론으로는 할 수 없는 해양의 조류, 해수 온도, 염분 농도 및 염분의 비중, 오염 해역의 측정과 어류의 분포 등 다양한 해양과학 자료의 조사뿐만 아니라, 선형 및 사용 용도를 변경하면 군사적으로도 적지의 관찰과 적 잠수함의 추적, 공격목표물에 대한 충돌 폭파, 아군의 미사일 등 전략무기의 공격 목표(Target) 등 다양한 방법으로 이용 할 수 있다. 추진동력을 얻기 위한 재생에너지 기술, 해양과학 Sensor의 설치 및 이용에 관한 기술, 획득한 정보의 전송 및 판독에 관한 기술, 무인 항행 조정 기술, GPS를 포함한 위치정보 이용 기술 등 복합적이고도 융합적인 기술이 요구되는 Sail Dronen 개발에 앞서 무인 제어선박을 연구하였다.
스마트 항만 IoT 인프라 및 정보수집 제공 장치 개발 과제는 항만 IoT 인프라와 정보수집 및 제공 장치 개발을 통해 항만물류자원들의 상호 간 초연결 네트워크를 구축하고, 이를 기반으로 실시간으로 정보를 수집 분석하여 제공함으로써 화물, 사람, 장비, 시설 등을 포함하는 항만 내 모든 자원의 연결성을 90% 이상 확보하고, 더불어 선박, 외부트럭, 교량, 교통 등을 포함한 항만 외 외부자원과의 연결성을 강화하는 것을 목적으로 한다.
현대 사회에서 임베디드 시스템은 휴대 가능한 작은 기기에서부터 로봇 및 공정 제어분야에까지 다양한 분야에 적용되어 있으며, 선박 야외 작업장이나 선박 내에서도 임베디드 시스템이 사용되고 있다. 선박 내 네트워크로 연결되어 있는 장비 및 임베디드 시스템들은 다양한 형태의 데이터를 발생시켜 다른 기기와의 정보를 상호 교환함으로써 원활한 운행을 할 수 있게 한다. 본 논문에서는 선박 내 임베디드 시스템에 임베디드 리눅스 커널 기반 추적 도구인 ETTplus 를 접합시켜 각 장치에 대한 분석 및 모니터링과 임베디드 시스템 간의 통신에서 발생되는 각 종 네트워크 관련 정보들을 분석할 수 있는 기능을 추가하여 설계하였다.
해상에서의 수색구조를 위하여 한국 남해를 대상으로 표류물체 추적모델을 연구하였다. 본 연구의 모델에서는 환경외력 조건으로서 바람과 해수유동을 고려하였으며, 주어진 환경외력 조건에 의해 결정된 위치의 표준편차로서 수색범위를 결정하였다. 표류선박의 추적을 위한 환경외력 조건은 한국 남해와 서해에 대해 구축된 데이터베이스를 이용하여 실시간으로 예측하여 적용하였다. 본 모델에 의한 계산 결과는 실제 조난선박의 표류경로와 비교하였으며, 계산에서 예측된 표류경로 및 수색범위는 조난선박의 표류경로를 잘 재현하는 것으로 나타났다.
ECDIS의 이용과 함께 AIS, LRIT와 같은 선박식별 추적장치의 도입은 항해환경의 많은 변화를 유도하고 있다. 영국, 미국, 노르웨이, 일본 등 해운선진국들을 중심으로 전자항해의 전략개발에 관한 의제가 IMO MSC81차 회의에서 제안된 이후 2008년 MSC 제85차 회의까지 완료를 목표로 장기과제로 채택된 바가 있다. MSC 제81차 회의에서는 MAV.가 Coordinator로 하여 신규의제로 검토하도록 COMSAR 11 및 NAV 53차에 지시한 바가 있다. 본 연구에서는 국내 및 국외 전자항해 및 해양정보시스템의 동향분석을 통하여 효율적인 정보교환을 위한 해양정보통신시스템의 발전방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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