• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
• /
• pp.264-264
• /
• 2019

해기사의 인적오류는 전체 해양사고 원인의 70% 이상을 차지한다. 해양사고 중에서 충돌사고는 막대한 인적/물적 손실을 야기하기 때문에 적극적인 예방이 필요한데, 특히 인적오류에 의한 충돌사고 예방이 시급한 실정이다. 현재, 선박에서 사용되고 있는 충돌회피장치에는, Autopilot, Track Control System, ARPA/Radar, ECDIS 등이 적용되고 있으나 항해사의 인적오류 예방 기능은 없다. 본 연구에서는 기존 Autopilot의 다양한 기능에 해기사의 인적오류를 예방할 수 있는 기능을 추가한 새로운 선박충돌회피 시스템(Human Collision Avoidance System, Hu-CAS)의 개발 개념을 소개한다. Hu-CAS는 1) 선박과 물표 사이의 충돌위험을 평가하는 부분과, 2) 충돌위험의 수준을 결정하는 의사결정 모듈, 3) 결정된 결과를 반영하여 선박의 제어 변수를 도출하기 위한 제어변수 추정 모듈, 4) 제어변수를 이용하여 선박의 타 각과 속력을 제어하는 제어 시스템 등으로 구성된다. Hu-CAS는 현재의 Autopilot을 대체할 수 있고, 미래 개발될 자율운항 선박과 유인선박 사이의 충돌회피 시스템으로 적용이 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.92-92
• /
• 2019

인공위성을 활용하여 선박을 탐지하고, 광학위성의 경우 파장별로 Sensing time이 다른 성질을 활용, Up-sampling 및 Cross-correlation 기법을 적용하여 운항중 선박의 속력과 방향을 추정하고 실제 AIS 데이터와 비교하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.275-277
• /
• 2018

선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.379-384
• /
• 2013

해상교통관제센터(Vessel Traffic Service, VTS)에서 항해중인 선박의 효과적인 관리를 위해 선박에 영향을 주는 외력에 대한 평가가 필요하다. 해상교통 빅데이터는 크게 선박 제원 및 통항정보 등 선박에 의하여 수집되는 정보가 있으며, 다른 하나는 해역에 관련된 바람, 파고, 조류흐름의 외력정보가 있다. 본 연구에서는 이러한 해상교통 빅데이터를 활용하여 선박에 영향을 주는 외력영향을 평가하는 방법에 대해 제안한다. 해상교통 빅데이터를 활용하기 위하여 바람, 파도, 조류 정보, 대수속력(Speed Over Water, SOW)에 대한 정보로 구성되는 해역외력코드(Waterway External Force Code)를 사용하였다. 해역외력코드를 데이터베이스로 하여 그 결과로서 선박에 작용하는 외력영향을 추정하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.761-767
• /
• 2012

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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
• /
• pp.343-345
• /
• 2014

실시간 위치 기반 선박 충돌 위험도는 자선의 관점에서 선박충돌의 위험을 판단하는 것이 아니라 VTS(Vessel Traffic Service)의 관점에서 충돌 위험이 있는 선박을 식별하고 충돌 위험 지역을 전자 해도에서 실시간으로 확인하여 해당 해역 전체의 선박 교통흐름과 통항하는 선박간의 위험도를 평가하는 것이 목적이다. 항해사로써의 승선 경험과 관제사로써의 근무 경험, 그리고 다 년간 VTS 관제 업무를 수행하고 있는 관제사들로부터 충돌의 위험이 있는 선박을 식별하는 방법으로 주로 선박간의 벡터(코스와 속력)를 실시간으로 모니터링하여 충돌 위험이 있는 선박에게 피항 조치를 취하도록 정보를 제공하는 것으로 확인되었다. 따라서 DCPA(Distance to Closest Point of Approach)와 TCPA(Time to Closest Point of Approach), 그리고 최근접시간을 변수로 하는 충돌 위험 함수식(최대값=100)을 연구하여 각 지점의 위험도를 실시간으로 표시하는 기초 모델을 연구하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
• /
• pp.294-296
• /
• 2016

VTSO(Vessel Traffic Service Operator)는 양 선박의 충돌위험 정도를 판단할 때, 선박들의 침로와 속력, DCPA(Distance to CPA)와 TCPA(Time to CPA) 그리고 양 선박의 조우상황 등을 종합적으로 고려한다. 이에 본 연구에서는 VTS관점에서 선박충돌 위험도를 구하기 위하여 CPA에서의 양 선박 상대방위에 따른 조우상황 위험도와 선박의 길이를 고려한 양 선박의 범퍼영역에 대한 근접 위험도를 이용하여 두 선박의 다양한 교차상황에 따른 선박 충돌위험 값을 비교하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.63-65
• /
• 2013

실시간 위치 기반 선박 충돌 위험도는 자선의 관점에서 선박충돌의 위험을 판단하는 것이 아니라 VTS(Vessel Traffic Service)의 관점에서 충돌 위험이 있는 선박을 식별하고 충돌 위험 지역을 전자 해도에서 실시간으로 확인하여 해당 해역 전체의 선박 교통흐름과 통항하는 선박간의 위험도를 평가하는 것이 목적이다. 항해사로써의 승선 경험과 관제사로써의 근무 경험, 그리고 다 년간 VTS 관제 업무를 수행하고 있는 관제사들로부터 충돌의 위험이 있는 선박을 식별하는 방법으로 주로 선박간의 벡터(코스와 속력)를 실시간으로 모니터링하여 충돌 위험이 있는 선박에게 피항 조치를 취하도록 정보를 제공하는 것으로 확인되었다. 따라서 DCPA(Distance to Closest Point of Approach)와 TCPA(Time to Closest Point of Approach), 그리고 최근접시간을 변수로 하는 충돌 위험 함수식(최대값=100)을 연구하여 최대 위험값을 가지는 지점과 주변의 위험값을 계산하여 해역 전체의 위험도를 실시간으로 표시하는 기초 모델을 연구하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.426-428
• /
• 2022

해상 교통량을 정량적으로 평가하고 추출하기 위한 방법으로 선박 AIS 데이터 기반의 밀집도 분석을 활용하고 있다. 밀집도는 단위시간 당 단위면적에 분포하는 선박 통항량을 계산한 것으로, 일반적으로 그리드 셀 내에 존재하는 선박 항적 포인트 개수, 항적도 라인 길이, 선박 척수 등을 계산한 밀집도 분석 방법과 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation) 방법 등이 있다. 하지만, AIS 데이터의 특징상 선박 속력에 따라 수신 주기가 다르기 때문에 항적이 등간격으로 나타나지 않는 문제점이 있으며, 선박의 이동과 시간의 속성으로 인해 각각의 밀집도 분석 방법은 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 실측 AIS 데이터를 이용하여 다양한 방법의 선박 밀집도 분석을 수행하고 이를 비교하였다. 그 결과, 항적도 라인 길이에 의한 밀집도 분석이 가장 정량적인 방법으로 나타났으며 이를 통항 척수로 변환할 수 있는 선박 밀집도 분석을 개선방안으로 제안한다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제34권8호
• /
• pp.609-614
• /
• 2010

본 논문에서는 목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 필요한 통계 변수 추정에 관해 기술했다. 먼저 목포대교 통항 선박들의 AIS(Automatic Identification System) 정보를 입수한 후, 선박들의 통항 궤적 분포를 분석하고, 목포대교 중심으로 부터의 이격 거리와 목포대교 통항시의 침로 및 속력 등에 대한 평균과 표준편차를 추정하였다. 궤적 분포 분석 결과, 이격 거리와 통항 침로에 대한 궤적 분포는 정규 분포 형태로 나타났고, 통항 속력 분포는 서로 다른 두 종류의 정규 분포 형태를 나타냈다. 그리고 궤적 분포와 이들의 정규 확률분포와의 상대 비교를 통해서 추정한 확률 변수 값의 유용성을 확인하였다.