• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.52-53
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• 2020

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.

• 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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• 2022.06a
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• pp.426-428
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• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.10a
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• pp.138-140
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• 2012

본 연구에서는 실제 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 움직임을 파악하였다. 실제 완도항 부근의 직선항로을 통항하는 선박 항적의 분석하여 불규칙적인 선박의 특성을 알아보고자 하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 실시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.10
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• pp.65-70
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• 2019

In recently, ship trajectory data consisting of ship position, speed, course, and so on can be obtained from the Automatic Identification System device with which all ships should be equipped. These data are gathered more than 2GB every day at a crowed sea port and used for analysis of ship traffic statistic and patterns. In this study, we propose a method to process ship trajectory data efficiently with distributed computing resources using MapReduce algorithm. In data preprocessing phase, ship dynamic and static data are integrated into target dataset and filtered out ship trajectory that is not of interest. In mapping phase, we convert ship's position to Geohash code, and assign Geohash and ship MMSI to key and value. In reducing phase, key-value pairs are sorted according to the same key value and counted the ship traffic number in a grid cell. To evaluate the proposed method, we implemented it and compared it with IALA waterway risk assessment program(IWRAP) in their performance. The data processing performance improve 1 to 4 times that of the existing ship trajectory analysis program.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.181-182
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• 2021

본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.285-286
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• 2016

We aim to propose the prediction modeling method of ship's position with extracting ship's trajectory model through pattern recognition based on the data that are being collected in VTS centers at real time. Support Vector Machine algorithm was used for data modeling. The optimal parameters are calculated with k-fold cross validation and grid search. We expect that the proposed modeling method could support VTS operators' decision making in case of complex encountering traffic situations.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.93-94
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• 2023

IMO MASS CODE가 활발하게 개발되고 있으며, 원격운영센터(ROC)에 대한 용어, 개념, 임무 등에 대한 논의가 진행되고 있다. 자율운항선박이 원격제어, 무인제어 등의 단계로 발전하기 위해서는 원격지에서의 자율운항선박에 대한 상황 모니터링이 지속되어야 하고, 비상상황을 선제적으로 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 원격지에 대한 비상상황 식별을 위해 항적 데이터를 기반으로 DB 구축 및 알고리즘 개발을 수행하였고, 이를 원격운영자의 관점에서 프로토타입으로 기능 구현을 시도하였다. DB 및 알고리즘간 연계와 물표 데이터 수신 및 처리 등을 실시간으로 수행하여 다각적인 모니터링 및 잠재된 비상상황에 대한 알람 기능 등을 개발하였다. 본 시스템은 울산해역을 대상으로 개발되었으며, 향후 성능 평가를 통해 고도화할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.98-99
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• 2023

In the maritime digital forensic part, it is very important and difficult process that analysis of data and information with vessel navigation system's binary log data for situation awareness of maritime accident. In recent years, analysis of vessel's navigation system's trajectory information is an essential element of maritime accident investigation. So, we made an experiment about corruption with various memory device in navigation system. The analysis of corruption test in seawater give us important information about the valid pulling time of sunken ship for acquirement useful trajectory information.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.147-148
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• 2022

Recently, as a number of accidents occur while berthing ships, the need for safety measures for ship operation in ports is emphasized. In order to quantitatively analyze the contents of safety measures in Busan New Port, this study collected ship trajectory data,, and based on this data, applied a maritime artificial intelligence algorithm to analyze the trajectory pattern. As a result, the waypoint of the ship arriving and departing Busan New Port was derived and the operation pattern of the ship's speed and course was proposed.