• 제목/요약/키워드: 선박 항적 데이터

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AIS 데이터를 활용한 선박궤적의 분석

  • 정중식;박계각;김은경
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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    • pp.38-40
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    • 2012
  • 해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항 관리를 위한 연구가 필수적이다. 최근 SOLAS에서 300톤 이상 급에 대해서는 AIS의 의무 장착이 제정되면서 선박 운항의 안전에 크게 기여하고 있다. 본 연구에서는 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 궤적의 곡률을 분석하여 불규칙 이동 조종선박의 움직임을 파악하였다. 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 선박 움직임에 대한 궤적의 시간 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.

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선회각 정보를 반영한 이산 칼만 필터 기반 연해 내 선박 실시간 위치 추정 (Real-time Position Estimation of Ships in Coast Area Based on Discrete Kalman Filter Reflecting Turning Angle Information)

  • 신영하
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.150-154
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    • 2022
  • 선박의 항적 및 선박 간 충돌 가능성을 평가하기 위해 선박자동식별시스템(AIS)이 중요하게 활용되고 있다. 하지만 전송 주기에 대한 한계로 인해 실시간 정보 제공이 어렵다. 이를 개선하기 위한 대부분의 연구는 이상적인 데이터를 기반으로 진행되어, 실제 상황에 대응하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 실상황에서의 실시간 정보 제공을 위해서, 항적의 유형에 따라 선회각을 반영한 이산 칼만 필터 기반 위치 추정 방법을 제안한다. 또, 실제 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안 알고리즘에 대한 정확도 평가를 진행한다.

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자율운항지원을 위한 안전지원항로 제공 서비스

  • 남경태;김남수;서여진;김혜진;노유정
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.33-35
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    • 2023
  • 자율운항선박의 항로계획정보와 주변선박의 항적 데이터를 기반으로 자율운항선박 주변의 위험선박을 자동으로 추출하고, 충돌위험지수를 산출하여, 위험지수에 따른 안전지원항로를 생성하여 자율운항선박에 제공하는 자율운항지원서비스 운영 소프트웨어 개발에 관한 연구이다.

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빅데이터 기반 선박 교통 혼잡도 예측에 관한 연구 (Research on the Prediction of Maritime Traffic Congestion based on Big Data)

  • 오재용;김혜진
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.15-16
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    • 2023
  • 해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

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계획항로를 활용한 해상교통관제사 의사결정 지원 방안

  • 김주성;정중식;박계각;김윤하;김계수
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.287-289
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    • 2014
  • 선박의 선위 추측(DR, Dead Reckoning)은 수신되거나 측정된 위치 데이터와 속력, 침로 데이터만을 반영하여 계산하므로 대양의 항해나 연근해의 해역에서는 유효할 수 있으나 침로의 변경과 선속의 변화가 잦은 항계 내의 조선에 있어서는 적용이 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 선박의 추측위치(DRP, Dead Reckoning Position)는 선박의 운항 패턴에 따라 항계 내의 항적 데이터를 수집하고, 수신된 위치 데이터와 속력, 침로 데이터를 점장위도항법(Mercator Sailing)을 통하여 계획항로(Planned Route)의 각 변침점(WP, Waypoint)간 침로(Course)와 항정(Ship's Passage)에 반영하였다. 제안된 추측위치 산출방법을 통하여 항계 내의 조선과정에서 계획항로를 선박의 추측위치와 결합하여 특정 시간 후의 상황패턴을 미리 예측하고 관제사의 의사결정에 기여하고자 한다.

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네트워크 분석 기법을 이용한 항적 데이터의 시공간적 특징 분석 (Spatiotemporal Analysis of Vessel Trajectory Data using Network Analysis)

  • 오재용;김혜진
    • 해양환경안전학회지
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    • 제26권7호
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    • pp.759-766
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    • 2020
  • 최근 해상교통 환경의 변화가 다양해지고, 해상 교통량이 지속적으로 증가함에 따라 해상교통 분석에 대한 요구가 다양해지고 있다. 이러한 해상교통 분석 작업은 교통 특성에 대한 모델링이 선행되어야 하지만, 기존의 방법은 자동화되어 있지 않아 전처리 작업에 시간이 많이 소요되고, 분석 결과에 작업자의 주관적인 견해가 포함될 수 있는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 해상교통 분석을 위한 자동화된 교통 네트워크 생성 방법을 제안하였으며, 활용 가능성을 검토하기 위해 실제 목포항에서 수집된 6개월간의 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 대상 해역의 교통 특성을 반영한 교통 네트워크를 자동으로 생성할 수 있었으며, 대용량의 항적 데이터에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 생성된 교통 네트워크는 시공간적 특징 분석이 가능하여 다양한 해상교통 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

항로표지 배치 적합도 평가 및 최적배치 서비스 방법론 연구

  • 백인흠;이미라;박준모
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.52-53
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    • 2021
  • 항로표지는 선박이 항로를 안전하게 운항함에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 빅데이터 기반으로 AIS 항적분석 모듈, 항로표지 적합성 평가 모듈, 항로표지 배치 검증 모듈 개발을 하고 이를 통합한 항로표지 적합성 평가 및 최적배치 서비스를 개발하고자 한다. 이에 최적배치 서비스 개발을 위한 로드맵과 모듈 개발을 위한 추진 전략 방향성을 구성하였다.

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AIS 데이터 분석을 통한 이상 거동 선박의 식별에 관한 연구 (A Study on the Detection of Ship Movement Anomaly using AIS Data)

  • 오재용;김혜진;박세길
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.290-291
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    • 2018
  • 최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.

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선박 입출항 소요시간 분석을 통한 항만 VTS의 효율적인 운영

  • 김태균;우정훈;박영숙;김광일
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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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.

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해상교통 분석 M&S 플랫폼 개발 개요 (Development of M&S Platform for Maritime Traffic Analysis)

  • 김혜진
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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    • pp.173-174
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    • 2020
  • 해양 공간 개발과 신개념 선박이 출현함에 따라 해상교통 환경은 복잡해지고 있으며, 이에 해양안전을 확보하기 위한 다각적인 대비책이 마련되어야 한다. 특히, 선박운항 시뮬레이터 및 과거 항적 데이터를 이용한 기존의 해상교통안전진단체계는 이러한 교통 환경의 변화를 반영하지 못하기 때문에 분석에 한계가 존재한다. 동적인 해상교통 환경에 적합한 시뮬레이션 기반 분석 방법이 개발되어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 에이전트 개념을 기반으로 하는 모델링-시뮬레이션(M&S) 플랫폼을 제안하고자 한다.

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