• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.84-85
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• 2023

자율운항선박은 인공지능, 센서 및 통신 기술을 활용하여 스스로 운항하는 선박으로, IMO 자율화등급 3단계 이상의 자율운항선박을 개발하여 선원의 개입을 최소화하기 위해 많은 연구가 진행 중이다. 항만에서는 스마트항만을 위한 연구와 함께 자율운항선박과 스마트항만간 연계를 통한 운항 효율성 향상이 주목받고 있다. 운항 효율성 향상을 위해 과거 항적 데이터 및 항만 Port-mis 데이터를 활용한 입출항 지원 연구가 진행되면서 자율운항선박이 통항량이 적은 시간에 항만에 도착할 수 있도록 스케쥴링 계획 및 이에 따른 전역경로 생성 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 입출항 스케쥴링을 통해 자율운항선박 전역경로가 생성되어 운항 중 급작스런 통향량 증가나 다른 외부요인으로 인해 정박지에서의 대기가 필요한 경우 정박지 대기를 고려한 자율운항선박의 전역경로를 생성에 대한 고려사항을 연구하였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.42 no.6
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• pp.453-458
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• 2018

The analysis of maritime traffic refers to the processes that are used to analyze the environmental characteristics of the target area and, based on this analysis, predict the traffic pattern of the vessels. In recent years, maritime traffic analysis has become significant with increase maritime traffic volume and expansion of VTS coverage area. In addition, maritime traffic analysis is also applicable in the safety assessment of port facilities and the VTS (Vessel Traffic Service). In this paper, we propose a method to analyze the vessels' traffic pattern by using the heat map and the centroid method. This method is efficient for the analysis of the vessel trajectory data where spatial characteristics change with time. In the experiments, the traffic density and centroid by time have were analyzed. Trajectory data collected at Mokpo harbor was adopted. Finally, we reviewed the experimental results to verify the feasibility of the proposed method as a maritime traffic analysis method.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.319-322
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• 2014

VTS(Vessel Traffic Center)는 관할해역의 해상교통데이터를 수집하여 해상교통관제를 수행하고 있다. 이러한 해상교통데이터는 가공되지 않는 정보이므로, 관제사 및 선박 등 사용자가 유용하게 활용할 수 있는 형태로의 분석이 필요하다. 이는 객관적인 데이터로 관제사 및 선박에서 해상교통 안전정책을 수립하는데 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 수년간 VTS에 축적되고 있는 BIG DATA를 활용하여 해상교통패턴을 분석하고자 한다. 분석하는 해상교통패턴은 통항분포, 선종별 항적 비교, 예부선의 강 조류 주의구역 판별, 항로상 어선 조업 현황분석 등을 통해 빅데이터를 활용한 관제구역설정, 집중관제구역 검토가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.144-145
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• 2023

육상, 철도, 항공 등 타 교통분야에서 지속적으로 사고와 인명피해가 줄어든 반면, 해양분야는 해양사고가 증가하며 실효적 해양교통안전관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 최근 3년간 국내 해상에서 발생한 충돌사고 중 어선을 포함한 충돌사고가 전체의 약 84%를 차지하며, 해상교통의 주요 변수인 어선을 포함한 국가의 해상교통량 파악은 반드시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현 정부 국정과제인 '디지털 해상 교통망 구축'과 더불어 해양교통안전관리체계 마련의 일환으로 국내 전체 선박위치발신장치(AIS, V-PASS) 데이터를 활용하여 해상교통량을 분석하고 예측 모델을 개발한다. 이를 위해 선박 밀집도를 통한 그리드별 공간가산분석과 항적 데이터 전처리 및 선형화, 선박 길이에 따른 점용면적 산정을 통한 단위 그리드별 해상교통량을 분석한다. 또한, 과거 교통량 데이터는 딥러닝 기반의 시계열 특성을 지닌 RNN과 LSTM 모델을 활용하여 교통량 예측 모형을 개발한다. 본 연구의 결과는 해상교통량과 해양사고의 연관성 분석 및 속력제한구역 등 해상정책 수립의 정량적 근거를 제공하며, 국민에게 해상교통정보 제공을 통해 교통복지 증진에 기여할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.6
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• pp.603-608
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• 2014

In the maritime traffic environment, the near-miss between vessels is the situation approaching on collision course but collision accident is not occurred. In this study, in order to calculate the near-miss between navigating vessels, the discriminating equation using ship bumper theory and vessel position clustering methods are proposed. Applying proposed module to the vessel trajectories of the WANDO waterway, we assessment navigational risk factors of vessel type, navigational speed, meeting situation.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.290-293
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• 2014

하인리히 법칙에 따르면, 하나의 대형사고는 다수의 경미한 사고나 수많은 근접한 위험상황이 발생한 위치에서 발생할 확률이 높다. 해상교통상황에서도 양 선박이 충돌 위험이 있는 상황, 즉 근접사고 상황은 해상교통관련 대형 사고를 예방하는 관점에서 중요하다. 하지만, 아직까지 이러한 근접사고 자료는 VTS데이터 접근에 어려움, 관련 전문 기법 부족 등으로 수집 분석하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구에서는 해상교통 근접사고를 조우하는 선박간에 시공간적으로 충돌에 근접한 상황들이 발생하여 충돌의 위험이 일정한 값 이상으로 높아진 상황으로 정의하고, 2013년도 완도VTS 관제해역 해상교통 항적데이터를 적용하여 근접사고 통계를 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.1-2
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• 2019

일반적인 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 기반으로 데이터를 추출한 후 모델을 구축하며, 구축된 모델을 바탕으로 해상교통 현상을 재현하고 있지만, 이러한 방법은 항로 혹은 통항량 변동 등의 변화에 따른 교통류를 예측할 수 없어 그 활용에 제약이 많다. 본 논문에서는 기존의 해상교통 분석 사례를 통해 교통 특성 모델의 요소를 식별하고, 이를 동적인 해상교통 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 에이전트 기반의 교통류 생성 기술 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.7
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• pp.887-892
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• 2023

Vessel traffic service(VTS) centers are equipped with RADAR, AIS(Automatic Identification System), weather sensors, and VHF(Very High Frequency). VTS operators use this equipment to observe the movement of ships operating in the VTS area and provide information. The VTS data generated by these various devices is highly valuable for analyzing maritime traffic situation. However, owing to a lack of compatibility between system manufacturers or policy issues, they are often not systematically managed. Therefore, we developed the VTS Bigdata Platform that could efficiently collect, store, and manage control data collected by the VTS, and this paper describes its design and implementation. A microservice architecture was applied to secure operational stability that was one of the important issues in the development of the platform. In addition, the performance of the platform could be improved by dualizing the storage for real-time navigation information. The implemented system was tested using real maritime data to check its performance, identify additional improvements, and consider its feasibility in a real VTS environment.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.47 no.4
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• pp.212-219
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• 2023

Vessel Traffic Service (VTS) area presents a complex traffic pattern due to ships entering or leaving the port to utilize port facilities, as well as ships passing through the coastal area. To ensure safe and efficient management of maritime traffic, VTS operators continuously monitor and control vessels in real time. However, during periods of high traffic congestion, the workload of VTS operators increases, which can result in delayed or inadequate VTS services. Therefore, it would be beneficial to predict traffic congestion and congested areas to enable more efficient traffic control. Currently, such prediction relies on the experience of VTS operators. In this paper, we defined vessel traffic congestion from the perspective of a VTS operator. We proposed a method to generate traffic networks using historical navigational data and predict traffic congestion and congested areas. Experiments were performed to compare prediction results with real maritime data (Daesan port VTS) and examine whether the proposed method could support VTS operators.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.10-11
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• 2019

해상교통 환경은 항해사, 관제사, 자선, 타선 등의 복합적 상호작용과 관계에 의해서 형성되지만 그동안의 해상교통 분석은 과거 항적 데이터의 통계분석이나 선박운항 시뮬레이터를 이용한 자선의 운항특성을 분석하는 것에 국한되어 왔다. 복잡함 속에서도 교통흐름과 특성을 나타내는 교통 환경을 사실적으로 모사하기 위해서는 교통 환경을 구성하는 각 요소에 대한 모델링 및 시뮬레이션이 사실적으로 이루어지고 요소간의 상호작용이 재현될 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 에이전트 기반의 시뮬레이션 기술을 분석하고 적용 방안을 연구하였다.