해상교통관제는 선박 통항의 안전과 효율성을 증진시키고 환경을 보호하는데 큰 기여를 하였다. 이러한 성과를 바탕으로 현재는 선박이 항만으로 진입하기 이전 단계에서부터 미리 관제를 실시하여 해양사고의 위험을 사전에 방지하고자 관제범위가 확대되고 있는 추세이다. 이를 위해서는 통항 선박에 관련된 정보가 지속적으로 관리 유지되어야 한다. 본 연구에서는 항만 관제와 인근 관제 및 접근 관제와의 효율적인 연계 및 운영 방안을 집중적으로 검토하였다. IALA에서 논의되고 있는 IVEF(Inter-VTS Exchange Format) 및 광역 AIS망을 이용하여 인근 관제실 간에 관제정보를 연계하는 방안을 살펴보고, 관제실 및 유관기관 간에 정보의 원활한 공유를 통해서 관제수역의 확대에 따른 VTS의 효율적인 운영 방안을 모색하여 보았다.
향후 변화될 해양 4차 산업시대에 대응하고 상호 정보 공유를 위해 외부 시스템과 연계할 수 있는 기반환경 마련이 필요한 바 관제센터에서 수집되는 정보를 활용하기 위해서는 관제정보 관리 및 공유 체계가 필요하다. 하지만 정보의 보존 기간이 짧고 접근에 제약이 많아 기술개발에 활용될 관제 정보의 빅데이터화가 어렵다. 또한 정보를 관제 센터 내 독립적으로 보관하고 있어 연구 개발 목적의 접근이 쉽지 않다. 본 연구에서는 민간 클라우드를 활용한 관제 정보 관리 및 공유 체계 방안을 살펴보았다.
기관사와 관제사는 일상적 교번근무의 제도적 틀과 사고 및 장애발생의 가능성을 늘 염려하면서 주어진 과업을 수행해나가고 있다. 최근 철도분야의 휴먼에러에 대한 사회적 관심이 높아지면서 휴먼에러 유발의 원인과 해소방안에 대한 연구관심도 더불어 증대되고 있다. 그 동안 기관사를 대상으로 한 연구가 주류를 이루고 있는 가운데 관제사에 대한 접근은 거의 이루어지지 않았다. 그러나 관제사 또한 안전업무종사자의 일원으로 이들의 과업수행은 휴먼에러와 깊은 관련성이 있다. 따라서 본 연구는 안전업무종사자인 기관사와 관제사의 휴먼에러 및 그 선행요인과 후행요인을 탐색적으로 밝히되 사회심리변인들의 상관관계분석 결과를 토대로 두 직종을 비교관점에서 접근함으로써 좀 더 의미있는 결과를 도출하는데 주력했다.
2012년 5월 18일 일본 다네가시마 발사장에서 성공적으로 발사된 아리랑위성 3호가 정상 궤도 진입을 성공하여 앞으로 4년간 임무를 수행할 예정이다. 2006년 7월 발사되어 3년간의 설계수명에 대한 임무 완수와 2차 연장 임무를 수행중인 아리랑위성 2호와 함께 임무관제국에서는 아리랑위성 2호와 3호를 보유하게 되었다. 향후발사 예정인 아리랑위성 5호와 3A 등을 포함할 경우 위성 증가에 따르는 관제 명령 수량을 원활하게 처리하기 위해 국내외 관제 안테나 사이트를 추가로 구축 글로벌 지상관제안테나 망이 요구됨에 따라, 지리적으로 접근이 용이하고 기후가 혹독하지 않아서 안정적으로 운영 가능한 국내외 관제안테나 사이트가 필요하다. 또한, 아리랑위성시리즈를 위한 국내외 안테나사이트 구축 시 임무관제국과 관제 안테나 사이트 간에는 위성과의 교신 시 안정적인 통신링크 확보가 필요하다. 본 논문에서는 지리적인 여건으로 일반적인 지상 네트워크 통신을 구축할 수 없는 경우에 고려 가능한 위성 통신망을 이용한 설계방법에 대하여 기술하고 있다.
범죄예방이나 위급사항에 대한 대응 등 CCTV의 다양한 필요성에 따라 CCTV를 통합관리하는 CCTV 통합관제 센터가 늘어나고 있다. 행정안전부는 2015년까지 전국 시군구에 CCTV 통합관제센터 구축을 추진하고 있어 앞으로도 계속적으로 증가할 예정이다. 하지만 CCTV관제센터는 증가하고 있음에도 이를 관리할 전문 모니터링 요원이 부족하며, 동시에 이들이 영상정보를 개인의 호기심이나 이득을 위해 사용하는 일이 발생 할 수 있다. 본 논문을 Shamir's Secret Sharing 방법을 이용하여 암호화된 키를 분배하고 요청에 따라 일정 수 이상의 분배키가 모이면 영상 열람권한을 주는 방식으로 설계 하여 관리자가 임의로 영상정보에 접근하는 상황을 방지하였다. 또한 암호키와 랜덤한 값을 이용한 세션키 생성 등을 통해 다양한 보안위협에도 대응하였다.
Recently increase in the number of aircraft caused the air traffic congestion and flight delays. If timely action to reform the air traffic system is not taken, these may result in added economic impact. As a result, the air traffic management should be changed in an innovative manner to modernize the existing air traffic control environment. This paper reviews the trends of airspace reforms such as integration of terminal control areas and flexible use of airspace introduced by foreign countries and compares their merits and demerits in order to provide a judgement to adopt the concept in domestic airspace in the future.
유비쿼터스 컴퓨팅은 공간의 형상화, 공간변화 인식 고도화 및 증강현실 등의 기술을 통하여 가상의 공간에서 수행한 결과가 실시간으로 현실 세계에 반영되며 또한 현실 세계의 변화는 실시간으로 가상공간에 반영되는 제3공간을 만든다. 한편 관제시스템은 센서를 통하여 현장을 파악하고 제어할 수 있는 시스템으로서 유비쿼터스 컴퓨팅이 제공하는 제3공간에 가장 근접한 시스템이지만 시스템의 폐쇄성 및 강결합도에 의해 사용자의 접근이 힘들며 협업, 복합관제, 하부인프라의 공유 등이 힘들다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 웹서비스, SOA(Service Oriented Architecture) 및 BPMS(Business Process Management System)에 기반을 둔 유비쿼터스 관제모델을 제안하였다.
IT 기술이 발전함에 따라 사이버 공격은 더욱더 지능화 대량화 되고 있다. 이로 인해 기존의 전통적인 보안 접근만으로는 모든 위협을 탐지하고 분석, 대응하기에는 한계에 이르렀다. 이를 해결하고자 사이버 보안관제에 머신러닝 기술을 적용하고자 하는 연구 및 사례가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 기존 보안관제 체계 및 문제점에 대해서 알아보고, 이를 해결하고자 적용된 머신러닝 기술 현황에 대해 조사하였다. 그리고 해당 기술이 보안관제에 성공적으로 적용되기 위해 고려해야 할 관리적 측면과 기술적 측면을 제안한다.
해양경찰청에서는 2021년부터 기존에 구축되어 운영 중인 선박교통관제(VTS) 시스템에 클라우드 신기술을 적용하기 위한 기술개발 연구에 착수하였으며, 이를 통하여 데이터의 효과적인 관리, 관제 정보 접근성 개선 등의 기술적 패러다임의 전환을 추구하고 있다. 해당 과제의 성공적인 수행을 위해서는 관제 데이터 운용에서부터 관제운영 시스템, 인력 구성, 교육·훈련 및 제 규정 등 선박교통관제 전 분야에 걸쳐 새로운 정의가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 클라우드 VTS 서비스 제공을 위한 중·장기 로드맵 작성의 첫 단계로써 관련 문헌 연구를 통하여 핵심 키워드를 도출해 보고자 한다.
선박과 선박간의 사고 위험도를 예측하는 교통정보 생성 기술을 해상교통관제센터에 적용하기에는 위험도 정보의 정확성에 한계가 있다. 또한 대상 해역에 대한 교통 패턴을 파악하는 밀집도 및 혼잡도와 같은 교통정보 생성 기술은 위험 우선순위 선박을 도출하는 것이 불가능하다. 복잡한 교통 패턴을 보이는 해상교통관제 해역에서 위험 선박을 인지하여 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해서는 새로운 접근이 필요하다. 본 연구에서는 관제대상해역의 교통 상황을 총체적으로 파악하고 위험 선박을 사전에 인지할 수 있는 교통정보 생성을 위해서 기계학습 기법을 검토하였으며, 기존의 인공지능 한계를 극복하기 위한 딥러닝 프레임워크 도입을 검토하였다. 해상교통관제센터의 이미지, 메시지, 음성 등 다양한 형태의 연속적 자료들을 통합하고 이를 토대로 총체적인 분석을 통해 관제 업무를 지원할 수 있는 교통 상황 인지 정보를 생성할 수 있을 것으로 파악되었다. 빅데이터 기반의 기계학습은 보다 의미 있는 상황 인지 정보를 생성할 수 있기 때문에 이를 위한 관제 센터의 각종 데이터 통합이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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