최근 지능형 해상교통정보 서비스, 자율운항 시스템 등의 개발 및 검증, 고도화 과정에서 실제 해상교통상황의 구현이 가능한 선박조종 시뮬레이터와 연동하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 실제 해상교통상황 기반 선박조종 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 시뮬레이션 서버를 구축하여 지능형 해상교통정보 연계 시스템으로부터 실제 해상교통상황에 대한 정보를 수신받아 선박조종 시뮬레이터 구동을 위한 정보로 변경하였으며, 실시간 시뮬레이션 영상을 사용자에게 제공하기 위해 우리나라 무역항 및 연안항에 대한 3차원 형상 모델링과 주요 선종에 대한 3차원 형상 모델링을 수행하였다. 이렇게 개발된 시스템은 10,000척 이상의 선박의 동시처리가 가능하여 사용자가 원하는 해역에서 실제 해상교통상황을 시뮬레이션할 수 있게 함으로써 지능형 해상교통정보 서비스의 고도화, 자율운항 시스템의 개발 및 검증 등에 유용하게 사용될 것으로 예상된다.
해양수산부는 지능형 해상교통정보 체계 운영을 통해 제한된 인공지능 기술을 결합한 해사안전서비스를 제공 중이며, 이러한 해상교통정보시스템의 경쟁력 확보를 위해 신뢰성 및 품질 향상을 위한 연구가 필요한 상황이다. 그러나, 실시간 운영 시스템의 연계를 위해선 성능 영향을 최소화하고 개인정보 보안을 처리한 후 연계할 수 있는 별도의 시스템 구성이 필수적으로 요구된다. 이 연구는 이러한 문제 해결을 위해, 성능영향 최소화와 개인정보 보안을 반영한 지능형 해상교통 정보체계의 대용량 해양 정보 연계 시스템에 대한 기본 설계를 수행한다.
해양사고를 줄이고 해사안전 및 바다국민 행복을 도모하기 위해 해양수산부는 2021년 1월말부터 국민을 대상으로 지능형 해상교통정보서비스를 제공하고 있다. 본 서비스를 통해 다양한 정보가 생성 및 수집되고 있으며, 수집된 정보를 기반으로 데이터과학에 접목시켜 서비스 알고리즘을 개발하고 검증하여 보다 안전하고 효율적인 지능형 해상교통정보서비스 구현을 위한 연구개발이 진행 중에 있다. 향상된 서비스를 개발 및 구현하기 위해서는 수집·저장된 데이터를 연계하고 여러 시스템에서 데이터를 원활하게 접근하여 사용하고 저장할 수 있는 데이터파이프라인 체계가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 데이터과학 기반 서비스 알고리즘 개발 환경과 지능형 해상교통서비스 테스트베드 등 다양한 시스템에서 활용 가능한 데이터파이프라인을 설계하였다.
해양수산부는 지능형 해상교통정보 체계 운영을 통해 해사안전 서비스를 제공 중이며, 제공 중인 서비스의 경쟁력 확보를 위한 신뢰성 및 품질 향상 연구가 지속적으로 필요한 상황이다. 이러한 경쟁력 확보를 위해, 지능형 해상교통정보 체계의 실시간 운영 영향을 최소화하는 대용량 해양정보 연계 시스템에 대한 기본설계를 수행하고, 개인정보 보안 문제와 전체적인 시스템 실현을 위해 가명화/암호화 절차가 적용된 이론적 하드웨어 구조도를 제시한 바 있다. 하지만 제시한 구성도 및 설계는 전체적인 개념만을 포함하며, 실제 사용되고 있는 실시간 해양정보 연계를 위해서는 대한민국의 개인정보 보호법을 만족할 수 있는 상세한 개인정보 보안 방안이 요구된다. 이 연구는 이러한 문제의 해결을 위해 지능형 해상교통정보 연계 시스템에서 연계하는 실시간 해양정보 내에서 개인정보 보호법을 침해할 수 있는 요소(선주, 선사, 선장, 항해사, 어민 등의 개인정보)를 식별하고, 식별한 개인정보를 가명화/암호화하여 타 기관으로 연계할 수 있는 방법을 연구한다.
우리나라 정부는 해양사고의 주요 원인으로 지목되는 인적과실에 의한 해양사고를 저감하고자 선박의 충돌예방 지원을 위한 지능형해상교통정보서비스를 개발하였으며, 2021년 1월부터 대국민 서비스를 제공하고 있다. 지능형 해상교통정보서비스의 제공은 디지털 통신을 기반으로 한 안전정보의 실시간 제공이라는 점에서 그 자체로 의미가 있으나, 각 선박에 최적화된 서비스를 제공하기 위해서는 개별 선박의 운항특성을 고려하는 등 보다 발전될 부분이 있는 것으로 생각한다. 이번 연구에서는 지능형 해상교통정보서비스의 하나인 충돌예방 지원서비스의 제공현황을 살펴보고 사용성 및 효용성을 높이기 위해 고려되어야 할 점을 식별하였다. 마지막으로 데이터과학, 인공지능(AI) 등 최신기술의 적용을 통한 서비스의 발전방향을 제시하였다.
해상교통과 같이 선박, 항해자, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 높은 복잡도와 방대한 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 M&S를 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 디지털 환경에서 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해자의 인지과정, 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 타당하다. 본 발표에서는 해상교통류 분석을 위한 지능형 선박 에이전트 개발을 위해 선박운항과 관련된 항해자의 인지 및 행동을 분석하고, 이를 통해 분석된 정보를 이용하여 항해자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 인지 및 행동 모델 개발 내용을 소개하고자 한다.
지능형 해상교통정보서비스(바다내비)는 선박에 설치한 LTE-Maritime 송수신기 및 AIS 등의 선박 장비로부터 육상 센터에 주기적으로 수집한 선박들의 위치 정보 기반으로 선박의 충돌·좌초 등을 예방할 수 있도록 실시간 예방 정보를 선박에 제공한다. 그러나 위 서비스는 선박의 위치를 측정하는 GPS 위치 정보가 LTE-Maritime 또는 AIS 망을 통해 전송되는 과정 중에 끊기거나 위치 튐 및 지연 등의 현상이 발생할 수 있어 선박 위치 정보의 신뢰성을 떨어드릴 수 있다. 본 연구는 확률에 기반한 최적 추정 필터인 칼만필터를 이용하여 기존 수신 위치정보를 기반으로 선박 위치 예측을 통해 비정상 구간에서도 어느 정도 신뢰성 있는 위치 정보를 추정하는 것을 목표로 한다.
해상교통 안전을 위한 지능형 해상교통정보서비스에서는 수심, 해사안전법, 기상정보, 연료 소모량 등의 정보를 고려한 안전하고 효율적인 최적 안전항로를 제공하는 서비스를 운영하고 있다. 하지만 서비스 사용자들 입장에서 불필요한 우회, 해상 객체에 대한 보수적인 안전거리 등으로 개인의 운항 경험, 스타일 등에 맞는 항로를 선호한다. 본 연구는 LTE-M을 통해 수집한 선박의 항적 데이터로 선박이 자주 운항하는 구역에 대해 간선 가중치를 조절하여 별도의 해상 환경을 반영하지 않고도 서비스 사용자들의 경험에 기반한 최적 안전항로를 추출할 수 있는 모델을 연구하였다.
디지털 트윈 기술은 현실 세계의 문제점을 해결하고 비용을 최소화하기 위한 가상세계를 만드는 방법으로 다양한 분야에 사용되고 있으며, 대규모 시스템인 선박이나 해양플랜트 등 해사 분야에도 적극적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 연안 해역의 디지털 트윈을 구축하고자 하였으며, 이렇게 개발된 연안 해역의 디지털 트윈은 실제 해역의 해상교통 환경을 제공하여 해상교통이 복잡한 우리나라 연안 해역을 안전하게 관리하는 데 사용될 수 있다. 또한, 충돌위험 상황 및 사고 상황 등 가혹한 환경에 대한 가상의 해상교통 환경을 제공하여 연안 해역에서 자율운항선박과 관련된 기술과 지능형 해상교통정보 서비스를 개발하고 고도화하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 더불어 실제 해상교통상황의 모니터링이 필요하지만 물리적으로 모니터링이 어려운 구역에 대한 3D 기반 모니터링 장비로 사용될 수 있으며, 항만/관제 구역의 항공뷰, 운항 중인 선박의 선교뷰/맹목구간뷰 등의 해상교통상황을 안전하게 관리하기 위한 기능을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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