• Journal of Space Technology and Applications
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.280-300
• /
• 2023

This paper includes the development and operational status of the space object collision risk management system operated by the Korea Aerospace Research Institute. Currently, it monitors 6 low-orbit satellites and 3 geostationary satellites for collision risks 24 hours, enabling prompt collision avoidance maneuvers to ensure safe and stable operations. Since Chinese anti-satellite test (ASAT) in 2007, the monitoring of collision risks between space objects and operational satellites has been taken seriously, leading to the development of various collision risk management systems to respond quickly and efficiently to such situations. This paper provides an introduction to the space object collision risk management system developed from 2007 to the present, the current status of artificial space objects around Earth, and the system currently in operation. Additionally, it outlines future prospects and plans for the system.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.219-221
• /
• 2023

첨단 디지털기술이 적용된 자율운항선박과 같이 인간의 개입을 획기적으로 줄인 첨단 시스템의 운용은, 대상 시스템의 운용 중 시스템에 영향을 미치는 다양한 변수들의 변화를 실시간으로 검토하여 안전한 시스템 운용을 위한 의사결정을 지원할 수 있는 위험도평가 방법론의 적용이 요구된다. 본 논문은, 자율운항선박의 충돌 사고 위험도를 실시간으로 분석하기 위한 위험도 모델의 개발을 목적으로, 자율운항선박 충돌 사고 시나리오에 대한 위험도분석 작업 수행 내용과 실시간 충돌 위험도를 표현하기 위하여 검토한 간략한 위험도 모델 개념들을 제시하고 있다. 위험도 모델 개발을 위하여, 먼저 자율운항선박의 항해, 통신, 비상대응 기능들을 분석하고, 기능분석 결과를 바탕으로 충돌 사고 빈도 산출을 위한 Fault Tree Analysis와 충돌 사고로 인한 영향 산출을 위한 Event Tree Analysis를 수행하였다. 또한, Fault Tree와 Event Tree의 입력값 중 외부 조건에 따라 변화하는 변수들을 식별하였고, 각 변수들에 입력값은 자율운항선박의 운항 조건에서 발생할 수 있는 가상 데이터를 만들어 사용하였으며, 식별된 각 변수들의 변화로 인한 자율운항선박 충돌 위험도 변화량을 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2014.06a
• /
• pp.56-58
• /
• 2014

최근 우리나라 연안해역에는 선박간의 빈번한 조우상황 및 교통량 증대로 해양사고 위험이 항상 잠재되어 있다. 또한, 선박 조선에 편의한 기술은 증대하고 있으나 충돌사고는 줄어들지 않고 있어, 경험을 기반으로 한 선박 조선은 한계에 왔으며, 선박의 충돌위험도의 정량화가 필요하다. 본 연구는 선박운항자의 주관적인 위험도를 나타내는 모델(PARK's Model / Potential Assessment of RisK)을 이용하여, 선박에서 간편하고 쉽게 이용할 수 있는 어플리케이션을 개발하고 이를 실제 선박에 탑재하여 그 효용성을 점검하여 선박통항 안전성에 기여하고자 한다. 이를 통해 선박에서 뿐만 아니라, 관제사에게 객관적인 정보를 제공하며, 예비 항해사를 위한 충돌예방 교육용 도구로도 사용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2014.10a
• /
• pp.185-186
• /
• 2014

전자해도 및 레이더와 같은 첨단운항시스템이 도입되고 있으나, 선박간의 충돌사고는 줄어들고 있지 않고 있으며 전체 사고의 30%를 차지하는 선박충돌사고의 80% 이상이 운항자의 실수에 의해 발생되고 있어, 이를 방지할 수 있는 지능적인 운항지원 시스템이 필요하다. 이를 위하여, 본 연구에서는 선박 충돌위험도 식별 정보를 활용하여 운항자에게 안전운항정보를 지원할 수 있는 시스템을 개발하였다. 기존에 항해레이더에서는 운항자가 특정 선박을 지정하여야만 선박충돌여유거리 및 선박충돌여유시간 등의 충돌예방정보를 얻을 수 있으나, 신규로 개발된 시스템에서는 선박들 중에 충돌위험이 높은 선박들을 자동으로 식별하여 충돌예상선박들의 정보를 실시간으로 제공받을 수 있어, 충돌 전에 미리 사고를 예방하고 신속히 대처할 수 있다. 개발된 시스템은 선박에 탑재하여, 실해역 성능시험을 실시하였다. 본 논문에서는 선박 충돌 위험도 기반의 안전운항 지원 시스템의 특징과 실해역 시험결과에 대해 소개한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.36 no.3B
• /
• pp.248-253
• /
• 2011

Collision avoidance algorithm of vessels have been studied to avoid collision and grounding of a vessel due to human error. In this paper, We propose a collision avoidance algorithm using bayesian estimation theory for safety sailing and reduced risk of collision accident. We calculate collision risk for efficient collision avoidance using bayesian algorithm and determined the safest and most effective collision risk is predicted by using re-planned with re-evaluated collision risk in the future(t=t'). Others ship position is assumed to be informed from AIS. Experimental results show that we estimate the safest and most effective collision risk.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.245-245
• /
• 2023

감천항 내에는 벌크선석, 어획물 전용 냉동창고, 어획물 공동경매장 및 수리조선소등이 있다. 다양한 목적의 선석과 시설에 따라 조종불능선, 조종성능제한선, 견시불량선, 대형벌크선, 강제도선면제선박 및 어선등 이 감천항 방파제 부근수역을 이용한다. 특히 입출항하는 GT 20,000톤 - 50,000톤 크기의 벌크선박과 VHF교신이 되지 않는 어선들과 방파제 부근수역에서 조우상태가 되어 충돌사고 발생 위험이 존재한다. 따라서, 본연구는 선박 충돌사고를 예방하기 위하여 충돌위험요소를 확인하고 충돌위험요소 제거를 위한 방안을 모색하였으며, 또한 더욱 세심한 연구가 진행되기 위함을 목적으로 한다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.28 no.4
• /
• pp.488-498
• /
• 2022

Collision prevention education, which takes up the longest time among officer training courses, is one of the most important training and practice courses for trainees. The purpose of this study is to investigate the trainees' perception of collision risk in order to develop a systematic and quantified collision prevention training course. For this, factors for judging collision risk were derived from previous studies, and each trainee's perspective on collision risk was derived for each scenario through a questionnaire survey for trainees. Using the PARK Model, the same was compared with the collision risk perceived by the officer. Resultingly, it was found that trainees and of icers consider the distance to other ships the most important among collision risk factors. Additionally, although the risk trends of two groups for each scenario were similar, the average risk of trainees (5.39) was higher than that of officers (5.20). However, the trainees perceived a lower level of risk than the officers in certain scenarios, and this is judged to be the result of the trainees' lack of navigational experience. This study is expected to be used as basic data for the development of collision prevention practice education by quantitatively suggesting the difference between the collision risk of trainees and officers respectively.

• Journal of Navigation and Port Research
• /
• v.34 no.10
• /
• pp.727-733
• /
• 2010

An estimation algorithm of collision risk among multiple ships has been developed in order to reduce human error and prevent collision accidents. The algorithm is designed to calculate the collision risk among ships based on Fuzzy theory by using AIS data as traffic information. In this paper, to validate the algorithm, the AIS data of actual collision accident, which occurred between a product carrier and a cargo carrier in Busan harbor in 2009 are collected. The replay simulation is carried out on the actual AIS data and the collision risk is calculated in real time. In this paper, the features of the estimation algorithm of collision risk and the results of replay simulation based on AIS data of actual collision accident are discussed.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2010.10a
• /
• pp.180-181
• /
• 2010

An estimation algorithm of collision risk among multiple ships has been developed in order to reduce human error and prevent collision accidents. The algorithm is designed to calculate the collision risk among ships based on Fuzzy theory by using AIS data as traffic information. In this paper, to validate the algorithm, the AIS data of actual collision accident, which occurred between a product carrier and a cargo carrier in Busan harbor in 2009 are collected. The replay simulation is carried out on the actual AIS data and the collision risk is calculated in real time. In this paper, the features of the estimation algorithm of collision risk and the results of replay simulation based on AIS data of actual collision accident are discussed.

• Journal of the Korea Society for Simulation
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.127-135
• /
• 2016

Even thought modernized marine navigation devices help navigators, marine accidents has been often occurred and ship collision is one of the main types of the accidents. Various studies on the assessment method of collision risk have been reported, and studies using fuzzy theory are remarkable for the reason that reflect linguistic and ambiguous criteria for real situations. In these studies, collision risks were assessed on the assumption that the current state of navigation ship would be maintained. However, navigators ignore or turn off frequent alarms caused by the devices predicting collision risk, because they think that they can avoid the collisions in the most of situations. This paper proposes a model of predicting ship collision risk considering the general patterns of collision avoidance, and the approach is based on fuzzy inference and discrete event system specification (DEVS) formalism.