본 논문에서는 국제해사기구(IMO), 국제항로표지협회(IALA) 등 국제기구의 DGNSS 서비스 요구성능 증가에 기술적으로 대처하고, 해상교통안전 증대를 위하여 선박자동식별시스템(AIS)의 기지국 시스템에서 DGPS 기준국 기능을 수행할 수 있는 효과적인 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 DGPS 기준국에서 제공하는 보정 정보를 네트워크를 통하여 AIS 기지국에서 수신하고, 수신된 보정정보를 단순히 해상 선박의 AIS 단말기에 중계하는 방법이 아니라 AIS 기지국에서 커버리지 내의 선박에 최적화된 보정정보를 생성하여 전송하는 방법이다. 이를 구현하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 DGPS 기준국과 네트워크를 통해 연결되는 AIS 기준국을 설계하고, AIS 기준국에서 보정정보를 생성하기 위한 알고리즘을 제안한다. 그리고 DGPS 기준국 보정정보의 실측 데이터를 기반으로 제안한 알고리즘의 성능평가를 수행하고 그 결과를 제시한다. 마지막으로 제안한 시스템의 효율적 적용 방안에 대해 논의한다.
국제해사기구(IMO)에서는 전자해도표시시스템(ECDIS)을 강제탑재 장비로 간주하는 SOLAS 수정안을 채택하였으며, 해상교통 안전과 환경보호를 위해 E-Navigation 전략에서 ECDIS를 핵심 장비로 고려하는 등, ECDIS에 탑재되는 전자해도는 항해 업무에 필수적인 정보 인프라가 되었다. 전자해도는 해도를 전자화한 전자 지도로서 해도의 모든 정보를 포함하고 있으나, 항해장비의 화면 축척이 해도의 기본 축척보다 소축척일 경우 해도 정보의 겹침 현상이 발생하여 정보 판독성이 떨어지는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 전자해도 SCAMIN(Minimum Scale) 속성값 적용에 대한 국내외 현황 및 국제기준을 분석하고, 이를 기반으로 SCAMIN 속성 개선방안과 수심값 그룹핑을 통한 SCAMIN 속성값 재설정 방법을 제안 하였다.
해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy's status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of 'AIR_TEMPERATURE' data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real-world scenarios.
선박 발전기의 여자기는 출력 단자 전압을 일정하게 유지하기 위하여 여자전류 제어를 통해 자속을 조정한다. 여자기 내부에 있는 전압제어기는 통상적으로 비례 적분 제어방식이 사용되는데 게인과 시정수에 의해 결정되는 응답 특성은 적절치 못한 설정값에 의해 원하지 않는 출력을 내며 이로 인해 선내 전력의 품질과 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 IEEE에서 제공하는 AC4A 타입의 여자기 모델을 통해 얻을 수 있는 안정적인 입출력 데이터를 활용하여 신경망 회로를 학습시킨 후 기존의 비례 적분 제어방식의 전압제어기를 학습된 신경망 회로 제어기로 대체하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 대비 최대 9.63%까지 오버슈팅이 개선되었으며, 안정적인 응답 특성에 대한 우수성을 확인하였다.
최근 냉동컨테이너를 이용한 물동량이 계속적으로 증가하고 있는 추세에서 운송 중 냉동컨테이너의 지속적인 관리가 요구되고 있다. 하지만 현재 냉동컨테이너 모니터링은 물류 전 구간이 아닌 터미널 및 해상 운송 중 선박 내에서만 가능하며, 트럭 또는 기차를 이용하는 육상운송 구간에서는 냉동컨테이너의 모니터링이 이루어지지 않고 있다. 이는 국제해사 기구에서 권고하고 있는 PCT를 이용한 냉동컨테이너 모니터링 방법 또는 TCP/IP, RFID 통신 등을 이용한 기존 냉동컨테이너 모니터링 방법들이 별도의 통신인프라 구축이 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고 육상운송 구간에서 냉동컨테이너의 모니터링뿐만 아니라 제어까지 가능한 새로운 냉동컨테이너 제어 장비를 제안하고자 한다. 제안된 장비는 모든 냉동컨테이너에 부착되어 있는 데이터 포트를 이용하여 냉동컨테이너의 정보를 수집 후 M2M 통신 기술을 이용하여 별도 통신 인프라 구축 없이 서버로 정보를 전송한다. 또한 서버에서 설정한 냉동컨테이너의 온도 설정 등 제어 정보를 수신하여 냉동컨테이너의 동작 상태를 제어 할 수 있다.
4차 산업혁명시대에 해운산업에서는 자율운항 선박의 출현이 예상되고 있다. 이와 관련된 충돌회피 시스템 연구는 활발하지만 대부분 상선을 중심으로 추진되고 있다. 자율운항 선박이 조우하게 될 모든 선박을 고려하였을 때 어선과의 충돌회피 시스템 연구 또한 반드시 필요하다. 본 연구에서는 어선의 점용면적(Ship's domain) 반영한 충돌회피 모델의 연구를 위하여 부산항과 인근 해역의 중·소형 어선과 모든 선박과의 통항 이격거리를 조사하였다. 통항량이 가장 많은 기간의 AIS 데이터 중에서 조우관계에 있는 어선과 모든 선박간 상대위치를 원형산포도로 나타내었고, 이를 대상선박으로부터 방위별 평균 이격거리 및 최다 통항 이격거리로 분석하였다. 분석 결과, 어선의 속력이 증가할수록 평균 이격거리는 방위별 4L에서 8L 정도로 증가하였고, 선박 길이가 증가할수록 10L 이상이던 평균 이격거리가 약 6L 정도로 감소하는 경향이 나타났다. 추후 어선의 점용면적 일반화를 통한 충돌회피 모델에 연구에 본 기초결과가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
국내 해양사고에서 어선의 충돌사고는 타 선종보다 빈번하고 사고 심각도는 높은 편에 속한다. 과거 큰 피해를 불러온 국내 어선충돌사고의 시사점은 어선이 충돌 직전까지 높은 항행 속력을 유지하고 있었다는 것과 어선이 규모 차이가 큰 선박과 충돌하였다는 점에 있다. 본 논문에서는 어선의 충돌사고 결과로 나타나는 선박피해 심각도를 선박의 속력과 분석하여 상관관계를 확인하는 연구를 하였다. 이를위해 도로교통분야에서 활용되고 있는 유효충돌속도(Effective Impact Speed)라는 개념을 두 선박의 충돌상황에 적용하였고 2016년부터 2022년까지 해양사고 재결서 중 어선과 어선, 어선과 비어선 충돌사고 데이터를 수집하여 총 617척 선박의 유효충돌속도를 산출하였다. 분석된 데이터를 바탕으로 유효충돌속도를 독립변수, 선박피해 심각도를 종속변수로 하는 이항 및 다항 로지스틱 회귀분석을 수행하여 두 변수의 상관성을 살펴보았다. 분석결과 유효충돌속도와 선박피해 심각도가 서로 통계적으로 유의하다는 것과 선박피해심각도는 유효충돌속도와 함께 선박의 질량에도 큰 영향을 받는다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 국제적으로 풍력, 태양광, 파도, 연료전지 등의 친환경 신재생에너지 개발이 활발하다. 특히, 해상에서의 풍력발전단지 개발은 대형화를 통한 단가 절감, 고품질의 풍력자원 활용, 발전기로 인한 소음 피해 최소화를 위해 해안에서 멀리 떨어진 위치에 대규모 부유식으로 건설되는 추세이다. 풍력발전단지의 개발은 해사안전법에 의한 해상교통안전진단제도에 따른 평가가 필요하다. 풍력발전단지의 평가는 해당 수역의 체계적인 개발, 관리, 활용을 위해 선과 면적 개념을 모두 적용하여 수행되어야 하며, 이를 위한 평가 방법과 기준이 개발되어야 한다. 이 연구에서는 해상풍력발전단지처럼 해양 공간을 평가할 수 있는 해상교통조사방법과 평가에 대한 적절한 기준을 수립하고, 이를 시스템적으로 처리할 수 있는 방안에 대해서 연구하였다. 먼저 해상교통조사를 위해 AIS와 레이더를 이용한 이동식 해상교통데이터 수집장치를 설계하였다. 그리고 선과 면적의 개념을 모두 적용한 해상교통 항적도, 밀집도, 경로 분석을 제안하였다. 해상교통밀집도는 Grid-cell의 크기를 조절하여 단위 cell에 대한 공간적, 시간적 점유율을 구분하고 해상교통 경로 분석은 해상을 통항로 또는 작업 공간으로 사용할 때를 구분하여 선박의 이동 패턴을 평가할 수 있도록 제안하였다. 최종적으로 시스템적인 해상교통데이터의 수집과 평가가 가능한 해상교통안전평가솔루션의 개념설계를 수행하였다. 이는 자동적인 해상교통데이터의 수집 저장 분류를 통해, 데이터 누락이나 오표기와 같은 인적 오류를 최소화하고 해상 공간의 용도에 따라 선과 면적 개념을 반영하여 분석함으로써 신뢰성 있는 해상 공간의 평가가 가능하게 한다.
국제해사기구(IMO)에서는 전자해도표시시스템(ECDIS)을 강제탑재 장비로 간주하는 SOLAS 수정안을 채택하였으며, 해상교통 안전과 환경보호를 위해 E-Navigation 전략에서 ECDIS를 핵심 장비로 고려하는 등 전자해도는 향해 업무에 필수적인 정보 인프라가 되었다. 그러나 전자해도는 ISO/IEC 8211 이라는 파일 포맷으로 구성되어 있어 정보의 사용이 용이하지 않으며, ECDIS와 같은 항해장비에서 사용되어 주로 향해 목적용으로 사용되고 있어 해양GIS 및 다양한 해양 응용사례로의 활용이 요구되고 있다. 한편, 구글어스는 구글사가 제공하는 위성 영상 지도 서비스로서 위성 이미지, 지도, 지형 및 3D 건물 정보 등 전 세계의 지역 정보를 제공하며 산업 전반에 활용되고 있다. 본 연구에서는 전자해도 활용방안으로 전자해도 정보를 구글 어스, 구글 지도 및 기타 응용 프로그램에 쓰이는 XML 기반의 마크업 언어 스키마인 KML 변환하는 기술을 개발하였다. 세부 내용으로 전자해도 활용 및 구글어스를 위한 KML 개발 기존 연구를 분석하고, 전자해도 및 구글어스의 특정에 대해 정리 하였다. 또한 전자해도와 KML 구조를 분석하였으며, 그 결과를 토대로 전자해도-KML 변환 프로그램을 개발 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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