해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.
우리나라는 국제해사기구에서 제시한 자율수준 3단계의 자율운항선박 기술개발 사업을 추진 중에 있으며, 자율운항선박 및 원격운항센터의 사이버보안에 관한 기술개발이 핵심과제로 포함되어 있다. 국제해사기구는 현존선의 대한 사이버 위협에 대한 조치로 제98차 해사안전위원회에서 '해상 사이버 위험관리 지침(Guidelines on maritime cyber risk management)'을 채택 및 승인하였다. 자율운항선박이 디지털 센서의 거대시스템임을 고려할 때 기술개발 완료시 해상에서 기존 선박과 자율운항선박의 공동 운항을 고려하여 해상교통관제체계(VTS)에 대한 사이버보안 측면을 고려 할 필요가 있다. 이 논문에서는 부산항 VTS 관제사(VTSO)를 대상으로 하여 자율운항선박 운영을 고려한 VTS 관제시스템의 사이버보안 만족도를 조사하였다. VTSO를 대상으로 한 사이버보안 만족도 조사 및 분석방법은 IPA(Importance Performance Analysis) 매트릭스를 적용하였다.
선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.
국내법에서는 시운전 금지해역을 설정하고 이 구역에서 금지되는 시운전(Sea trial)을 규정하고 있다. 하지만 이용자에 따라 시운전이라는 용어를 수리 후 테스트(On board Test)하는 것을 혼용하여 사용하고 있고, 특히 수리 조선소 등에서 선박의 개조, 수리 후 시운전이라 행하는 테스트를 하는 선박은 이러한 규정을 따르지 아니한다. 본 연구를 통하여 이러한 선박도 시운전으로 해석할 수 있는지 관련 법 조항을 살펴보고, 시운전 선박에 준하는 위험성을 내포한 수리 선박 관리의 필요성을 제시하고자 한다.
해상교통관제 시스템(VTS)는 선박 통항의 안전과 효율을 증진시키고 해상 환경을 보호하는 매우 중요한 역할을 하는 시스템으로서, 최근 국제적으로 e-Navigation을 지향한 최신 IT기술을 반영한 새로운 패러다임 형태로 활발하게 진행되고 있다. 이러한 국제적 변화와 더불어 국내에서도 차세대 VTS 개발이 진행되고 있으며, 물표 추적 및 융합 알고리즘의 국내 환경을 고려한 기술개발 필요성이 제기되어 왔다. 따라서 국내 환경에서 차세대 VTS를 개발하기 위한 추적 및 융합 알고리즘을 설계하고 이를 적용하기 위한 시뮬레이터를 통하여 국내 VTS 센터로부터 추적 및 융합 요구사항을 검증하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 차세대 VTS인 u-VTS의 추적 및 융합 요구사항을 검증하기 위하여 시뮬레이터를 구성하고, 이를 통하여 추적 및 융합 성능을 분석하였다.
해상교통관제센터(Vessel Traffic Service, VTS)에서 항해중인 선박의 효과적인 관리를 위해 선박에 영향을 주는 외력에 대한 평가가 필요하다. 해상교통 빅데이터는 크게 선박 제원 및 통항정보 등 선박에 의하여 수집되는 정보가 있으며, 다른 하나는 해역에 관련된 바람, 파고, 조류흐름의 외력정보가 있다. 본 연구에서는 이러한 해상교통 빅데이터를 활용하여 선박에 영향을 주는 외력영향을 평가하는 방법에 대해 제안한다. 해상교통 빅데이터를 활용하기 위하여 바람, 파도, 조류 정보, 대수속력(Speed Over Water, SOW)에 대한 정보로 구성되는 해역외력코드(Waterway External Force Code)를 사용하였다. 해역외력코드를 데이터베이스로 하여 그 결과로서 선박에 작용하는 외력영향을 추정하였다.
해양사고 대응능력 향상을 위해 해양경찰청으로 일원화되는 VTS 업무의 질적 양적 향상과 선박교통관제법(가칭) 제정(예정) 이후 보다 체계적인 조직관리 등을 위하여 기존의 VTS인력관련 연구용역 결과 및 실제 업무량 분석을 통한 인력산출 및 VTS조직 확대를 전제로 한 VTS운영업무를 지원하고 기획하는 VTS시설·행정 업무의 조직체계, 정원 및 보직관리 등 발전 방안 연구.
본 연구에서는 연안 선박과 소형 어선의 안전관리 개선을 위해 한국형 e-navigation을 활용하여 기존의 해상교통관리체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하였다. 시스템적인 측면과 기능적인 측면에서 기존 해상교통관제(VTS)의 고도화방안을 제시하였고, 해양안전종합정보시스템(GICOMS)를 기반으로 한 통합 e-navigation 운영시스템의 구성도와 해역별 해상교통관리체계의 운영방안을 제시하였다. 특히, 연안에서의 소형 선박과 어선에 대한 해상교통관리 강화를 위하여 해사클라우드 기반의 선박-선박/육상 간 데이터통신방안과 지역별 해사안전지원센터의 설치를 제안하였다. 본 연구가 연안선박과 소형어선에 중점을 둔 한국형 e-navigation의 추진에 도움이 될것으로 보며, 향후 e-navigation을 활용한 해양사고예방시스템의 개발과 운영 등에 관한 후속연구가 필요하다고 본다.
해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.
울산항처럼 정박지가 외해에 위치한 항만의 경우 기상예보도 없이 갑작스런 돌풍이 불게 되면 정박선들의 닻 끌림으로 인한 위험은 물론 정박지를 항해하는 선박들과의 충돌위험에 노출되게 된다. 본 논문에서는 돌발적인 기상악화로 정박지에서 발생하는 위험의 유형에 대해 살펴보고, 기상악화에 대한 사전 대비가 왜 어려운지에 대해 고찰하였다. 그에 대한 해결 방안으로 정박지에서의 선박들의 안전을 위한 해상교통관제센터의 돌풍 대비 운영 매뉴얼을 개정하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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