• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• 제22권6호
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• pp.761-767
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• 2012

Maritime traffic assessment is important to understand the characteristics of maritime traffic and to prevent maritime accidents. The maritime traffic assessment can be calculated from the ship trajectory data observed by using AIS(Automatic Identification System). This paper developes a maritime traffic assessment tool using ship's position and speed, course, time data from ships navigating waterways. The results are represented in terms of the number of traffic quantity and traffic distribution, speed distribution, geometric collision candidates. The developed tool will contributes to advance maritime traffic safety by VTS(Vessel Traffic Services).

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• 제29권7호
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• pp.887-892
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• 2023

Vessel traffic service(VTS) centers are equipped with RADAR, AIS(Automatic Identification System), weather sensors, and VHF(Very High Frequency). VTS operators use this equipment to observe the movement of ships operating in the VTS area and provide information. The VTS data generated by these various devices is highly valuable for analyzing maritime traffic situation. However, owing to a lack of compatibility between system manufacturers or policy issues, they are often not systematically managed. Therefore, we developed the VTS Bigdata Platform that could efficiently collect, store, and manage control data collected by the VTS, and this paper describes its design and implementation. A microservice architecture was applied to secure operational stability that was one of the important issues in the development of the platform. In addition, the performance of the platform could be improved by dualizing the storage for real-time navigation information. The implemented system was tested using real maritime data to check its performance, identify additional improvements, and consider its feasibility in a real VTS environment.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.360-362
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• 2013

해상교통관제사의 능력 향상을 위해 해양수산부에서는 자격인증에 관한 훈령을 제정한 후 기본과정, OJT 강사과정, 선임관제사 과정, 재교육과정 등의 교육을 시행하면서 교육용 시뮬레이터를 활용해 왔다. 또한, 항만의 안전과 보안을 우선 담보하는 해상 교통관제사로서 능력을 발휘하고 필요한 역량을 갖추기 위해서 IALA V-103에서 언급된 대로 여러 부분의 지식을 함양하고 교육용 시뮬레이터를 이용한 간접경험으로 훈련을 충실히 하고 있다. 그러나 시뮬레이터는 항만의 선박교통상황을 충분히 구현하지 못하며 긴급하고 위험한 상황 또한 제한적으로 구현할 수밖에 없는 등 교육용 시뮬레이터의 약점을 보완하기위해 VTS 시뮬레이터 시스템의 기능강화를 위한 요구사항 분석 및 설계 기준을 검토하였다. 특히, 해상교통관제사의 훈련 상황을 객관적으로 평가할 수 있는 평가기능을 구현하기 위해서 분석 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.209-211
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• 2013

해양사고 예방에 대해 연안 해역이 취약함에 착안하여 서남해안을 중심으로 연안 해상교통관제서비스(연안VTS) 시스템이 설치되고 있다. 인천, 평택, 대산항이 밀집되어 있는 경인 지역은 복잡한 해안 구조와 교통량이 많아 허베이스피리트호 사건과 같이 대형 해양사고에 취약한 지역으로서 안전관리를 위해 경인 연안VTS가 2017년 개국될 예정이다. 관제서비스 제공의 품질을 향상하기 위하여, 경인 연안VTS 관제구역을 설정해 보고, 교통여건, 해상교통량, 해상교통흐름 및 해양사고 현황을 조사하여 항행 위해 요소를 분석해 보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.4-6
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• 2022

전국 23개소에 설치되어 운영중인 해상교통관제시스템(Vessel Traffic System, VTS)의 관제 데이터 실시간 공유를 위해 클라우드 신기술을 적용한 통합 플랫폼을 개발하고 있으며, 이를 위해서는 관제 데이터의 수집, 처리, 분석에서부터 관제 운영 절차에 이르는 전 분야에 대한 새로운 정의가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 기반 차세대 VTS 통합 플랫폼에 대한 다양한 분야에서의 설계를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.337-339
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• 2013

최근 국내에서는 북한의 사이버 테러로 추정되는 전산망 해킹(APT공격)사건과 더불어 하나의 전자전으로서 GPS 재밍 사건들이 인천 등 서해에서 다수 발생되어 왔다. 즉, 이러한 GPS 재머는 러시아 등에서 유출되는 간단한 장비에서부터 치명적인 대규모 전파공격까지 다양한 형태가 발생될 수 있다. 특히 GPS 정보를 사용하는 선박의 AIS 정보는 다수의 선박으로부터 전송되는 정보로서 재밍 대응 가능한 고가의 장비를 선박측에서 탑재하기 어려우며, 송신지가 인근 북한의 경우 국내에서 근원지를 탐지하더라도 대응이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 GPS 교란의 지능화된 여러 공격 형태를 파악하고, 해상교통관제 시스템에서 자체적으로 실시간 대응할 수 있는 방안을 검토하여 시스템 설계에 반영 하고, 관제사의 실시간 인지를 통한 혼란을 방지하며, 선박에 해당 교란 정보를 제공함으로서 능동적인 관제 방안을 제시한다. 실제적으로 재밍에 대응하는 시스템 설계가 관제에 효율적인 방안인지 확인되어야 하며, 국가적으로도 VTS 서비스의 안전성을 보장하는 기술개발로 진화가 고려되어야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.206-207
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• 2019

우리나라에서 해상교통관제시스템(Vessel Traffic Service, VTS) 구역을 설정하여, 관제사를 중심으로 한 VTS와 선박사이의 해상교통상황 등의 교환을 통해 항만의 안전과 항만운영의 효율을 높이고 있다. 향후, 연안으로 확대될 예정이다. 더 넓은 해역에 대해서는 해양안전종합정보시스템(GICOMS)이 있으며, 선박자동식별장치 (AIS), 장거리위치추적시스템 (LRIT) 등에서 송신하는 선박의 운항정보를 수신하여 전자해도에 표시하고 있다. 이와 같은 선박관제정보는 빅데이터로 향후 자동화된 분석과 제원체계가 요구된다. 여기서는 해상교통관제정보 기초 활용 연구로, 소청초 종합해양과학기지주변의 AIS (Automatic Identification System)정보를 사용하여 선박 활동 특성 해석을 진행하였다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• 제37권5호
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• pp.447-452
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• 2013

Vessel traffic system uses multiple sea surveillance radars as a primary sensor to obtain maritime traffic information like as ship's position, speed, course. The systematic errors such as the range bias and the azimuth bias of the two-dimensional radar system can significantly degrade the accuracy of the radar image and target tracking information. Therefore, the systematic errors of the radar system should be corrected precisely in order to provide the accurate target information in the vessel traffic system. In this paper, it is proposed that the method compensates the range bias and the azimuth bias using AtoN information installed at VTS coverage. The radar measurement residual error model is derived from the standard error model of two-dimensional radar measurements and the position information of AtoN, and then the linear Kalman filter is designed for estimation of the systematic errors of the radar system. The proposed method is validated via Monte-Carlo runs. Also, the convergence characteristics of the designed filter and the accuracy of the systematic error estimates according to the number of AtoN information are analyzed.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.290-291
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• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.