• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.175-176
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• 2020

시뮬레이션 기반의 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 이용하여 교통 특성 모델을 구축하고, 이를 통해 해상교통 현상을 재현함으로써 분석을 수행하는 방법이다. 교통 특성 모델은 교통 현상을 수치적으로 표현한 일반화 된 모형을 말하며, 모델링 작업에 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 해상 교통 특성을 생성하기 위한 자동화 된 프로세스를 제안하며, 실제 목포항의 항적 데이터에 적용하여 교통특성 정보 생성 방법으로서의 활용 가능성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.8-9
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• 2019

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.173-174
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• 2020

해양 공간 개발과 신개념 선박이 출현함에 따라 해상교통 환경은 복잡해지고 있으며, 이에 해양안전을 확보하기 위한 다각적인 대비책이 마련되어야 한다. 특히, 선박운항 시뮬레이터 및 과거 항적 데이터를 이용한 기존의 해상교통안전진단체계는 이러한 교통 환경의 변화를 반영하지 못하기 때문에 분석에 한계가 존재한다. 동적인 해상교통 환경에 적합한 시뮬레이션 기반 분석 방법이 개발되어야 하며, 이를 위해 본 논문에서는 에이전트 개념을 기반으로 하는 모델링-시뮬레이션(M&S) 플랫폼을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.179-180
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• 2020

해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 선박운항자의 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 선박운항자 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 발표에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 선박운항자의 충동회피를 위한 행동 분석를 수행했으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 선박운항자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델 개발현황을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.306-307
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• 2022

Recently, in the process of developing, verifying, and upgrading the e-Navigation service and autonomous navigation system, there is an increasing demand for inter-working with a ship-handling simulator that can simulate actual maritime traffic conditions. In this paper, to develop a ship-handling simulation system based on actual maritime traffic conditions, a simulation server was built, received information on the actual maritime traffic conditions from the e-Navigation linkage system, and changed to information for operating the ship-handling simulator. In order to provide simulation images to users, 3D shape modeling for trade ports, coastal ports in Korea and major type of ship were performed. The developed system will be used for the advancement of e-Navigation service, development and verification of autonomous navigation systems, by enabling simultaneous processing of more than 10,000 ships and allowing users to simulate actual maritime traffic conditions in the desired area.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.1-2
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• 2019

일반적인 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 기반으로 데이터를 추출한 후 모델을 구축하며, 구축된 모델을 바탕으로 해상교통 현상을 재현하고 있지만, 이러한 방법은 항로 혹은 통항량 변동 등의 변화에 따른 교통류를 예측할 수 없어 그 활용에 제약이 많다. 본 논문에서는 기존의 해상교통 분석 사례를 통해 교통 특성 모델의 요소를 식별하고, 이를 동적인 해상교통 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 에이전트 기반의 교통류 생성 기술 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.44 no.6
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• pp.469-476
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• 2020

Modeling and Simulation (M&S) systems which deal with situational complexity often require human involvement due to the high-level decision-making that is necessary for ship movement, navigation, control center management, shipping company logistics, meteorological system information, and maritime transportation GIS. In order to properly simulate maritime traffic, it is necessary to accurately model the human decision-making process of the ship officer, including aspects of the ship officer's behavioral tendencies, personal navigation experience, and pattern of voyage errors, as this is the most accurate way in which to reproduce and predict realistic maritime traffic conditions. In this paper, which looks at agent-based maritime traffic simulation, we created a basic survey in order to conduct behavior analysis on ship operators' collision avoidance strategies. Using the information gathered throughout the survey, we developed an agent-based navigational behavior model which attempts to capture the behavioral patterns of a ship officer during an instance of ship collision. These results could be used in the future in further developments for more advanced maritime traffic simulation.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.10-11
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• 2019

해상교통 환경은 항해사, 관제사, 자선, 타선 등의 복합적 상호작용과 관계에 의해서 형성되지만 그동안의 해상교통 분석은 과거 항적 데이터의 통계분석이나 선박운항 시뮬레이터를 이용한 자선의 운항특성을 분석하는 것에 국한되어 왔다. 복잡함 속에서도 교통흐름과 특성을 나타내는 교통 환경을 사실적으로 모사하기 위해서는 교통 환경을 구성하는 각 요소에 대한 모델링 및 시뮬레이션이 사실적으로 이루어지고 요소간의 상호작용이 재현될 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 에이전트 기반의 시뮬레이션 기술을 분석하고 적용 방안을 연구하였다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.26 no.7
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• pp.759-766
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• 2020

In recent years, the maritime traffic environment has been changing in various ways, and the traffic volume has been increasing constantly. Accordingly, the requirements for maritime traffic analysis have become diversified. To this end, traffic characteristics must first be analyzed using vessel trajectory data. However, as the conventional method is mostly manual, it requires a considerable amount of time and effort, and errors may occur during data processing. In addition, ensuring the reliability of the analysis results is difficult, because this method considers the subjective opinion of analysts. Therefore, in this paper, we propose an automated method of traffic network generation for maritime traffic analysis. In the experiment, spatiotemporal features are analyzed using data collected at Mokpo Harbor over six months. The proposed method can automatically generate a traffic network reflecting the traffic characteristics of the experimental area. In addition, it can be applied to a large amount of trajectory data. Finally, as the spatiotemporal characteristics can be analyzed using the traffic network, the proposed method is expected to be used in various maritime traffic analyses.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.310-311
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• 2015

Ships' tracking data are being monitored and collected by vessel traffic service center in real time. In this paper, we intend to contribute to vessel traffic service operators' decision making through extracting ships' tracking patterns and models based on these data. Support Vector Machine algorithm was used for vessel track modeling to handle and process the data sets and k-fold cross validation was used to select the proper parameters. Proposed data processing methods could support vessel traffic service operators' decision making on case of anomaly detection, calculation ships' dead reckoning positions and etc.