기상, 해양 및, Ka-대역 통신 탑재체를 탑재하고 정지궤도에서 기상 및 해양 감시 임무 및 통신 서비스를 수행하는 통신해양기상위성은 기상 및 해양 탑재체에서 관측된 원시 데이터의 지상국 전송 및 지상국에서 처리된 기상 데이터의 최종 사용자국에게 중계 전송을 기상해양데이터통신 서브시스템이 있다. 기상해양데이터통신 서브시스템은 기상 및 해양 탑재체에서 수집된 원시 데이터를 받아 CCSDS 권고안에 준하여 포맷하고 증폭기를 거쳐 지상국에 전송하는 SD 채널과 지상국에서 처리된 기상 데이터를 CGMS 권고안에 따라 LRIT/HRIT 포맷팅된 신호를 최종 사용자국에 중계하는 기능을 제공하는 MPDR 채널로 구성된다. 본 논문은 관측 데이터 전송 및 중계를 위해 구성된 기상 해양데이터통신 서브시스템을 구성하고 서브시스템 예비 성능 해석을 통해 주요 요구 성능 파라미터의 만족 여부를 확인하는데 있다.
현재 국내 해양에 설치된 항로표지를 통해 해양 상태에 대한 다양한 정보가 수집/관리되고 있으며, 기상청에서 제공되는 기상 데이터 등 항로표지 데이터와 연계를 통해 유용한 서비스 개발이 가능한 데이터가 생상되고 있으나, 각 데이터의 관리 주체/시스템이 분산되어 효율적으로 활용되기 어려운 실정이다. 이에, 본 논문에서는 항로표지 데이터와 타 시스템에서 수집/관리되고 있는 데이터의 연계/분석을 통해 항로표지 데이터 기반의 다양한 서비스 개발에 활용 가능한 스마트 항로표지 빅데이터 플랫폼 구축 기술을 제안한다.
해양수산분야의 웹 자원을 포함한 전자정보자원의 효율적인 메타데이터시스템 구축방안을 수립하기 위하여 국내외의 전문분야 메타DB를 조사하였다. 해양연구문헌은 IAMSLIC의 해양웹자원리스트 정보를 주요 컨텐츠로하여 메타데이터 시스템을 구상하며, 해양조사자료는 자료종류 및 특성에 부합하는 메타데이터항목 및 양식을 설정하여 시스템을 구현하고자 한다.
국제해사기구의 e-Navigation 전략은 선박에 새로운 기술을 도입하여 더욱 편리하고 안전한 항해를 지원하는 것이다. e-Navigation 전략 이행을 위해 다양한 해양 정보 서비스에서 발생 가능한 요구사항을 수용할 수 있는 공통 데이터 모델이 필요하게 되었고, 최종적으로 국제수로기구의 S-100 표준이 선정되었다. 이 중 해양기상정보를 차세대 전자해도정보시스템에서 표출하기 위한 S-41X 제품표준은 현재 개발이 미완료된 의 논의가 시작되고 있는 상황이다. 본 논문은 S-41X 제품표준 중 격자 데이터 기반의 S-413 제품에 대한 데이터 모델을 설계하였다. 또한 격자 데이터 형식을 지원하는 타 S-100 데이터 제품을 참고하여 국내 원시자료인 기상청 수치예보모델 결과를 활용한 제품 인코딩 테스트 단계의 연구를 수행하였다.
울산항 해상교통관제센터(VTS)에서 수신한 AIS 데이터를 이용하여 울산항 출입하는 선박의 MMSI 정보를 분류하였다. 분류된 MMSI 정보는 웹 크롤링을 통하여 선박의 종류, 국적, 총톤수, 길이, 폭 등을 데이터를 수집하였다. AIS 데이터와 MMSI의 선박 정보를 이용하여 출입하는 선박의 선종별 운항 경로 궤적을 분석하였다. 분석된 데이터는 선박 도선 및 항내 안전항로 유도에 활용하고자 한다.
최근 디지털 통신기술이 해사(海事)분야에도 널리 적용되기 시작하면서 대용량의 데이터가 축적되고 있으며, 이에 따라 데이터과학 및 인공지능 기술을 활용하여 새로운 가치를 창출하기 위한 시도가 널리 이루어지고 있다. 대표적으로 우리나라 해양수산부는 LTE-Maritime 통신망을 기반으로 지능형 해상교통정보 서비스를 2021년부터 국민들에게 제공하고 있으며, 이와 함께 대용량의 해상교통정보를 데이터과학 기반으로 분석하여 서비스를 개선하는 등 부가가치를 창출하기 위한 연구개발이 진행되고 있다. 한편 이러한 해사 분야의 데이터 기반 연구를 수행하기 위해서는 연구자가 원하는 데이터를 적시에 제공받아 활용할 수 있는 법제도적 연구 환경의 조성이 필수적이다. 이번 연구에서는 우리나라 해사 분야 데이터의 종류를 살펴보고, 과학적 분석 및 활용과 관련된 법제도를 식별하였다. 연구 결과 개별 해사데이터의 활용을 제한하는 법제도적 요인이 있음을 확인하였으며, 이를 개선하여 데이터 기반 연구개발을 촉진하기 위한 방안을 제시하였다.
해양사고 원인의 70 % 이상을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요한 이슈이다. 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가함으로써 예상되는 위기의 수준을 과학적으로 예측할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해서는 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 연계 데이터 확보를 위한 것으로, 해양안전심판원의 통계 데이터 사이의 연계성 확보 방안을 주로 검토하였다. 그리고 이러한 통계 데이터를 인적 모델에 적용하는 방법과 전략도 검토하였다. 인적 모델은 회사, 선박, 해기사 관련 요소들이 총체적으로 반영될 필요가 있음을 알았고, 이러한 세 가지 요소로 구성된 통합 모델을 설계하기 위한 방안도 검토하였다. 특히, 각 요소들에 포함될 데이터 사이의 연계성 확보를 위해서 해양사고 연계 체인(Chain)을 도입하였다. 확보한 데이터는 사고의 가장 근본원인인 Hazard부터 사고의 영향을 나타내는 Impact까지의 6 단계 분석 방법을 적용하여 통계 데이터에 결합되어 있는 원인과 결과 사이의 연계성을 확보할 수 있는 방안을 수립하였다. 본 연구는 중장기적으로 추진할 과제이기 때문에 향후 본 연구 내용을 토대로 인적 모델을 개발하여 해양사고 예방에 적극 기여하고자 한다.
수로조사 정보DB의 효율적인 운영 관리시스템 개발을 통하여 해양정책 수립과 신속하고 다양한 해양공간정보 제공에 부응코자 해양공간정보 수요자 중심이 관리 및 데이터 활용 지원체계를 구축하여 글로벌 해양강국으로 해양영토관리, 재난 및 재해, 선진형 국민체감 해양정보 제공 등 다양한 목적으로 활용.
현재 선박의 항로계획은 항해사들의 항해지식과 경험을 바탕으로 이루어지고 있다. 하지만 자율운항선박의 등장으로 항로계획의 자동화에 대한 연구가 학계와 산업계에 관심이 높다. 본 연구에서는 AIS 데이터를 활용하여 선박의 항로계획을 자동으로 생성하기 위해 격자기반의 최단경로 알고리즘을 활용하였다. 이는 자율운항선박의 항로계획 생성에 있어 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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