• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.6
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• pp.927-934
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• 2015

IMO e-Navigation is ongoing project for safety navigation and protection of maritime environment. Maritime Cloud is a part of e-Navigation Strategy Implementation Plan. It is IT framework technology for exchanging information among maritime stakeholders. We found configuration and operation process by analysis on Maritime Cloud architecture and EPD which is a client program. Through the result, we actually implemented client program. Client program targets Berthing data serviced on AIS-ASM. And we used MMS which is function of message exchanging of Maritime Cloud. The test result show data exchanging succeeded. And it will be helpful to develop Maritime Cloud service, to advance Korean Maritime Cloud.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.1
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• pp.127-132
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• 2006

Maritime transportation engineering is a technical field that observes the flow of vessel's traffic in accurate and describes the feature of ship's movement statistically, then contributes to the improvement of traffic flow and the safety of traffic. The flow of marine traffic can be controlled by carrying out assessment and analysis of vessel's traffic. It can realize the safety of marine traffic by accurate research and analysis of vessel's traffic, understanding its flow and analysis data of vessel traffic. This study the analysis system of marine traffic connected with Radar, AIS based on ENC(Electronic Navigational Chart). The marine traffic analysis system contributes to safety of marine traffic through the design of marine traffic route, harbour facilities and improvement of vessel's traffic flow.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.31 no.1 s.117
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• pp.43-48
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• 2007

Maritime traffic engineering is a technical field that observes the flow of vessels' traffic in accurate and describes the feature of ship's movement statistically, then contributes for the improvement of traffic flow and the safety of traffic. The flow of marine traffic can be controlled by carrying out assessment and analysis of vessel's traffic. It can realize the safety of marine traffic by accurate research and analysis of vessel's traffic, understanding its flow and analysis data of vessel traffic. This study shows the analysis system of marine traffic connected with Radar, AIS based on ENC(Electronic Navigational Chart). The marine traffic analysis system contributes to the safety of marine traffic through the design of marine traffic route, harbour facilities and improvement of vessels' traffic flow.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.272-274
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• 2022

전세계의 상선 80% 이상이 바다를 이용하고 있으며 다양한 해상교통로를 이용하고 있다. 각 국가와 국제기구에서는 선박의 안전한 운항과 해양사고 예방을 위해 항로 설계 기준을 강화하고 있다. 항로가 설정되어 있지 않은 해역은 경제적, 안전요소를 결합하여 선박들이 관습적으로 통항로를 이용하고 있다. 하지만 최근에 이러한 통항로는 해상풍력발전, 해양레저, 어업활동 등 다양한 주체들과 마찰이 생기고 있으며, 해양사고 위험이 증가하고 있다. 따라서 AIS 데이터를 활용하여 밀집도 분석을 수행한 후, 선박의 안전한 항행을 위한 고유 통항로로 제시한다. 또한 선박의 항행 패턴을 고려하여 주요항로, 외부지선항로, 내부지선항로로 구분하였다. 최종적으로 선박 통항로의 95% 신뢰도를 기반으로 안전성 검증을 수행하고 이를 만족하는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.21-22
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• 2023

입항 수역이 좁은 제주항만은 단일 방향 통항이 가능한 one-way 방식을 사용 중 이다. 이러한 항만 특성으로 인해 제주항을 입출항 하는 선박들은 해상교통관제사(Vessel Traffic Service, VTS)의 지시에 의거하여 순서대로 입출항을 하고 있다. 본 연구는 VTS 관제사가 객관적이고 정확한 예측을 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS) 선박항적데이터를 이용하여 제주항에 입출항 하는 선박의 이동시간 통계를 산출하여 선박입출항 소요시간을 분석하고자 한다. 이를 위해 AIS 데이터를 이용하여 선박 이동시간을 산출하는 알고리즘을 제안하고, 이에 더하여 기상 상태와 항만 예선 사용에 따른 입출항 소요 시간을 취합하여 분석하고자 한다. 이에 따른 결과를 실제 관제에 적용 시켜 보다 더 안전하고 효율적으로 항만을 운영하는데 의의를 두고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.41-42
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• 2019

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.52-53
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• 2021

항로표지는 선박이 항로를 안전하게 운항함에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 빅데이터 기반으로 AIS 항적분석 모듈, 항로표지 적합성 평가 모듈, 항로표지 배치 검증 모듈 개발을 하고 이를 통합한 항로표지 적합성 평가 및 최적배치 서비스를 개발하고자 한다. 이에 최적배치 서비스 개발을 위한 로드맵과 모듈 개발을 위한 추진 전략 방향성을 구성하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.06a
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• pp.98-100
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• 2011

울산항은 입출항 선박의 항행안전을 위해 1996년 9월부터 해상교통관제실(VTS)을 설치운영하고 있으나 많은 물동량으로 빈번한 선박통항과 액화가스, 케미컬 등의 위험화물운송선박의 통항 등의 여러 가지 위험요소가 상존하고 있는 개항장이다. 특히 현대 미포조선소와 인근에 산재해 있는 중소 조선소 등에서 발생되고 있는 선박 조립용 블록을 운송하는 예 부선들의 빈번한 운항은 울산항의 안전한 물류유통에 많은 어려움을 야기하고 있는 실정이다. 한편 울산항 해상교통관제실에서는 레이더사이트의 운항선박에 대한 데이터, PORT-MIS의 선박관련 데이터 및 최근 선박자동식별장치(AIS)의 데이터 등 많은 정보들에 의해 운항 선박들의 항행 안전을 도모하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선박 조립용 블록을 주로 운송하는 울산항의 (주)보성해상개발에서 TRS를 이용한 자체 운항관리실을 운용하여 운송효율과 안전운항을 노력하고 있는 상황과 그 결과 울산항 해상교통관제에 미치는 효과에 대해 분석하여 그 효율성을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.24-25
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• 2019

최근 빅데이터 기술 개발로 방대한 데이터의 유의미한 분석 및 예측이 용이해졌다. 선박교통관제센터에서는 각종 센서와 다양한 정보를 기반으로 VHF 교신을 통해 선박교통관제를 수행한다. 관제사가 활용하는 레이더, AIS, Port-MIS. 센서 등의 데이터들이 디지털로 저장되고 있으며, 관제사의 VHF 교신내용은 디지털파일로 저장되어 선박교통관제센터의 서버 2개월간 보관된다. 본 논문에서는 관제 결과로 저장되고 있는 관제 로그 데이터를 활용하여 빅데이터를 구성하고 이를 기반으로 유의미한 정보를 생성할 수 있는 방안을 연구하였다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.2_2
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• pp.365-377
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• 2020

Continuous monitoring and immediate response is essential to protect the national maritime territory and maritime resources from the activities of illegal ships. Synthetic Aperture Radar (SAR) images with a wide range of images are effective for maritime surveillance asthe weather and day-night conditions rarely affect to image acquisition. However, an effective ship detection is not easy due to the huge data size of SAR images and various characteristics such as the speckle noise. In this study, the Human Visual Attention System (HVAS) algorithm was applied to KOMPSAT-5 to extract the initial targets, and the SAR-Split algorithm depending on the imaging modes was used to remove false alarms. The detected targets were finally selected by the Constant False Alarm Rate (CFAR) algorithm and matched with the ship's Automatic Identification System (AIS) information. Overall, the detected targets were well matched with AIS data, but some false alarms by ship wakes were observed. The detection rate was about 80% in ES mode and about 64% in ST mode. It is expected that the developed ship detection algorithm will contribute to the construction of a wide area maritime surveillance network.