• 수산해양교육연구
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• 제28권6호
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• pp.1812-1821
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• 2016

The purpose of this study is to survey input data error of ship automatic identification system (AIS) and suggest its improvement. The effects of AIS were observed. Input data error of AIS was investigated by dividing it into dynamic data, static data by targeting actual ships and its improvement method was suggested. The findings are as follows. Looking into accidents before and after AIS is enforced to install on the ship, total collision were decreased after AIS installed. Static data error of AIS took place mainly in the case that ship name, call sign, MMSI, IMO number, ship type, location of antenna (ship length and width) were wrongly input or those data were not input initially. Dynamic data error of AIS was represented by input error of ship's heading. As errors of voyage related data take place as well, confusion is made in sailing or ship condition. Counter measures against the above are as follows. First, reliability of AIS data information should be improved. Second, incessant concern and management should be made on the navigation officers.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.305-308
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• 2014

AIS(Automatic Identification System)은 선박과 육상뿐만 아니라 선박 상호간의 안전항해 관련 정보를 송수신하기 위한 무선항행설비로서 SOLAS 협약에 의해 도입되어 널리 사용되고 있으며, 특히 선박의 관제업무에 많이 이용되고 있다. AIS 동적정보는 선박의 항해상태와 속도에 따라 2초 내지 3분 간격으로 전송되고 있다. 그러나 AIS 통신량이 증가하면서 데이터링크 부하 증가와 슬롯충돌로 인하여 AIS 데이터가 수신되지 못하는 경우가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 AIS 데이터링크 부하를 경감하기 위한 방안으로 AIS 동적정보 전송주기에 대한 변경 방안을 제시하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.24-29
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• 2019

AIS는 여느 조직에서든 가장 중요한 시스템 중 하나인 바, 데이터품질은 지식기반 산업사회에 있어 정보시스템의 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구의 목적은 회계정보 품질에 영향을 미치는 중요한 요인들을 식별하고 이 요인들이 AIS 데이터 품질을 산출함에 영향을 미치는 가를 확인하고자 함에 있다. 광범위한 문헌조사를 통하여 데이터 품질에 대한 일련의 CSF를 발견하고자 하였으며, 경험적 연구를 통하여 연구목적을 달성하고자 하였다. 연구결과 AIS 데이터 품질에 영향을 미치는 가장 중요한 요인은 최고경영자 결의, AIS 본연의 특성, 입력통제로 나타났으며, AIS 데이터 품질에 영향을 미치는 요인을 검증하기 위한 회귀분석을 통하여 상기 3개 요인을 인식하는 정도와 AIS 데이터 품질을 인식하는 수준 간에 매우 유의적인 관련이 있다는 것을 발견하였다. 본 연구를 통하여 AIS를 도입하고 운영함에 있어서는 회계정보의 품질을 영향을 미치는 요인들에 대한 조직 내의 통제활동에 기여할 수 있으며 통제방안에 대한 연구가 후속으로 연구되어야 할 것이다.

• 한국해양공학회지
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• 제37권5호
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• pp.198-204
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• 2023

In response to the complexity and time demands of conventional methods for estimating the hydrodynamic coefficients, this study aims to revolutionize ship maneuvering analysis by utilizing automatic identification system (AIS) data and the Support Vector Regression (SVR) algorithm. The AIS data were collected and processed to remove outliers and impute missing values. The rate of turn (ROT), speed over ground (SOG), course over ground (COG) and heading (HDG) in AIS data were used to calculate the rudder angle and ship velocity components, which were then used as training data for a regression model. The accuracy and efficiency of the algorithm were validated by comparing SVR-based estimated hydrodynamic coefficients and the original hydrodynamic coefficients of the Mariner class vessel. The validated SVR algorithm was then applied to estimate the hydrodynamic coefficients for real ships using AIS data. The turning circle test wassimulated from calculated hydrodynamic coefficients and compared with the AIS data. The research results demonstrate the effectiveness of the SVR model in accurately estimating the hydrodynamic coefficients from the AIS data. In conclusion, this study proposes the viability of employing SVR model and AIS data for accurately estimating the hydrodynamic coefficients. It offers a practical approach to ship maneuvering prediction and control in the maritime industry.

• Asian Journal of Business Environment
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• 제12권3호
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• pp.1-12
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• 2022

Purpose: This study aims to investigate whether AIS data can be used as a supporting indicator or as an initial signal to describe Indonesia's export-import conditions in real-time. Research design, data, and methodology: This study performs several stages of data selection to obtain indicators from AIS that truly reflect export-import activities in Indonesia. Also, investigate the potential of AIS indicators in producing forecasts of the value and volume of Indonesian export-import using conventional statistical methods and machine learning techniques. Results: The six preprocessing stages defined in this study filtered AIS data from 661.8 million messages to 73.5 million messages. Seven predictors were formed from the selected AIS data. The AIS indicator can be used to provide an initial signal about Indonesia's import-export activities. Each export or import activity has its own predictor. Conventional statistical methods and machine learning techniques have the same ability both in forecasting Indonesia's exports and imports. Conclusions: Big data AIS can be used as a supporting indicator as a signal of the condition of export-import values in Indonesia. The right method of building indicators can make the data valuable for the performance of the forecasting model.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권2호
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• pp.219-228
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• 2024

Vessels can operate with their Automatic Identification System (AIS) turned off, prompting the development of strategies to identify them. Among these, utilizing satellites to collect radio frequency (RF) data in the absence of AIS has emerged as the most effective and practical approach. The purpose of this study is to develop a matching algorithm for RF with AIS data and find the RF's applicability to classify a suspected ship. Thus, a matching procedure utilizing three RF datasets and AIS data was employed to identify ships in the Yellow Sea and the Korea Strait. The matching procedure was conducted based on the proximity to AIS points, ensuring accuracy through various distance-based sections, including 2 km, 3 km, and 6 km from the AIS-based estimated points. Within the RF coverage, the matching results from the first RF dataset and AIS data identified a total of 798 ships, with an overall matching rate of 78%. In the cases of the second and third RF datasets, 803 and 825 ships were matched, resulting in an overall matching rate of 84.3% and 74.5%, respectively. The observed results were partially influenced by differences in RF and AIS coverage. Within the overlapped region of RF and AIS data, the matching rate ranged from 80.2% to 98.7%, with an average of 89.3%, with no duplicate matches to the same ship.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.92-99
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• 2016

AIS(Automatic Identification System)는 VHF 통신 대역을 이용하여 선박의 속도, 위치 및 항행정보를 AIS를 설치한 다른 선박 및 해안 기지국이 공유하는 근거리 해상 교통관리 시스템이다. 기존의 시스템은 AIS 신호를 수집하는 기지국이 해안 및 섬에 위치하였기 때문에 선박 정보를 획득하는데 제한적이었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 저궤도 위성에 AIS 탑재체를 장착하여 넓은 범위의 선박 정보를 획득할 수 있다. 현재 저궤도 위성에 장착되는 AIS 탑재체는 UART를 통해 위성탑재컴퓨터와 연결되고, 위성탑재소프트웨어가 이를 제어하여 운영된다. 위성탑재소프트웨어는 지상에서 전송한 Command를 AIS 탑재체로 전달해야 하고, AIS 탑재체로부터 전송되는 Response, OBP, OGP 데이터를 효율적으로 관리하여 지상으로 내려 보내야 한다. 이에 본 논문에서는 AIS 탑재체 운영을 위한 위성탑재소프트웨어의 설계 및 검증 내용에 대해 기술한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.430-432
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• 2013

AIS(Automatic Identification System)은 선박과 육상뿐만 아니라 선박 상호간의 안전항해 관련 정보를 송수신하기 위한 무선항행설비로서 SOLAS 협약에 의해 도입되어 널리 사용되고 있으며, 특히 선박의 관제업무에 많이 이용되고 있다. 그러나 해안국의 AIS 통신권을 광역화 하여 통신망을 구성할 경우 선박의 정보를 수신하는 데 있어서 많은 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 해안국의 광역 통신권에서 AIS 정보를 수신하는 경우의 문제점을 수신된 데이터를 근거로 분석하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.576-584
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• 2022

기존 해상 교통안전을 위한 기반 정보는 AIS 시스템을 사용하여 왔으나, IMO의 e-Navigation 도입이 제기된 이후 LTE 통신을 활용한 초고속 해상무선통신시스템(LTE-Maritime, LTE-M)이 세계 최초로 대한민국에 구축되었다. 본 논문에서는 AIS와 LTE-Maritime을 사용하여 수집된 항적 데이터를 비교 분석하고, 두 가지 종류의 항적 데이터를 기반으로 해상 안전사고 예방에 활용될 수 있는 항적 예측을 수행하였다. AIS 대비 LTE-Maritime의 데이터 수집 간격이 조밀하고 균일하여 항적 예측 오차가 작은 것을 확인하였다. LTE-Maritime에서 수집된 데이터의 경우 데이터 송·수신 시간 간격은 AIS 대비 항적 예측 오차에 대한 영향이 약 17% 적은 것을 발견하였다. 본 연구는 AIS와 LTE-Maritime의 항적 데이터와 그 활용을 정량적으로 비교한 최초의 연구라는 점에서 의미가 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제19권4호
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• pp.345-351
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• 2013

IWRAP 프로그램은 수로에서의 위험성을 평가하는데 유용한 프로그램이다. 그러나 이 프로그램의 기본 버전의 경우 AIS 데이터를 수집하는 기능이 포함되지 않아서, 더구나 베트남과 같은 개발도상국에서는 해상교통량 통계 데이터가 없는 실정이다. 사용자들은 수동으로 준비하여 입력하여야 한다. 이 연구는 IWRAP Mk2 프로그램 기본 버전을 사용하는데 있어 AIS 데이터를 전처리(pre-process) 할 수 있는 프로그램을 개발하고자 하였으며, 선박 형태, 선박 크기, 통과 시간 등으로 분류한 통항로에서의 선박 통항 척수 및 항로 배치와 같이 해역 내 해상교통에 관한 정보들을 사용자에게 제공하도록 고안되었다. 이렇게 개발된 통합 AIS 프로그램(Total AIS, TOAIS)은 베트남 Vung Tau 해역의 AIS 수집 데이터를 전처리할 수 있는지에 대하여 검증하였다. 그 결과, 통합 AIS 프로그램에서 전처리한 데이터를 이용한 IWRAP 프로그램은 베트남 해역의 위험성을 효율적으로 평가할 수 있었다.