• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.1-10
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• 2024

해상 운송의 대부분을 차지하고 있는 선박의 경로를 예측하는 연구는 해상의 위험을 사전에 탐지하여 사고를 예방할 수 있다. 도로와 달리 해상에는 신호체계가 따로 존재하지 않고, 교통 관리가 어렵기에 해상 안정성을 위해 선박 경로 예측은 필수적이다. 그러나 선박의 경로 데이터셋의 시간 간격은 통신 장애로 인해 불규칙하다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 선박 경로 예측에 적합한 보간법을 사용하여 데이터의 시간 간격을 조정하는 방법을 제시한다. 또한, 선박의 경로를 예측하기 위한 선박 경로 예측 딥러닝 모델을 개발하였다. 본 연구의 모델은 선박의 실시간 경로 정보를 담고 있는 AIS 데이터를 통해 선박의 이동패턴을 파악하여 이후에 위치할 선박의 GPS 좌표를 예측하는 LSTM 모델이다. 본 논문은 선형 보간법을 사용한 데이터 전처리 방법과 선박 경로 예측에 적합한 딥러닝 모델을 제시하고, 실험을 통해 MSE 0.0131, Accuracy 0.9467로 본 논문에서 제시하는 방법의 예측 성능이 우수함을 나타낸다.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권3호
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• pp.203-209
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• 2014

As a sense of practical field, most researchers emphasize the importance of safety management to prevent marine accidents. The purpose of this paper is to develope a new safety evaluation method using Safety Index (SI) which is to measure the emotional feeling of navigation officer by traffic situations. In this study, the questionnaires with SI are used to investigate the degree of sensing levels of navigation officers according to the navigation situations. In addition, the traffic data obtained from AIS (Automatic Identification System) data are used to give actual situations in the questionnaire investigation. As results of questionaries investigations based upon the AIS data, it is shown that the Safety Index can be used as a criterion to determine the safety levels of ship navigating in a coastal areas.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.177-180
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• 2005

현재 AIS는 운영관리 측면에서 기지국 장치들의 높은 효율성과 안전성이 요구되고 있고, 서비스 범위 측면에서도 AIS 송수신기의 성능평가를 통한 음영구역의 최소화가 필요한 시점이다. 따라서 본 논문에서는 AIS의 전파환경 평가를 통한 기지국 전파도달 범위 및 음영구역을 분석한다. 먼저, 국내 AIS 기지국 및 VTS 센터의 구축 현황에 살펴보고, AIS 전파 환경 분석을 위해, 특성에 따른 전파의 도달범위 분석방안을 수립한다. 다음으로 실제 수집한 데이터를 기후 및 지형요소에 따라 분석하여, 전국 22개 기지국의 서비스지역 및 음영지역을 도출한다. 마지막으로 분석결과 및 문제점을 요약하고, 개선방안을 제시한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권4호
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• pp.285-289
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• 2012

In a coastal area, all of the vessels are always exposed to the potential risk, taking into the maritime accident statistics account over the last decades. To manage vessels underway safety, the characteristics of ship movements in a fairway should be recognized by VTS system or VTS operators. The IMO has already mandated the shipboard carriage of AIS since 2004, as stated in SOLAS Chapter V Regulation 19. As a result, the static and dynamic information of AIS data has been collected for vessel traffic management in the coastal areas and used for VTS. This research proposes a simple algorithm of recognizing potentially risky ships by observing their trajectories on the fairway. The static and dynamic information of AIS data are collected and the curvature for the ship trajectory is surveyed. The proposed algorithm finds out the irregularity of ship movement. The algorithm effectively monitors the change of navigation pattern from the curvature analysis of ship trajectory. Our method improves VTS functions in an intelligent way by analyzing the navigation pattern of vessels underway.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.478-480
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• 2005

The AIS(Automatic Identification System) transmits the position of ships and other information to prevent accidents which could occur in the sea. It has to be developed SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access) Algorithm which is important on wireless communication method for the AIS because It is based on ITU(International Telecommunication Union) M.1371-1 of the international standard therefore, we need to develop a performance evaluation simulator efficiently to develop and analyze SOTDMA Algorithm. This paper shows the method of designing it. Real ships access The VHF maritime mobile band but in this performance evaluation simulator several ship objects access the shared memory. Real ships are designed as the object and the wireless communication channel is designed as the shared memory. The ships apply for real virtual data which got from assistance hardware and The SOTDMA Algorithm driving state verifies the performance evaluation simulator by IEC(International Electrotechnical commission) 61993-2. After verifying results the performance evaluation simulator is correctly satisfied with IEC 61993-2. So we expect that it helps not only the AIS technology developed but also verify new SOTDMA Algorithm.

• 한국전문물리치료학회지
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• 제14권4호
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• pp.35-43
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• 2007

The purpose of this study was to compare the static balance in a sitting position between a group with adolescent idiopathic scoliosis (AIS) and a normal aged-matched group. Forty-nine subjects were included in this study. Thirty-one healthy subjects and eighteen AIS subjects were participated. Each group was tested with the Lumbar Trunk Muscle Endurance Test (LTMET) and Balance Performance Monitor (BPM). The parameters for static balance were sway area, sway path, mean balance, maximum velocity, anterior-posterior angle, and left-right angle of each group with eyes opened and closed. Results from the LTMET showed significantly more increase in the normal group than in the AIS group in the flexor and extensor endurance. The BPM tested showed significantly difference beteen the groups in parameters of sitting balance such as maximum velocity and anterior-posterior sway angle. For the AIS subjects, there were no significant differences in all parameters of sitting balance between eyes opened and eyes closed. In comparisons of the groups with eyes opened there were no significant differences in all parameters of sitting balance. In comparisons of the groups with eyes closed there were significant differences in the sway area, maximum velocity, anterior-posterior sway angle and left-right sway angle. These results suggest that the AIS group relies much more on proprioception than on vision, and develops compensatory passive postures of the spine. Further study is needed to measure many AIS patients with morphologic and electromyographic data for clinical application.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.927-934
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• 2015

IMO의 이-내비게이션은 안전항해와 해양환경 보호를 위해 진행중인 프로젝트이다. 이-내비게이션의 전략 이행 계획 중 마리타임 클라우드라는 프로젝트가 존재한다. 마리타임 클라우드는 해양 이해관계자들 간의 정보교환을 위한 IT 프레임워크 기술이다. 마리타임 클라우드의 아키텍처와 클라이언트 프로그램인 EPD를 분석하여 구조, 동작방식 등을 파악하였으며 이를 통해 실제 클라이언트 프로그램을 구현하였다. 클라이언트 프로그램으로는 현재 AIS-ASM을 통해 제공되고 있는 서비스인 정박정보(Berthing Data)를 대상으로 마리타임 클라우드의 메시지 전달 기능인 MMS 서비스를 이용해 데이터 교환이 이루어질 수 있는지 테스트하였다. 테스트 결과 MMS 서비스를 이용한 데이터 교환에 성공하였으며 이는 향후 마리타임 클라우드 서비스 개발에 도움이 될 수 있으며, 한국형 마리타임 클라우드 개발에 기여할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.169-171
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• 2013

The ships always have had the risk of collision. There are also a number of near-miss situations especially in the congested area such as port entrance, restricted waters and crossing point of the ship's route. In those areas, the navigator might have more stress than other areas. If the collision risk of decided area is calculated, it might be possible to analyse the human factors by using this data. It is also helpful for deciding a position of aids to navigation or any other system for the safety navigation. For this purpose, the model of collision risk with AIS data has been explained in this paper. The calculated result from the proposed model has been examined by using the simulation.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.82-84
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• 2011

2005년 9월 26일 컨테이너선 Cast Prosperity 호와 탱커선 Hyde Park은 Quebec 주 Trois-Riveres 로부터 남서쪽으로 12마일 떨어진 Lac Saint-Pierre 의 Channel 을 통과하던 중 충돌한다. Cast Prosperity 호는 VDR(Vessel Data Recorder)를 탑재하고 있었고 이 VDR의 기록과 양 선박의 AIS 기록을 토대로 사고를 재현하게 된다. 또한, 선주사로부터 제공된 자료를 바탕으로 사고 선박의 Database 및 사고 해역의 Database를 제작하여 ECS 의 항해 기록 및 각종 기상 Data 를 활용하여 사고 당시 선박의 항해과정을 3차원 영상으로 재현하여 사고의 원인을 규명한 사건이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.106-107
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• 2022

주변선박에 대한 선종 식별은 선박의 향후 이동 경로와 조종 특성을 유추할 수 있으므로 항해사와 VTS 관제사에게 모두 중요한 정보이다. 그러나 AIS메시지 전송 중 통신 문제, 항해사의 AIS 이용 미숙지로 인해 선박의 선종 확인이 불가능한 경우가 빈번하다. 따라서 이 연구는 AIS데이터를 학습 및 테스트 데이터셋으로 분할, 무작위의 숲 분류기(Random Forest Classifier)에 AIS데이터의 선박 특성(feature)과 선종을 훈련 및 예측하는 방법을 제시한다. 연구를 위해 2018년 한해 울산 앞바다 AIS데이터를 이용하였다. 이 방법을 사용하면 다수의 항해사 또는 VTS 관제사가 토론을 통해 선종예측 경험을 공유하는 것과 같은 기능을 할 수 있다.