해양사고를 줄이고 해사안전 및 바다국민 행복을 도모하기 위해 해양수산부는 2021년 1월말부터 국민을 대상으로 지능형 해상교통정보서비스를 제공하고 있다. 본 서비스를 통해 다양한 정보가 생성 및 수집되고 있으며, 수집된 정보를 기반으로 데이터과학에 접목시켜 서비스 알고리즘을 개발하고 검증하여 보다 안전하고 효율적인 지능형 해상교통정보서비스 구현을 위한 연구개발이 진행 중에 있다. 향상된 서비스를 개발 및 구현하기 위해서는 수집·저장된 데이터를 연계하고 여러 시스템에서 데이터를 원활하게 접근하여 사용하고 저장할 수 있는 데이터파이프라인 체계가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 데이터과학 기반 서비스 알고리즘 개발 환경과 지능형 해상교통서비스 테스트베드 등 다양한 시스템에서 활용 가능한 데이터파이프라인을 설계하였다.
지능형 해상교통정보서비스(바다내비)는 선박에 설치한 LTE-Maritime 송수신기 및 AIS 등의 선박 장비로부터 육상 센터에 주기적으로 수집한 선박들의 위치 정보 기반으로 선박의 충돌·좌초 등을 예방할 수 있도록 실시간 예방 정보를 선박에 제공한다. 그러나 위 서비스는 선박의 위치를 측정하는 GPS 위치 정보가 LTE-Maritime 또는 AIS 망을 통해 전송되는 과정 중에 끊기거나 위치 튐 및 지연 등의 현상이 발생할 수 있어 선박 위치 정보의 신뢰성을 떨어드릴 수 있다. 본 연구는 확률에 기반한 최적 추정 필터인 칼만필터를 이용하여 기존 수신 위치정보를 기반으로 선박 위치 예측을 통해 비정상 구간에서도 어느 정도 신뢰성 있는 위치 정보를 추정하는 것을 목표로 한다.
해상교통관제센터(Vessel Traffic Service, VTS)에서 항해중인 선박의 효과적인 관리를 위해 선박에 영향을 주는 외력에 대한 평가가 필요하다. 해상교통 빅데이터는 크게 선박 제원 및 통항정보 등 선박에 의하여 수집되는 정보가 있으며, 다른 하나는 해역에 관련된 바람, 파고, 조류흐름의 외력정보가 있다. 본 연구에서는 이러한 해상교통 빅데이터를 활용하여 선박에 영향을 주는 외력영향을 평가하는 방법에 대해 제안한다. 해상교통 빅데이터를 활용하기 위하여 바람, 파도, 조류 정보, 대수속력(Speed Over Water, SOW)에 대한 정보로 구성되는 해역외력코드(Waterway External Force Code)를 사용하였다. 해역외력코드를 데이터베이스로 하여 그 결과로서 선박에 작용하는 외력영향을 추정하였다.
해상교통 안전을 위한 지능형 해상교통정보서비스에서는 수심, 해사안전법, 기상정보, 연료 소모량 등의 정보를 고려한 안전하고 효율적인 최적 안전항로를 제공하는 서비스를 운영하고 있다. 하지만 서비스 사용자들 입장에서 불필요한 우회, 해상 객체에 대한 보수적인 안전거리 등으로 개인의 운항 경험, 스타일 등에 맞는 항로를 선호한다. 본 연구는 LTE-M을 통해 수집한 선박의 항적 데이터로 선박이 자주 운항하는 구역에 대해 간선 가중치를 조절하여 별도의 해상 환경을 반영하지 않고도 서비스 사용자들의 경험에 기반한 최적 안전항로를 추출할 수 있는 모델을 연구하였다.
In this study, a simulation system was developed to verify autonomous navigation algorithm in complex maritime traffic areas. In particular, real-world maritime traffic scenario was applied by considering near real-time maritime traffic information provided by Korean e-Navigation service. For this, a navigation simulation system of Unmanned Surface Vehicle (USV) was integrated with an e-Navigation equipment, called Electronic Chart System (ECS). To verify autonomous navigation algorithm in the simulation system, initial conditions including initial position of an own ship and a set of paths for the ship to follow are assigned by an operator. Then, considering real-world maritime traffic information obtained from the service, the simulation is implemented in which the ship repeatedly travels by avoiding surrounding obstacles (e.g., approaching ships). In this paper, the developed simulation system and its application on verification of the autonomous navigation algorithm in complex maritime traffic areas are introduced.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.288-294
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2014
Understanding a ship's present position has been one of the most important tasks during a ship's voyage, in both ancient and modern times. Particularly, a ship's dead reckoning (DR) has been used for predicting traffic situations and collision avoidance actions. However, the current system that uses the traditional method of calculating DR employs the received position and speed data only. Therefore, it is not applicable for predicting navigation within the harbor limits, owing to the frequent changes in the ship's course and speed in this region. In this study, planned routes were applied for improving the reliability of the proposed system and predicting the traffic patterns in advance. The proposed method of determining the dead reckoning position (DRP) uses not only the ships' received data but also the navigational patterns and tracking data in harbor limits. The Mercator sailing formulas were used for calculating the ships' DRPs and planned routes. The data on the traffic patterns were collected from the automatic identification system and analyzed using MATLAB. Two randomly chosen ships were analyzed for simulating their tracks and comparing the DR method during the timeframes of the ships' movement. The proposed method of calculating DR, combined with the information on planned routes and DRPs, is expected to contribute towards improving the decision-making abilities of operators.
지능형 해상교통정보서비스는 해상교통 안전을 위한 서비스들을 제공하고 있지만, 선박들의 제원과 적재량 차이로 인해 선박 복원력 이상 판단 방법은 일반화하지 못하였다. 이번 연구에서는 선박 복원성 계산을 위한 경사계 및 GPS 데이터의 수집, 가공 방법을 정립하였다. 또한 실 해역의 기상요인을 반영하지 못하는 근사적 GM 계산에서 벗어나, 각기 선박 특성 및 외력을 반영할 수 있는 데이터 과학 알고리즘을 통해 선박 운항 상태를 실시간 판별할 수 있는 모델을 연구하였다.
현재 DSRC(Dedicated Short Range Communication)를 이용한 통행료자동요금징수시스템이 전국 영업소에 구축 되면서 많은 차량용 단말기가 보급되었다. 이러한 통행료자동요금징수시스템 및 차량용 단말기의 인프라를 이용한 교통정보 수집 및 제공, 신호제어, 대중교통정보제공 및 관리 등 다양한 분야의 ITS 서비스를 위한 연구개발 및 사업화가 추진 중에 있다. 특히 차량용 단말기와 통행료자동지불시스템에 사용되는 노변장치를 이용한 교통정보 수집 및 제공 부분에 많은 연구가 이루어지고 있지만 DSRC의 응용 부분 표준과 교통정보 수집 및 제공을 위한 정보교환 표준이 명확하게 이루어지지 않았다. 이에 국토해양부에서 고시한 "기본교통정보교환 기술기준IV"를 DSRC 통신에서 교환되는 Action 프리미티브를 활용해 DSRC관련 표준의 수정 없이 표준화된 교통정보를 수집 및 제공하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 표준적용방안을 현재 ETCS(Electronic Toll Collection System)에서 사용되는 RSE(Road Side Equipment)와 OBE에 적용하여, 실제 도로에서 4대의 차량을 이용한 다양한 주행시험을 통해 시스템의 유효성 및 성능을 확인 하였다. 도로 주행시험 결과 약 97%의 통신 성공률을 통해 본 논문에서 제안한 표준 적용 방안의 유효성을 확인하였고, 약 3%의 실패를 통해 교통정보와 그 외 서비스 부분의 적용을 위해 발생할 수 있는 문제점을 분석하였다.
디지털 트윈 기술은 현실 세계의 문제점을 해결하고 비용을 최소화하기 위한 가상세계를 만드는 방법으로 다양한 분야에 사용되고 있으며, 대규모 시스템인 선박이나 해양플랜트 등 해사 분야에도 적극적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 연안 해역의 디지털 트윈을 구축하고자 하였으며, 이렇게 개발된 연안 해역의 디지털 트윈은 실제 해역의 해상교통 환경을 제공하여 해상교통이 복잡한 우리나라 연안 해역을 안전하게 관리하는 데 사용될 수 있다. 또한, 충돌위험 상황 및 사고 상황 등 가혹한 환경에 대한 가상의 해상교통 환경을 제공하여 연안 해역에서 자율운항선박과 관련된 기술과 지능형 해상교통정보 서비스를 개발하고 고도화하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 더불어 실제 해상교통상황의 모니터링이 필요하지만 물리적으로 모니터링이 어려운 구역에 대한 3D 기반 모니터링 장비로 사용될 수 있으며, 항만/관제 구역의 항공뷰, 운항 중인 선박의 선교뷰/맹목구간뷰 등의 해상교통상황을 안전하게 관리하기 위한 기능을 제공할 수 있다.
그동안 교통시스템은 지역간 교통수단과 지역내 교통수단의 연계체계가 미흡하고 공항, 철도역, 터미널과 같이 다양한 교통수단이 연계되는 대형 교통결절점의 경우 이용자 관점에서의 시설운영이 미흡했다. 국토해양부에서는 "국가통합교통체계효율화법(이하 법)"을 전부 개정하여 연계교통체계를 고도화하기 위한 방안들을 마련하였는데, 그 중 핵심사항이 복합환승센터의 개발이다. 복합환승센터는 대중교통 중심의 복합수단 교통연계환승체계를 기반으로 문화 업무 상업 등의 다양한 기능이 어우러진 교통시설이라 할 수 있다. 복합환승센터 관련 법 지침에서 이용자의 환승편의성 향상을 위해 환승정보안내시설 설치 운영을 의무화 하고 있다. 그러나 이용자 서비스와 관련된 환승지원정보시스템 구축방안, 제공 서비스 내용, 세부서비스에 대한 이용자 선호도 등 참고할 수 있는 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 김포공항에 적용된 복합환승센터 환승지원정보시스템을 기반으로 시범운영 과정에서 수행된 환승지원정보서비스에 대한 이용자 서비스 만족도 조사를 통해 서비스 선호분석, 제공 정보별 중요도, 서비스 만족도, 서비스 구현 시 고려사항 등을 제시하였다. 또한 환승지원정보서비스 중 이용자의 상황과 교통수단 운행현황 등에 대응하여 개인 맞춤형 정보를 제공하는 스마트환승정보서비스의 가치를 조건부가치측정법(CVM)으로 평가하여 복합환승센터 환승지원시설에 대한 투자를 효과적으로 추진할 수 있는 기초자료로 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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