해상교통분석은 복잡해지는 해양환경에 따라 발생하는 문제해결을 위해 다방면으로 시행되고 있다. 하지만 4차 산업혁명으로부터 도래된 자율운항선박 개발 등의 해사분야 동향은 해상교통분석에도 변화가 필요함을 암시한다. 이에 해상교통분석의 개선점을 식별하고자 관련 연구를 분석하였으며, AIS데이터의 활용도가 높은 반면에 해도정보의 활용은 그 중요도에 비해 부족한 것으로 조사되었다. 이에 본 연구는 자율운항선박의 상용화에 대비한 해상교통분석의 개선점으로서 수치해도 데이터와 선박운항데이터인 AIS데이터를 복합적으로 활용하는 방법을 제시하였다. 연구결과로써 해상교통분석에 수치해도데이터를 활용하였을 때 추출 가능한 해상교통특성을 제시하였으며 이는 향후 자율운항선박의 도입을 위한 해상교통분석에 활용가능할 것으로 기대된다.
Maritime accidents result in enormous economic loss and loss of life; thus, such accidents must be prevented, and risks must be managed to prevent these occurrences Risk management must be based on statistical evidence such as variables. Because calculating when variables increase statistically can be difficult, compressing the designated variables is necessary to use the maritime accident data in Korea. Thus, in this study, variables of marine accident data are compressed using statistical methods. The date, ship type, and marine accident type included in all maritime accident data were extracted, the number of optimal variables was confirmed using the hierarchical clustering analysis method, and the data were compressed. For the compressed variables, the validity of the data use was statistically confirmed using analysis of variance, and the data of the variables identified using the variable compression method were designated. Consequently, among the monthly and yearly data, statistical significance was confirmed in yearly data, and compression was possible. The significance of the data was confirmed in six and eight types of ships and accidents, respectively, and these were compressed. These results can be directly used for prevention or prediction based on past maritime accident data. Additionally, the data range extracted from past maritime accidents and the number of applicable data will be studied in the future.
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.
데이터는 21세기 원유로써 새로운 가치를 기대할 수 있는 중요한 자원이다. 해운산업에서도 선박운항을 통해 축적된 많은 해사데이터가 존재함에도 불구하고 활용할 수 있는 비즈니스 모델개발에 소홀하였다. 본 논문은 해운산업계 및 학계 전문가 인터뷰를 통해 조사된 해사데이터의 종류와 이용가능성을 기반으로 주요 수요처와 수요형태를 파악하였다. 이러한 해사데이터의 특성과 수요를 고려하여 크게 민간형과 공익형의 비즈니스 모델을 제시하였다. 민간형의 경우 해사데이터를 활용하여 추가적인 부가가치를 창출하는 모델이며 주로 선박 내부데이터를 활용하였다. 공익형의 경우는 공공의 안전과 사회적인 편익을 위한 모델이며 주로 선박의 외부데이터를 활용하여 공공서비스와 결합될 경우 큰 시너지효과를 기대할 수 있을 것으로 파악된다. 본 연구는 제시된 비즈니스 모델들을 산업계 전반으로 확산될 수 있는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
항구 등 선박교통이 밀집된 구역에서 선박의 사고는 빈번하게 발생한다. 해양사고는 한번 발생하면 대형사고로 이어질 확률이 높으므로, 철저한 해상교통관리가 필요하다. 본 연구에서는 실 해역의 통계적인 해상교통정보와 실시간 선박 통항분포를 바탕으로 항로 위험도를 정량적으로 평가하기 위한 시뮬레이터를 개발하고자 한다. 항로 위험도 평가 시뮬레이터는 항로정보 입력부, 통항분포 분석부, 알고리즘 실행부로 구성하였다. 또한 완도해역의 해상교통정보를 시뮬레이터에 적용하여 항로의 정량적인 항로 위험도를 산출하고자 한다.
As the IMO introduced MASS (Maritime Autonomous Surface Ships), ISO(International Organization for Standardization) announced ISO 19847 of a maritime data sharing standard for collecting and remotely managing data of ship systems. Previous literature evaluated the risk using HAZOP for ISO 19847 and proved that risk assessment is useful through experiments. However, redundancy of ISO 19847 ship data server which is one of the risk reduction method suggested in previous literature, was designed but couldn't tested due to the limitations of the conditions. So, in this study, to prove the usefulness of the ship data server redundancy of ISO 19847 which was not tested in previous literature. It based on the design of previous literature, and the network of ship data servers was modeled using the SES/DEVS format and simulated using the DEVS# open source library.
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.
According to SOLAS Convention, a voyage data recorder(VDR) is to be fitted onboard ships to assist in the marine casualty investigation However, a review of Korean Maritime Safety tribunal(KMST), shows that the current VDR systems is inconvenient in practical because the storage format of VDR and the casualty reproduction method are different from one manufacturer to another making it economically and timely difficult for the maritime casualty investigation bodies to carry out investigation in a proper manner. To solve this problem, this paper proposed a newly designed VDR Analysis System(VDRAS), which decodes the voyage data of VDR producea by different manufacturers, reproduces the condition at the time of casualty in an accurate, and performs necessary checks.
In this paper, the state-of-the-art IVEF Service based on e-Navigation System was represented. The unification of the data exchange format among maritime-related systems is one of vital user-needs of e-Navigation, advantageous in bringing maritime safety and security. This paper propose the method to exchange marine information in IVEF, as recommended by the IALA, between VTS centers and Korea's GICOMS as well as the government-related agencies. To achieve this, a system data flow was designed which it acts as client and server. It enables the sending and receiving of Radar and CCTV images in accordance with the IVEF recommendation document of IALA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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