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.
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.
The maritime traffic system research has been studied for the safety and efficiency of the Marine Navigation. In order to evaluate the maritime traffic system, the vessel traffic observation is playing important roll. Recently, the way of collecting the vessel traffic information has been become fixed by using the radar, the AIS and the visual observations. However, it is still difficult to get the information about ships without the AIS. In this paper, the past vessel traffic observation results are shown. From those data and introducing the way of Japanese traffic survey, the recent matters of the vessel traffic observation are discussed.
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.
2006년 영일만 신항이 개장될 경우 포항항 진입 수역은 선박 통항량이 증가하고 중대형 선박들의 입출항이 가속화될 것이다. 그러나 포항항 일부 진입 수역에는 여전히 항행 위험 요소가 존재하고 있다 즉, 호미곶 인근 해역에서의 무질서한 항행 및 교통이 폭주하고 있어 통항 안전성을 고찰하기 위하여 해상교통조사를 실시하였다. 또한 해상교통조사 결과를 선종별 및 톤수별로 통계 처리하고 통항 선박의 항적 분포 등을 토대로 통항 선박의 주요 통항로 및 통항 특성을 분석하였으며, 향후 포항항 진입 수역의 항로지정에 활용하고자 한다.
해상교통정보의 수집, 관리 및 공유를 개선하기 위해서는 해상교통정보 관련 기술 동향 파악 및 해상교통정보의 현황·문제점 분석이 우선되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 먼저 해상교통정보의 국내외 기술 동향을 조사하였으며 국내 해상교통정보의 수집·관리·공유에 대한 현황·문제점을 분석하여 정리하였다. 자료를 토대로 문제점을 분석한 결과 우선 수집단계의 문제점은 주로 LTE 통신권을 벗어나는 원거리 RADAR·CCTV·카메라 영상정보 수집의 어려움으로 나타났으며 이로 인해 EEZ를 거쳐 영해로 진입하는 밀입국 선박 등의 조기 탐지가 어려운 것으로 나타났다. 그리고 관리단계의 문제점은 대부분 해상교통시스템이 자체 구축한 물리 저장 공간을 사용함으로써 저장 공간의 유연성 부족으로 인해 편리한 축소·확대가 어렵고 시스템 장애 발생 시 대비책으로 시스템 이중화·백업 등이 힘든 상황이다. 또한 공유단계의 문제점은 대부분 해상교통정보 공유시 주로 내부망을 사용하고 있는 현황상 운영기관 외부로의 정보 공유가 어려운 것으로 나타났으며 LRIT·SASS와 같이 정부 클라우드를 통해 정보 공유가 되고 있다고 하여도 정부 클라우드의 특성상 해양 빅데이터 등을 효과적으로 활용할 수 있는 다양한 애플리케이션의 제공이 원활히 되고 있지 않은 상황이다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 우선 수집단계의 경우 무인기·위성 등 수집장비의 추가 구축을 제시함으로써 수집구역을 확장하였고 관리·공유단계는 각 해상교통시스템의 운영 주체·정보 공개성을 고려한 민간 클라우드 도입 및 구축형태를 제시함으로써 클라우드 도입 시 전문성·보안성 향상을 기대하였다.
Usually marine traffic survey has been conducted by some methods like an ocular observation using portable RADAR, a questionnaire, etc. But these should have expended a lot of manpower and expenses. In this paper, we have developed new observation module which could capture the RADAR image using PC camera simply, and allowed as to track targets on the PC monitor directly. And it has been programmed to make a database of RADAR image, target's track and information, and analyze the marine traffic tendency in various ways like vessel number crossed over gate line, vessel's velocity distribution in gate line, traffic density distribution, etc. We have confirmed that this module could observe and analyze the marine traffic efficiently and economically through several on-the-spot experiments.
어떤 해역의 해상교통혼잡도를 평가하는 데 있어서 단위 시간당 항행 척수인 교통량을 분석하는 것보다 어떤 시간 단면에 존재하는 단위 면적당의 밀집도 분석을 활용하는 것이 합리적일 수 있다. 본 연구에서는 해상교통안전진단 대행기관의 해상교통혼잡도 평가기법을 표준화하고, 선박톤급별 환산교통량 사용으로 인한 평가오차를 최소화하기 위하여 새로운 방안을 찾고자 한다. 이를 해결하기 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)의 통항선박 데이터를 활용하여 항로구간면적 대비 식별된 개개의 통항선박이 갖고 있는 점용영역의 면적을 합산한 값과의 백분율을 해상교통혼잡도로 평가하는 방안을 제시하였다. 새로운 모형에서는 정보통신기술의 획기적인 발달로 인해 실제 데이터 사용이 가능하여 환산 데이터에 의한 오차발생을 줄일 수 있고, 항로구간별 해상교통혼잡도 평가도 가능하게 되었다.
본 논문에서는 인천항의 장래 입 출항 교통량을 추정하고, 인천 조류신호소에서 제공하는 조류정보의 가치를 분석하였다. 전국항만 기본계획에 따르면 인천항의 2020년 물동량은 2005년 대비 약 2배로 증가한다. 이에 따라 해상 교통량도 크게 증가할 것이다. 또한 인천항을 통항하는 선박의 조류영향으로 인한 해양사고를 방지하기 위하여 해양수산부는 조류신호소를 운영하고 있다. 그러나 이의 가치에 대한 분석이 없어 그 효과가 정량적으로 알려진 것이 없다. 따라서 본 연구에서는 인천 조류선호소의 정보에 대한 가치를 조건부 가치측정법(CVM)으로 산출하고, 장래 교통량을 고려한 정보가치를 분석하였다. 이로써 조류정보를 직접 이용하는 교통량을 고려한 연간 정보가치는 2000년부터 2020년까지 대략 $1.7{\sim}2.8$억원이 되는 것으로 추산되었다.
우리나라 연안 해역은 빈번한 선박조우로 인한 해양사고 발생 잠재 위험이 높은 해역이며 현재 각 항만의 VTS 관제실에서 VHF통달거리를 넘어서 통항하는 선박에 대하여는 정보 파악 자체가 불가능하고, VTS 관제범위 바깥해역에서는 효율적인 교통관리가 어려워 관련사고 예방이 어려운 실정이다. 최근 우리나라는 항만의 확장 및 신항만 개발에 따른 해상교통안전성 평가는 있지만 실시간으로 변화하는 해상교통환경 변화에 따른 위험도 정보를 제공할 수 있는 시스템은 없는 실정이다. 따라서 대상해역에서의 해상교통환경과 관련된 일반적인 정보 및 위험도 정보를 제공하고, 해상교통환경 평가를 통한 해역 위험도 여부를 평가할 수 있는 평가지표 개발이 필요하다. 본 연구에서는 선박운항자의 위험의식을 바탕으로 선박의 전장별, 선박의 조우 형태 중 횡단(Crossing situation) 상황에 따른 마주치는 각도($045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$), 추월(Overtaking) 및 정면으로 마주치는 경우(Head-on situation)와 좌현, 우현에서 선박을 조우하였을 경우와 항계 내 및 항계 밖에서의 경우, 타선과의 속력 중 비슷하거나 또는 느리거나 빠를 경우, 타선과의 속력차에 따른 경우, 타선과의 거리에 따른 선박운항자의 주관적 위험도를 조사 분석하여 해상교통안전성 평가모델 개발을 위한 기초 식을 제안하였다. 제안한 기초 식은 국내 해상교통환경 평가에 적합한 것임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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