• 한국항해항만학회지
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• 제44권6호
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• pp.469-476
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• 2020

해상교통 분야와 같이 선박, 항해사, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 복잡하고 넓은 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 모델링 및 시뮬레이션(Modeling and Simulation, M&S)을 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 항해사의 인적요인에 대한 모델링이 필요하다. 즉, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해사의 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 항해사의 충돌회피를 위한 행동 분석을 수행하였으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 항해사의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델을 개발하였으며, 해상교통분석 시뮬레이션 플랫폼의 개발을 위해 활용될 것이다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권4호
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• pp.268-276
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• 2015

A ship's sailing route or plan is determined by the master as the decision maker of the vessel, and depends on the characteristics of the navigational environment and the conditions of the ship. The trajectory, which appears as a result of the ship's navigation, is monitored and stored by a Vessel Traffic Service center, and is used for an analysis of the ship's navigational pattern and risk assessment within a particular area. However, such an analysis is performed in the same manner, despite the different navigational environments between coastal areas and the harbor limits. The navigational environment within the harbor limits changes rapidly owing to construction of the port facilities, dredging operations, and so on. In this study, a support vector machine was used for processing and modeling the trajectory data. A K-fold cross-validation and a grid search were used for selecting the optimal parameters. A complicated traffic route similar to the circumstances of the harbor limits was constructed for a validation of the model. A group of vessels was composed, each vessel of which was given various speed and course changes along a specified route. As a result of the machine learning, the optimal route and voyage data model were obtained. Finally, the model was presented to Vessel Traffic Service operators to detect any anomalous vessel behaviors. Using the proposed data modeling method, we intend to support the decision-making of Vessel Traffic Service operators in terms of navigational patterns and their characteristics.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.155-156
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• 2022

선박을 효율적으로 운항하면 화물을 항구까지 더 안전하고 빠르게 운송할 수 있으며, 연료비용을 절감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 항만인 부산항 인근을 통항한 선박의 AIS 데이터를 활용하여 그 패턴을 분석하였다. 선박통항패턴 분석은 그리드 기반의 노드 생성 방식으로 접근하였으며, 이를 통해 최적항로 및 경로 예측 등의 연구로 활용할 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.285-286
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• 2016

해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.306-307
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• 2022

최근 지능형 해상교통정보 서비스, 자율운항 시스템 등의 개발 및 검증, 고도화 과정에서 실제 해상교통상황의 구현이 가능한 선박조종 시뮬레이터와 연동하고자 하는 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 실제 해상교통상황 기반 선박조종 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 시뮬레이션 서버를 구축하여 지능형 해상교통정보 연계 시스템으로부터 실제 해상교통상황에 대한 정보를 수신받아 선박조종 시뮬레이터 구동을 위한 정보로 변경하였으며, 실시간 시뮬레이션 영상을 사용자에게 제공하기 위해 우리나라 무역항 및 연안항에 대한 3차원 형상 모델링과 주요 선종에 대한 3차원 형상 모델링을 수행하였다. 이렇게 개발된 시스템은 10,000척 이상의 선박의 동시처리가 가능하여 사용자가 원하는 해역에서 실제 해상교통상황을 시뮬레이션할 수 있게 함으로써 지능형 해상교통정보 서비스의 고도화, 자율운항 시스템의 개발 및 검증 등에 유용하게 사용될 것으로 예상된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권1호
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• pp.74-81
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• 2024

곧 다가올 미래에는 자율운항선박, 육상 원격제어센터에서 제어되는 선박, 그리고 항해사가 탑승하여 운항하는 선박이 함께 공존하며 해상을 운항할 것이며, 이러한 상황이 도래했을 때 해상 교통 환경의 안전을 평가할 수 있는 방법이 필요할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 자율운항기술을 사용하여 항해사가 직접 조종하는 선박과 자율운항선박이 공존하는 해상환경 하에서 선박조종시뮬레이션을 통해 통항 안전성을 평가하기 위한 방안을 제시하였다. 자선은 6-자유도 운동 기반의 MMG 모델을 심층 강화학습기법 중 하나인 PPO 알고리즘으로 학습하여 자율운항 기능을 갖출 수 있도록 설계하였다. 타선은 평가 대상 해역의 해상 교통 모델링 자료로부터 선박이 생성되도록 하였고, 기 학습된 선박모델을 기반으로 자율운항 기능을 구현되도록 하였다. 그리고 해양기상 자료 데이터베이스로부터 조위, 파랑, 조류, 바람에 대한 자료를 수집하여 수치 모델을 수립하고 이를 기반으로 해양기상 모델을 생성하여 시뮬레이터 상에서 해양 기상이 재현되도록 설계하였다. 마지막으로 안전성 평가는 기존의 평가 방법을 그대로 유지하되, 선박조종시뮬레이션에서 해상교통류 시뮬레이션을 통한 충돌 위험성 평가가 가능하도록 하는 시스템을 제안하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권1호
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• pp.81-88
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• 2008

컨테이너항만의 물동량 예측은 항만의 개발 및 운영계획을 위해 매우 중요한 과정이다. 일반적으로 회귀분석, ARIMA모형 등의 통계적 방법론을 통해 많은 예측이 이뤄져왔다. 최근의 연구에서는 인공 신경망(ANN)기법을 통한 예측이 이뤄지고 있으며 기존의 선형적인 기법을 대신하고 있다. 본 연구에서는 선형모형과 비선형모형에 강점이 있는 ARIMA모형과 신경망모형을 결합해 보다 효과적인 예측 모형을 개발하고자 한다. 실제 항만의 과거 자료를 통해 모델의 적합성을 측정하였고 항만의 특성에 따라 모형의 적합성이 다양하게 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제36권7호
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• pp.591-597
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• 2012

Generally an urban freeway means a primary arterial which provides road users with a free-flow speed, except for ramp junctions during rush hours. However, most road users suffer from traffic congestion in the basic segments as well as in the ramp junctions of urban freeway during rush hours, because most road users prefer urban freeways to local roads in the urban areas. This study then intends to analyze lane traffic characteristics of urban freeway basic segments having more freight vehicles during rush hours, find the lane showing a high correlation with the segment speed between lane speeds, and finally suggest a segment-speed predictive model by the lane speed of urban freeway basic segments during rush hours.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.310-311
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• 2015

선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제16권4호
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• pp.407-414
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• 2010

명량수도 인근에 위치한 율도와 송도 해역의 항로는 통항분리대와 항로표지에 의해 잘 정비되어 있다. 그러나 율도 해역은 해상교통이 교차하고 있을 뿐만 아니라 항해에 잠재적 위험성이 있다. 안개 등의 기상 현상, 서측 통항대를 이용해야 하는 선박의 대부분이 동쪽 통항대를 이용하여 혼잡을 야기하기 하고 있으며, 율도의 위치와 높이로 인해 시야를 가리고 있기 때문이다. 이 논문은 통항분리대를 개선하여 수역에서의 항행을 효과적으로 가이드 하고자 한다. 이 연구에서는 지난 5년간의 환경 여건과 72시간 동안의 해상교통조사를 실시하고, 항해 위험과 해양사고를 도출하며, 그 결과를 분석하여 통항분리대개선을 위한 기초 자료로 사용한다. 통항분리대 개선안에 대해 ES 모델 지표를 사용한 해상교통류시뮬레이션과 전기능 선박조종시뮬레이션을 이용하여 평가한다.