• 해양환경안전학회지
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• 제22권4호
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• pp.305-310
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• 2016

본 연구에서는 비협약선박의 항해 통신환경에 대해 법제도적 측면에서 현황조사를 통해 문제점을 파악하여 연안선박의 항해안전을 높이기 위한 항해지원서비스를 식별하고, 식별된 항해지원서비스별로 기능요건과 운영방안에 대하여 연구하였다. 연안선박에 대한 항해지원서비스로 전자해도서비스, 연안여객선 및 위험물 운반선 등 사고취약선박에 대한 운항모니터링지원 및 항해계획지원서비스 등을 식별하였으며, 이들 서비스 구현을 위한 인프라로서 선박항법시스템, 육상지원센터 및 해상무선통신시스템에 대한 구성방안을 논의하였으며, 운영방안으로서 해사안전법에서 정의하고 있는 위험물운반선박, 길이 200미터 이상의 거대선박 및 시속 15노트 이상으로 항해하는 고속여객선 등 해양사고 취약선박에 대해 항해지원서비스 시나리오를 논의하였다. 본 연구는 우리나라 연안해역에서 종합적인 선박안전운항관리 체계를 확충하는데 기초 정책자료로 활용될 수 있으며 나아가 우리나라 연안에서 비협약선박의 해양사고 예방에 기여할 수 있다고 본다.

• 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.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권1호
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• pp.9-15
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• 2021

IMO는 자율운항선박을 인간의 간섭으로부터 독립하여 다양한 수준으로 운용되는 선박으로 정의하였다. 자율운항선박 안전운항지원서비스는 항계 및 협수로 내에서 안전하게 항만에 접이안하여 화물을 신속하게 적양하 할 수 있도록 육상에서 지원하는 공공 서비스 개발을 통해 자율운항선박의 안전성과 효율성을 향상시키기 위함이다. 이를 위하여 안전운항지원서비스에는 자율운항지원, 접이안 및 계류지원, 화물 적양하 및 선박입출항 지원, PSC 점검 지원, 상태모니터링 지원, 사고대응지원의 6종 서비스 개발을 포함하고 있다. 이 중 사고대응지원 서비스를 위해 선교항해장비에 대한 상대적 중요도를 전문가 집단의 의사결정방법 중 하나인 AHP 방법을 사용하여 구체적이며 정량적인 방법을 통해 객관적인 판단으로 안전하고 효율적인 안전지원서비스 제공을 위한 선교항해장비를 계층화하여 상대적 중요도를 평가하였다. 자율운항선박 안전운항지원서비스 중 사고대응지원서비스를 위한 선교항해장비를 수심정보, 위치정보, 속력정보로 구분하여 설문조사를 실시하였다. AHP 적용결과, 수심정보, 위치정보, 속력정보의 순으로 중요도를 평가하였으며, 위치정보제공을 위한 장비별 상대적 중요도는 레이더, DGPS, ECDIS, 자이로 컴파스, 자동조타장치, AIS 순으로 평가하였다. 이는 항해사 장비별 활용도와 해양사고에 미치는 영향에 대한 설문조사결과와 유사함을 알 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.115-116
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• 2017

본 논문에서는 이와같은 S-100 범용수로데이터모델(Universal Hydrographic Data Model)로 대별되는 차세대 전자해도가 e-Navigation 서비스 전략 지원은 물론이며 다양한 해양 정보, 서비스에서 발생되는 다양한 요구사항을 수용 할 수 있기 위한 차세대 전자해도 목적 다양성을 지원을 위한 표준화 전략을 제시하고 있다. IMO는 공통 해양 데이터 구조(Common Maritime Data Structure)로 IHO의 차세대 전자해도 표준인 S-100을 활용하고 있는데 이는 e-Navigation 실현을 위한 핵심 요소로 공통 데이터 모델이 필요함을 뜻하는 것으로써 e-Navigation은 해양안전뿐만 아니라, 해양 정보 및 서비스 관점에서도 새로운 ICT 융합 패러다임의 도입이 필요함을 적시하고 있다. 본 논문에서는 IMO는 공통 해양 데이터 구조로 활용되고 있는 S-100 표준의 내용 및 활용 방법을 이해하기 위해 모델 기반 데이터 표현 및 참조 모델에 대해 살펴보고 S-100 표준의 프로파일 기준 표준으로써 활용되었던 ISO/TC211 표준의 구성 및 역할을 살펴봄으로써 목적 다양성을 지원하는 차세대 전자해도 표준화를 위해 요구되는 표준화 항목이 무엇이며 상호간에 어떻게 연관되어 활용되는지 살펴본다.

• 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.

• 전자공학회논문지
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• 제50권6호
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• pp.212-220
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• 2013

최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.828-835
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• 2023

해상교통관제센터(VTS)의 관제사는 구역 내 교통 상황을 빠르고 정확하게 파악하여 관제가 필요한 선박에게 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 그러나 교통량이 급격히 증가하는 경우 관제사의 업무 부하로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이러한 이유에서 관제사의 업무 부하를 줄이고, 일관성 있는 관제 정보를 제공할 수 있는 관제 지원 기술의 개발이 필요한 실정이며, 본 논문에서는 구역 내 이상 운항 선박을 자동으로 식별하는 모델을 제안하였다. 제안하는 이상 운항 식별 모델은 규칙 기반 모델, 위치 기반 모델, 맥락 기반 모델로 구성되며, 대상 해역의 교통 특성에 최적화된 교통 네트워크 모델을 사용하는 특징이 있다. 구현된 모델은 시범센터(대산항 VTS)에서 수집되는 실해역 데이터를 적용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 실해역의 다양한 이상 운항 상황이 자동으로 식별됨을 확인하였고, 전문가 평가를 통해 식별 결과를 검증하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제14권3호
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• pp.219-225
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• 2008

해양사고가 빈번하고 교통밀도가 높은 서남해 연안해역에 통항선박의 안전과 항만 입출항 선박의 지원을 위해 해상교통안전관리체 제가 2006년 7월부터 시행되고 있다. 본 해역에서 RADAR와 AIS의 정보를 이용하여 해상교통환경평가를 위해 통항량을 조사하고, 최근 5년간 해양사고의 분포 경향을 조사하였다. 또한 동 해역에서 자연환경의 영향, 어장현황 및 설문조사 분석을 통해 연안해역 항행위해요소를 알아보았다. 최근 5년간 대상해역에서 상선의 해양사고는 점진적으로 감소하는 경향을 보였으나. 어선의 경우는 반대로 증가하는 경향을 보였다. 6월에서 8월 사이의 짚은 안개와 어로행위 및 VHF 청취의무를 이행하지 않는 선박으로 인해 항행위해요소로 나타났다.

• 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.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.212-219
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• 2023

해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.