• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.45-46
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• 2023

현재 해운산업은 4차산업 인프라를 구축 중인 초입부 단계에 놓여져 있다. 미래 VTS운영시스템 개발을 위해 기존 시스템에서 보다 접근성이 용이하고 서비스 효율을 향상시킬 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다. 현재 주어진 기술력, 인프라를 바탕으로 미래 VTS 운영시스템을 개발, 상용화에 성공한다면 자율운항선박, AI관제운영시스템 등 더 나은 미래 해운산업 기술개발에 중요한 자원이자 빅데이터가 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.24-25
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• 2019

최근 빅데이터 기술 개발로 방대한 데이터의 유의미한 분석 및 예측이 용이해졌다. 선박교통관제센터에서는 각종 센서와 다양한 정보를 기반으로 VHF 교신을 통해 선박교통관제를 수행한다. 관제사가 활용하는 레이더, AIS, Port-MIS. 센서 등의 데이터들이 디지털로 저장되고 있으며, 관제사의 VHF 교신내용은 디지털파일로 저장되어 선박교통관제센터의 서버 2개월간 보관된다. 본 논문에서는 관제 결과로 저장되고 있는 관제 로그 데이터를 활용하여 빅데이터를 구성하고 이를 기반으로 유의미한 정보를 생성할 수 있는 방안을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.573-575
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• 2012

기존 RADAR 기반의 VTS에 AIS를 연계 집약하면서 예측 불가능한 데이터 전송률에도 동일선박으로부터의 AIS 및 RADAR 데이터는 상관관계를 유지하면서 물표에 대한 Tracking이 지속적으로 이루어져야 하지만 AIS 신호 Lost시 RADAR Tracking 자동 전환이 안 되는 경우가 많이 발생하고 있다. 또한 3개의 VTS 모니터 화면에 각각 다른 Scale과 다른 관제구역이 디스플레이 됨으로써 특히 모니터 가장자리 부근의 관제구역은 사각지대로 관제사의 집중도가 떨어질 수밖에 없다. 이러한 문제점들은 관제사의 Traffic Image구성 및 Situational Awareness를 방해하는 요소로 작용하며 사고의 개연성을 높이고 있다. 본 연구에서는 VTS 모니터상의 화면 재구성 방법을 통해서 관제사의 SA를 돕고, AIS-RADAR Tracking 알고리즘 보완을 통한 Target Tracking의 안정성을 확보하고, 교육 훈련을 통해서 AIS특성과 Error현상에 대한 관제사들이 충분히 이해하도록 하여 관제업무의 향상을 기하는 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.275-277
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• 2018

선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.42-44
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• 2023

신규 해상교통관제사의 직무 역량 향상을 위하여 시뮬레이션 교육은 가장 안전하고 효율적인 수단이다. 하지만 시뮬레이션 교육 시 한정된 시나리오로 인하여 각 항만의 실질적 특성 적응에 어려움을 보이는 실정이다. 이에 각 항만 별 특성에 맞는 여러 시나리오 개발에 필요한 개선 사항을 기초 연구 하였다. 먼저 주요 관제 사례를 수집하여 데이터관리를 하며, 수집된 데이터를 기반의 시뮬레이션 시나리오를 개발하는 것이다. 시나리오는 신규 해상교통관제사 교육뿐만 아니라 더 나아가 유관 및 민간 기관의 VTS 관련 연구에도 도움이 될 것이며, 시뮬레이션 개발의 한가지 지표로서 제안될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.348-350
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• 2015

VTS 센터는 선박관제를 위해서 생성하는 실시간적인 해상교통정보를 생성하고 잇으며, 항만물류정보, 해양기상정보, 조선소 시운전 정보, 해상교통 환경정보, 선종별 운항정보, 사고 선박정보, 준사고 선박정보, 기타 정보 등을 수집하여 선박의 통항관제에 활용하고 있음에 따라 해상교통관제 시스템에 수집된 빅데이터의 처리방안에 대하여 고찰해 보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.48-50
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• 2023

울산항 해상교통관제센터(VTS)에서 수신한 AIS 데이터를 이용하여 울산항 출입하는 선박의 MMSI 정보를 분류하였다. 분류된 MMSI 정보는 웹 크롤링을 통하여 선박의 종류, 국적, 총톤수, 길이, 폭 등을 데이터를 수집하였다. AIS 데이터와 MMSI의 선박 정보를 이용하여 출입하는 선박의 선종별 운항 경로 궤적을 분석하였다. 분석된 데이터는 선박 도선 및 항내 안전항로 유도에 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.507-509
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• 2012

IHO has established S-100 Standard profiled from ISO 19100 GIS standards for standardization and improvement of hydrographic data and are developing S-10X Standards. IMO is implementing the e-Navigation strategy for maritime safety and marine environment protection and has established the CMDS as information standard framework which will be developed from the S-100 standard. The development domain of e-Navigation can be divided into onboard, communication network, onshore and VTS is a core actor in onshore system. In this study, we analyzed the effects of S-100 standard development on VTS through e-Navigation strategy of IMO and suggested the cooperation between hydrographic fields and VTS fields under e-Navigation strategy.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.519-526
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• 2016

As marine accidents happen frequently, it is required to establish a marine traffic monitoring system, which is designed to improve the safety and efficiency of navigation in VTS (Vessel Traffic Service). For this aim, recently, X-band marine radar is used for extracting the sea surface information and, it is necessary to retrieve wave information correctly and provide for the safe and efficient movement of vessel traffic within the VTS area. In this paper, three different current estimation algorithms including the classical least-squares (LS) fitting, a modified iterative least-square fitting routine and a normalized scalar product of variable current velocities are compared with buoy data and then, the iterative least-square method is modified to estimate wave information by improving the initial current velocity. Through several simulations with radar signals, it is shown that the proposed method is effective in retrieving the wave information compared to the conventional methods.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.7
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• pp.828-835
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• 2023

Vessel traffic service operators (VTSOs) need to quickly and accurately analyze the maritime traffic situation in the vessel traffic service (VTS) area and provide information to the vessels. However, if traf ic increases rapidly, the workload of VTSOs increases, and they may not be able to provide adequate information. Therefore, it is essential to develop VTSO support technologies that can reduce their workload and provide consistent information. In this paper, we propose a model for automatically detecting abnormal vessels in the VTS area. The proposed model consists of a positional model and a contextual model and is specifically optimized for the traffic characteristics of the target area. The implemented model was tested by using real-world data collected at a test center (Daesan Port VTS). Our experiments confirmed that the model could automatically detect various abnormal situations, and the results were validated through expert evaluation.