Kim, Juyoung;Lee, Byunggil;Chung, Byungho;Shin, Sang Uk
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.522-524
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2016
E-Navigation is required port operation for effective and safety. Maritime traffic data must be exchanged between Vessel Traffic Service Center and ship for e-navigation build. In this paper, We designed Open API system for the exchange and use of maritime traffic data. This system provide Open API data to $3^{rd}$ party.
Kim, Min-Yeong;An, Byeong-Il;Lee, Sang-Chun;Lee, Sang-Ho
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2016.05a
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pp.332-335
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2016
2000년대 들어 정보기술의 발달로 정보공유와 수집을 쉽게 할 수 있게 되면서 많은 정보를 활용하여 미래의 사람들의 행동과 생각을 예측하기에 이른다. 특히, 정부는 보안과 위험관리 분야에 빅데이터 개념을 도입하여 미래에 대한 위험을 예측하고 효과적으로 관리할 수 있게 되었다. 선박도 사람과 마찬가지로 선박운항과 관련된 수많은 정보들을 만들어낸다. 이렇게 생성된 정보는 각 기관에 흩어져 관리되고 있으며, VTS센터에서 수집되는 정보들은 아직까지 체계적인 관리조차 이루어지지 않고 있다. 본 제언은 국내 VTS센터, 나아가 인근 국가의 VTS센터에서 생성되는 각종 정보들과 관련 기관에서 활용되는 정보들을 한 곳에서 통합하여 관리하는 시스템을 구축하고 이곳에서 공유 분석되는 정보를 통해 조금이나마 선박사고의 위험성을 감소시킬 수 있는 관제 방법에 대해서 생각해보았다. 이에 대한 방안 중 하나로 정보공유를 통한 선박 사고 개연성 예측 모델을 제시하고자 한다. 이후 연구를 통해, 본 제언에서 제시된 사고 개연성 예측 모델을 위한 위험유발 인자와 사고의 발생과의 상관을 통계적으로 해명할 수 있게 된다면 본 모델을 활용하여 보다 선제적이고, 효율적인 선박관제를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.
Vessel Traffic Service (VTS) area presents a complex traffic pattern due to ships entering or leaving the port to utilize port facilities, as well as ships passing through the coastal area. To ensure safe and efficient management of maritime traffic, VTS operators continuously monitor and control vessels in real time. However, during periods of high traffic congestion, the workload of VTS operators increases, which can result in delayed or inadequate VTS services. Therefore, it would be beneficial to predict traffic congestion and congested areas to enable more efficient traffic control. Currently, such prediction relies on the experience of VTS operators. In this paper, we defined vessel traffic congestion from the perspective of a VTS operator. We proposed a method to generate traffic networks using historical navigational data and predict traffic congestion and congested areas. Experiments were performed to compare prediction results with real maritime data (Daesan port VTS) and examine whether the proposed method could support VTS operators.
Kim, Juyoung;Lee, Byunggil;Chung, Byungho;Shin, Sang Uk
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.708-709
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2015
최근 선박의 연안 선박의 안전사고가 증가함에 따라 기존 항만 중심으로 운영되고 있던 해상교통관제센터의 관제 범위가 연안까지 확대되고 있다. 이에 따라 해상교통관제센타(Vessel Traffic Service Center, VTS) 간에 데이터 교환의 필요성도 증가하고 있다. 국제항로표지협회 IALA(International Association of Lighthouse Authorities, IALA)는 이러한 필요성을 인지하고 해상교통관제센터간 데이터 교환 프로토콜인 IVEF(Inter-VTS Exchange Format)를 제정하였다. 그러나 IVEF 프로토콜 특성상 외부 해상교통관제센터간 데이터가 전송됨으로 데이터 변조등의 위험성이 있다. 하지만 IVEF 프로토콜은 보안 관련 요소들이 미미한 실정이다. 본 논문에서는 IVEF 데이터의 무결성을 보장하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2012.06a
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pp.155-156
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2012
최근 항만과 해역의 안전성확보가 국제경쟁력의 주요 요인 중 하나로 대두됨에 따라 해상교통관제센터의 효율적인 운영과 관제사의 능력이 강조되고 있으며, 국제적으로 해상교통관제시스템과 관련된 사업이 팽창되고 있어 이와 관련된 국산화 기술 확보가 시급한 실정이다. 하지만 국내의 경우 해상교통관제시스템과 관련된 국산화 기술이 미미하며 해상교통관제에 사용되고 있는 시스템 및 해상교통관제사의 교육에 이용되는 시뮬레이터 개발이 전무하여 문제발생 시 해외제작사에 의존해야하며 교육을 위한 개선사항과 요구사항의 반영에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 해상교통관제(VTS) 시뮬레이터를 이용한 해상교통관제사들의 학습능률을 극대화하고, 개발된 해상교통관제(VTS)시뮬레이터의 국내 외 시장경쟁력을 확보하기 위하여 해상교통관제(VTS) 시뮬레이터의 권고 규정 분석 및 설문조사를 통한 해상교통관제사들의 사용자 요구사항을 분석하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2011.06a
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pp.101-103
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2011
해상교통관제 시스템(VTS)는 선박 통항의 안전과 효율을 증진시키고 해상 환경을 보호하는 매우 중요한 역할을 하는 시스템으로서, 최근 국제적으로 e-Navigation을 지향한 최신 IT기술을 반영한 새로운 패러다임 형태로 활발하게 진행되고 있다. 이러한 국제적 변화와 더불어 국내에서도 차세대 VTS 개발이 진행되고 있으며, 물표 추적 및 융합 알고리즘의 국내 환경을 고려한 기술개발 필요성이 제기되어 왔다. 따라서 국내 환경에서 차세대 VTS를 개발하기 위한 추적 및 융합 알고리즘을 설계하고 이를 적용하기 위한 시뮬레이터를 통하여 국내 VTS 센터로부터 추적 및 융합 요구사항을 검증하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 차세대 VTS인 u-VTS의 추적 및 융합 요구사항을 검증하기 위하여 시뮬레이터를 구성하고, 이를 통하여 추적 및 융합 성능을 분석하였다.
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.
This study was carried out to analyze the risk attitude based on situation awareness of the Vessel Traffic Service Operator (VTSO) on the risk of collision between vessels during the monitoring of vessel traffic through the use of the VTS system. In general, when two vessels are in the close quarters situation, we analyzed the degree of risk of collision from the subjective viewpoint of the VTSOs through an administered survey. Chiefly, we analyzed the risk attitudes of each VTSO in the close quarters situation, by comparing it with the calculated value by the CoRi, which is the ship collision risk model from the VTSO's viewpoint. As a result, it was confirmed that more than 40% of the total VTSO was noted as being in a weak risk aversion type of category. Through a review of the results of analyzing the risk attitude of VTSO according to gender, age, VTS career, VTS center position, accident experience, and boarded career, it was found that there was a significant difference in the VTS career, VTS center position and accident experience. In addition, a regression model that is able to further explain the risk attitude of VTSO was derived as a factor that confirmed the significant difference and applied to CoRi to predict the collision risk according to the individual VTSO to be used as a fundamental information gathering tool for providing more accurate and safe VTS service at sea.
To ensure the safety for vessels anchored in stormy weather, duty officer and VTS operator have to frequently check whether their anchors are dragging. To judge dragging of the anchored vessel, it is important for VTS operator to recognize the turning circle and its center of the anchored vessel. The judgement for the anchored vessel dragging can be made by using Radar and AIS. If it is available, CCTV or eye-sighting can be used to know the center of turing circle. However, the VTS system collects individual ship's dynamic information from AIS and ARPA radar and monitors of the anchored vessels, it is difficult for VTS operator not only to get the detailed status information of the vessels, but also to know the center of turning circle. In this study, we propose an efficient algorithm to estimate the center of turning circle of anchored vessel by using the ship's heading and position data, which were from AIS. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, the experimental study was made for the anchored vessel under real environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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