• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
• /
• pp.15-16
• /
• 2023

해상교통관제 구역은 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 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
• /
• pp.1103-1106
• /
• 1999

Telegram is an indispensible information & telecommunication system to our daily life. VTS(Voice Telegram System) under intensive research is intended to enhance exchanging capability of information & telecommunication by adding voice media to existing telegram system. Overall configuration and necessary core technologies of the system were investigated for its development. Among those many technologies in need, the technology of compressing and recording data is most critical to the development of cheap hardware. This is so called vocoder algorithm and is the core technology of voice information system. So, here, vocoder algorithm now being studied will be introduced.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.519-526
• /
• 2016

해양사고가 빈번히 발생함에 따라 해상교통관제를 통해 항해의 안전성과 효율성을 개선하기 위한 해상 트래픽 모니터링 시스템을 구축할 필요성이 대두되고 있다. 이와 같은 목적을 위해, 최근에 X-대역 해양 레이더는 해수면 정보를 수집하는데 사용하고 있는데, 파랑 정보를 정확하게 측정하여 해상교통관제 영역 내에서 선박의 안전하고 효율적인 움직임을 제공하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 해류 속도를 산출하는 방법 즉, 최소자승법을 이용한 방법, 해류 속도를 반복 최소자승 갱신 방법, 가변적인 해류 속도의 정규화된 스칼라 곱을 극대화하여 해류 속도 추정치를 제공하는 방법 등에 대해 부이 데이터와 비교하고, 그런 후에 반복 갱신 방법을 수정하여 초기의 해류 속도를 개선하여 효과적으로 파랑 정보를 예측하도록 설계된다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존 방식에 비해 파랑 정보를 효과적으로 추출할 수 있음을 보인다.

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

• 한국항해항만학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.277-282
• /
• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.

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

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.379-384
• /
• 2013

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.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.577-582
• /
• 2013

In this paper, the state-of-the-art IVEF Service based on e-Navigation System was represented. The unification of the data exchange format among maritime-related systems is one of vital user-needs of e-Navigation, advantageous in bringing maritime safety and security. This paper propose the method to exchange marine information in IVEF, as recommended by the IALA, between VTS centers and Korea's GICOMS as well as the government-related agencies. To achieve this, a system data flow was designed which it acts as client and server. It enables the sending and receiving of Radar and CCTV images in accordance with the IVEF recommendation document of IALA.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.106-107
• /
• 2022

주변선박에 대한 선종 식별은 선박의 향후 이동 경로와 조종 특성을 유추할 수 있으므로 항해사와 VTS 관제사에게 모두 중요한 정보이다. 그러나 AIS메시지 전송 중 통신 문제, 항해사의 AIS 이용 미숙지로 인해 선박의 선종 확인이 불가능한 경우가 빈번하다. 따라서 이 연구는 AIS데이터를 학습 및 테스트 데이터셋으로 분할, 무작위의 숲 분류기(Random Forest Classifier)에 AIS데이터의 선박 특성(feature)과 선종을 훈련 및 예측하는 방법을 제시한다. 연구를 위해 2018년 한해 울산 앞바다 AIS데이터를 이용하였다. 이 방법을 사용하면 다수의 항해사 또는 VTS 관제사가 토론을 통해 선종예측 경험을 공유하는 것과 같은 기능을 할 수 있다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
• /
• 해양환경안전학회 2004년도 추계학술발표회
• /
• pp.43-47
• /
• 2004

두 개의 다른 위성 센서 (RADARSATSAR와 KOMPSAT EOC)를 사용하여 선박탐지 실험을 실시하였으며, 탐지성능을 검토하였다. 목포항과 울산항을 대상으로 실시하였으며 필요에 따라 현장 검증 데이터를 얻기 위하여 위성 통과 시에 선박에 승선하여 선박정보를 포함하는 Sea Truth를 취득하였다. 또한 VTS레이더 정보를 위성데이터와 비교를 통하여 위치정보의 검증을 수행하였다. 광학과 마이크로파 원격탐사에 있어 그 특성의 차이는 뚜렷하였으나, 광학의 경우 선속 3.1kts 이상인 선박의 후류가 탐지되었으며, 마이크로파의 경우, 최대 6-7kts의 선박에 대해서도 후류의 탐지는 어려웠다. 그러나, 마이크로파는 다양한 선형을 반영한 신호가 sigma nought로 표현되므로 향후 선형 정보뿐만 아니라, 침로의 추출이 가능하다는 결론을 얻었다. 또한, 동일 선박이라 할지라도 신호강도의 차이에 의해 선박이 2개 이상으로 나타나는 현상도 파악되었다. 앞으로 다양한 해상환경 및 위성 관측 모드에 따른 추가 실험을 실시하여 자동 선박추출이 가능할 것으로 판단된다.