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.
항만 및 연안의 관제구역 내에서는 VHF를 이용하여 24시간 해상교통관제가 이루어지고 있다. 그러므로 VHF 교신을 분석하면 관제구역 내의 선박 움직임이나 관제사의 관제패턴을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 VHF 교신분석으로 관제사가 관제구역 내 위험상황을 관제하는 간격을 도출하고 관제 가이드라인 및 위험한 상황을 사전에 대비할 수 있는 기초 자료로 제공하고자 한다. 이를 위하여 부산항을 대상으로 7일간 VHF 교신을 청취하고, VTS가 직간접적으로 관제한 선박에 대하여 Park 모델을 이용하여 위험도를 도출하였다. 이를 이용하여 단위시간당 일정 위험도 이상의 선박을 관제하는 빈도확률이 푸아송 분포를 따르고 있음을 확인하였고, 그 결과 VTS가 선박을 직접 관제에 개입할 경우는 3.50시간마다, 특히 주간시간대의 경우 2.85시간마다 관제하는 것으로 분석되었다. 그리고 3.84시간마다 일정 위험도 이상의 선박간의 교신이 있음을 확인하였다.
해상교통관제시스템(VTS)은 선박의 위치, 속도, 침로 등 해상 교통 정보를 획득하기 위하여 다수의 해상감시레이더를 주요 센서로 이용하고 있으며, 거리 및 방위각 바이어스와 같은 2차원 해상감시레이더의 시스템 오차는 레이더 영상 및 표적 추적정보의 정확도를 크게 저하시킬 수 있다. 따라서 해상교통관제시스템에서 정확한 표적정보를 제공하기 위하여 레이더의 시스템 오차는 정밀하게 보정되어야 한다. 본 논문에서는 VTS 관제영역에 설치된 항로표지의 위치정보를 이용하여 2차원 해상감시레이더의 거리 및 방위각 오차를 보정하기 위한 방법을 제안한다. 2차원 레이더 측정값의 표준오차 모델과 항로표지 위치정보로부터 측정 잔차 모델을 유도하고, 레이더 시스템 오차를 추정하기 위한 선형 칼만필터를 설계한다. Monte-Carlo 모의실험을 통하여 제안한 방법을 검증하고, 항로표지 정보의 개수에 따른 레이더 시스템 오차 추정의 수렴 특성 및 정확도를 분석한다.
본 연구에서는 우리나라 각 항만 VTS에서 근무하고 있는 현직 관제사들을 대상으로 관제 구역 내에서 선박의 안전한 운항을 위해 선박과 선박 사이 및 선박과 육지(장애물)와의 최소 안전거리를 조사하여 VTS 관제의 효율성을 제고하는데 그 목적이 있다. 이러한 안전한 선박 통항을 위한 기초 자료를 제시하기 위해 우리나라 각 항만 VTS 관제사들이 관제하는 안전이격거리를 각 VTS 센터별, 개인별로 설문 조사 및 분석을 하고 실습선을 이용하여 선박 통항이 밀집되어 있는 싱가포르와 말라카 해협에서의 관제 거리를 서로 비교하여 VTS 관제사간의 최소안전거리에 어떠한 차이점이 있는지를 조사하였다. 설문조사 결과 같은 VTS 소속임에도 불구하고 개인별로 관제하는 최소안전거리에는 많은 차이가 있고 전체적으로 해안선이 완만한 동해항의 경우 관제 안전거리가 타 항만보다 컸으며 해안선이 복잡하고 어선 및 여객선의 입출항이 잦은 목포항이 관제 안전거리가 가장 짧음을 확인할 수 있었다. 또한 동일한 VTS에 근무하는 관제사들이 정형화된 관제 방법에 따라 관제를 할 수 있도록 항만의 자연조건이나 교통량에 적합한 모듈(Module)을 개발할 필요성이 필요하며 향후에는 표준관제절차 수립을 위한 전문가 집단의 충분한 논의가 있어야 할 것으로 사료된다.
해사안전법에서는 거대선을 전장 200m 이상의 선박으로 정의하고 있다. 이 기준은 1986년에 도입된 이후, 선박이 대형화되는 등 해상교통환경이 큰 폭으로 변화하였음에도 개정되지 않고 있다. 전장 200m는 건화물선의 경우 핸디막스급에 해당하여 현대 선박의 크기 분류에서는 대형선박으로 보기 어렵다. 한편, 해사안전법에서 거대선이란 용어가 적용되는 조항은 교통안전특정해역에 관한 조항으로, 거대선의 통항이 잦을 해역을 교통안전특정해역으로 설정할 수 있도록 하고 있다. 이에 본 연구에서는 해사관련 법령을 검토하여 이미 전장 200m 이상 선박보다 큰 선박에 대한 법령이 도입되어 있음을 조사하였다. 또한, 국내 각 항만의 입항 선박 통계를 조사하여 현 다섯 구역의 교통안전특정해역보다 거대선의 통항이 많은 해역이 존재함을 확인하였다. 따라서, 본 연구의 결론으로 해사안전법에서 거대선 관련 조항 삭제 및 교통안전특정해역으로 설정할 수 있는 통항 선박의 전장 기준을 상향할 것을 개선방안으로 제시하였다.
The amount of cargoes and fishery production have increased continuously during the last decade due to the great growth of the Korean economy. These increasements have made our coastal traffic congested, and the future coastal traffic is also expected to increase considerably. The increased traffic can be a cause of large sea pollution as well a s greater sea casualties us as properties and human lives, which could result in a big national loss. In order to prevent the sea casualties and promote the safety of coastal traffic, the Vessel Traffic Management System (VTMS) along the Korean coastal waterway is inevitably introduced. But, the precise evaluation is necessary required prior to the implementation of VTMS because this system necessitates a huge amount of budgets. This paper aims to propose the model of evaluation process, but the evaluation as to the urgency of establishment is not only very complicated and fuzzy but also affected by the subjectivity of human. Therefore, fuzzy integral is adopted as the mathematical model of evaluation in which decision-maker can intervence by making decision considering the calculated membership-function. Four aspects, namely, the frequency of sea-casualities, the traffic volume, the frequency fuzzy day, and the complexity of waterway are selected as the item of evaluation, and the fuzzy measure are applied to the evaluation of 8 candidated regions such as the adjacent area to the port Inchen, Kunsan, Mokpo, Wando, Yosu, Pusan, Pohang, Donghae. As a result of evaluation, the priority as to the candidated regions is obtained, and the following prior execution regions, namely, the adjacent area to the port Pusan, Yosu, Mokpo & Wando are selected by considering the present situation, but, in the long run, the VTMS should be executed in the whole coast of the nation, through the cost-effectiveness analysis.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
Maritime monitoring requirements have been beyond human operators capabilities due to the broadness of the coverage area and the variety of monitoring activities, e.g. illegal migration, or security threats by foreign warships. Abnormal vessel movement can be defined as an unreasonable movement deviation from the usual trajectory, speed, or other traffic parameters. Detection of the abnormal vessel movement requires the operators not only to pay short-term attention but also to have long-term trajectory trace ability. Recent advances in deep learning have shown the potential of deep learning techniques to discover hidden and more complex relations that often lie in low dimensional latent spaces. In this paper, we propose a deep autoencoder-based clustering model for automatic detection of vessel movement anomaly to assist monitoring operators to take actions on the vessel for more investigation. We first generate gridded trajectory images by mapping the raw vessel trajectories into two dimensional matrix. Based on the gridded image input, we test the proposed model along with the other deep autoencoder-based models for the abnormal trajectory data generated through rotation and speed variation from normal trajectories. We show that the proposed model improves detection accuracy for the generated abnormal trajectories compared to the other models.
본 연구에서는 연안 선박과 소형 어선의 안전관리 개선을 위해 한국형 e-navigation을 활용하여 기존의 해상교통관리체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하였다. 시스템적인 측면과 기능적인 측면에서 기존 해상교통관제(VTS)의 고도화방안을 제시하였고, 해양안전종합정보시스템(GICOMS)를 기반으로 한 통합 e-navigation 운영시스템의 구성도와 해역별 해상교통관리체계의 운영방안을 제시하였다. 특히, 연안에서의 소형 선박과 어선에 대한 해상교통관리 강화를 위하여 해사클라우드 기반의 선박-선박/육상 간 데이터통신방안과 지역별 해사안전지원센터의 설치를 제안하였다. 본 연구가 연안선박과 소형어선에 중점을 둔 한국형 e-navigation의 추진에 도움이 될것으로 보며, 향후 e-navigation을 활용한 해양사고예방시스템의 개발과 운영 등에 관한 후속연구가 필요하다고 본다.
The Maritime Traffic Safety Law of P. R. China has not the legal nature of navigation rule which regulates the vessel traffic directly but has the legal nature of management to ensure the safety and good order of the whale marine traffic. For that reason, the legal status of this Law is a general basic norm for the marine safety regulations rather than a definite enforcement regulation. This Law does not have any clear statements on adaptation of the steering and sailing rules of the International Regulations for Preventing Collisions at Sea, but it can be presumed the Convention would be applied on the viewpoint of the international practice. The subject matter of this Law is easily understandable, because the IMO and shipping countries have already made similar legislation. Since the maritime traffic condition of the P. R. China also has a direct effect upon the Korean coastal waters, it is essential to observe closely the process of enforcement and development of the P. R. China's Maritime Traffic Safety Law.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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