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.
해상교통관제센터(VTS)는 해상 안전과 선박교통효율을 위해 우리나라 주요 항만 및 연안해역에서 운용중이다. 우리나라 VTS는 외국항만 VTS에 비해 1인당 담당 관제면적이 넓으며, 최근 VTS 구역 추가 확대로 기존 관제사의 담당구역이 기존보다 더욱 확대되어 관제사의 집중관제와 선박교통관리 어려움이 더욱 증가되고 있다. 이에 따라 VTS 구역의 효율적인 운영과 VTS 인력 확보를 위한 정량적인 관제석 수 산출이 필요하다. 본 연구에서는 VTS에서 수집중인 선박교통 및 선박교신 데이터를 이용하여 VTS 구역 적정 관제석 산출방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 VTS 구역에서 운항하는 모든 선박의 모니터링 시간, VHF 교신에 대하여 관제 업무(task)항목, 출현빈도, 소요시간을 정의하고, 단위시간동안 각 관제 task별 소요시간을 계산하여 관제석 수를 계산한다. 제안한 방법을 여수VTS 해역의 VTS데이터에 적용하여 적정 VTS 관제석 수, 시간대별 관제석 수 변화를 분석하였다. 분석 결과 혼잡시간대 필요 관제석이 4-5 석이 필요로 한 것으로 분석되었다.
사이버공격으로 인한 보안위협이 지속되고 있어 보안관제는 신속한 탐지와 대응을 위해 전문성을 가진 용역사업 형태로 주로 운용된다. 이에 따라 보안관제 용역 운영에 대한 다수의 연구가 진행되었다. 그러나 결과적인 관리, 지표, 측정 등의 연구로 업무과정에 대해 세부적으로 연구되지 않아 현장에서 업무 혼선이 빚어져 보안사고 대응이 원활하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제점을 ISMS-P 기반의 용역관리 방법을 제시하고 그 방법을 업무 연관성 분석을 통해 시나리오기법과 ISMS-P 보호대책 요구사항 64개 항목의 맵핑(Mapping)으로 도출된 각 항목을 체크리스트화 하여 사용업체의 용이한 외주용역 관리 방법을 제안한다. 또한 주기적 보안준수 이행과 중장기적으로는 ISMS-P의 취득 및 갱신에 도움이 되고 관련 인원들의 보안의식 제고에도 기여할 것으로 기대한다.
공항에서의 지상교통관제는 매우 중요한 항공교통업무 가운데 하나이다. 따라서 세계 각국에서는 이와 관련된 시뮬레이터의 개발에 대한 관심이 지대하다. 본 연구는 우리나라에서 개발 및 고도화된 비행장관제시뮬레이터에 대한 특징과 장점 및 향후 개발되는 A-SMGCS와의 연동성을 기술하였다. 본 장비의 특징은 훈련관제사의 단독적인 훈련이 가능하도록 설계되었으며 다양한 기상조건 및 정상 및 비정상상황 설정으로 상황에 부합되는 관제사 교육훈련이 가능하다는 점이다. 따라서 본 비행장관제시뮬레이터를 통하여 항공관제 부분에서의 종합훈련은 물론 다양한 상황에서의 관제사 훈련을 통하여 비행안전과 공항용량 증대 훈련에 크게 기여를 할 것으로 사료된다.
우리나라는 항만운영의 효율성 및 선박 안전운항을 위하여 1993년 포항을 시작으로 전국 18개의 VTS 시스템을 설치 운영하고 있으나, 최근 선박 교통량의 증가와 더불어 해양사고의 증가 원인으로 인적요인에 대해 연구 필요성이 대두되고 있다. 특히 해상교통관제 업무는 고도의 주의력과 예측능력을 요구하므로 이를 저해하는 인적요인을 분석 및 관리할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 VTS 관제실의 근무환경에 대해 설문조사를 통한 요구사항 분석과 함께 현장조사를 시행하여 분석함으로서 VTS 관제장비 및 관제석의 최적 배치방안을 제시하여 최상의 해상교통관리 체제 구축에 대하여 고찰해 보았다.
현재 전 세계 체약국들은 증가하는 항공수요를 충족하고 공역의 이용 효율성 및 항공기 운항의 경제성 등을 제고하기 위해 국제민간항공기구(ICAO)에서 전략적으로 개발하고 채택한 차세대항법시스템(New CNS/ATM, PBN 등)의 각종 항법 및 통신 어플리케이션 등을 도입 적용하고 있다. 이 가운데 AIDC(ATS inter-facility Data Communication)는 조종사와 관제사간 반복적으로 이루어지는 교신(Verbal Communication)사항을 포맷화한 후 데이터로 송출하여 조종사와 관제사 양측 모두의 업무로드를 감소시키며 주파수 점유 시간을 단축시켜 주파수 활용도를 크게 증가시키고 있다. 또한, 비영어권 국가와의 음성 통신시 부정확한 발음 등으로 야기 될 수 있는 인적요인(Human Factor)을 사전 제거하는 등 많은 혜택(Benefits)을 제공하고 있다. 비록 이번 연구에서 항공 AIDC의 모든 요소가 VTS에 1:1 적용 되지는 않지만 AIDC의 주요 요소(TOC, AOC 등)와 우리 해상교통 실정에 맞는 응용 요소(RTOC)를 추가하여 주파수와 관제센터는 다르지만 관제구역이 서로 인접해 있는 구역에 적용시켜 잠재적 위험요소를 사전에 예방하고, 궁극적으로 Service provider로서 이용자 중심의 VTS를 설계하고자 한다.
매년 기상 악화로 인하여 선박사고가 발생하고 있으며, 해상특보 발효 시 VTS센터에 출항 가능 여부 및 특보 사항을 문의하고 있으며, 태풍 내습시 VTS센터의 업무량이 증가하고 있는 실정임. 기상 악화시 발생하는 선박 사고를 예방하기 위한 앱을 개발하여 선박의 안정항해 도모와 선박교통관제사의 업무 효율성 향상을 위한 방안.
IT시대의 고도화로 인한 사이버 범죄는 지능화, 다양화, 고도화 되고 있는 가운데 보안 관제의 역할은 더욱 중요해졌다. 과거 방화벽이나 IDS 등 보안 장비에만 의존하던 방식과는 달리 실시간 감시를 통해 사이버 공격에 대한 대응을 하는 보안 관제 업무가 광범위해지고 그 역할 또한 중요하게 되었다. 현재의 사이버 위협에 대해 보안 장비만으로는 안정적인 방어를 할 수 없기 때문에 보안 장비를 운영 및 감시하고 실시간적인 대응을 할 수 있는 보안 관제의 업무가 필수 요소가 된 것이다. 본 연구에서는 네트워크 보안시스템을 효율적으로 구성하는 방법과 보안시스템을 실시간 운영하는 보안관제의 현황과 개선방안에 대해 다루고자 한다.
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.
VTS 관제사의 선박모니터링 외 부가적인 업무 경감과 효율적인 선박교통 정보 관리를 위해 VTS 관제사 의사결정 지원프로그램 도입이 필요하며, 일부 VTS 센터에서는 이 장비를 도입하여 운영중이다. 본 논문에서는 VTS 관제사의 의견을 수렴하여 새로운 VTS 관제사 의사결정지원 프로그램을 개발하고자 한다. 개발한 프로그램의 주요 기능은 AIS 선박교통데이터, PORT-MIS 및 도선 정보를 연계하여 관제구역 내 선박 입항시 ETA 자동 계산, 선박 위험구역 진입 및 충돌위험시 경보, 선박입항 스케쥴 및 도선정보 표시 등 관련 정보 연계이다. 또한 VTS에서 수년간 수집되고 있는 선박교통 데이터의 딥러닝 학습을 통해 데이터기반의 선박교통밀도 및 선박목적지 예측 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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