해상교통관제는 선박 통항의 안전과 효율성을 증진시키고 환경을 보호하는데 큰 기여를 하였다. 이러한 성과를 바탕으로 현재는 선박이 항만으로 진입하기 이전 단계에서부터 미리 관제를 실시하여 해양사고의 위험을 사전에 방지하고자 관제범위가 확대되고 있는 추세이다. 이를 위해서는 통항 선박에 관련된 정보가 지속적으로 관리 유지되어야 한다. 본 연구에서는 항만 관제와 인근 관제 및 접근 관제와의 효율적인 연계 및 운영 방안을 집중적으로 검토하였다. IALA에서 논의되고 있는 IVEF(Inter-VTS Exchange Format) 및 광역 AIS망을 이용하여 인근 관제실 간에 관제정보를 연계하는 방안을 살펴보고, 관제실 및 유관기관 간에 정보의 원활한 공유를 통해서 관제수역의 확대에 따른 VTS의 효율적인 운영 방안을 모색하여 보았다.
조선기술의 발달과 해운업체의 요구로 선박이 점차 고속화 대형화됨에 따라 선박의 통항량은 매년 증가하고 있으며, 해양사고의 위험도 함께 높아지고 있다. 또한 최근 들어 어선이나 예선 등 소형선도 AIS(선박자동식별장치)를 설치하면서 관제대상 선박은 날이 갈수록 증가하는 추세이다. 따라서 선박이 항만으로 진입하기 이전 단계에 해양사고의 위험을 예방하기 위하여 항만관제의 범위가 확대되어야 한다는 필요성이 제기되고 있으며, 이로 인한 관제사의 업무량 및 스트레스도 증가하는 실정이다. 그러나 현재 사용중인 관제시스템은 모두 외국 제품으로 관제사의 다양한 요구사항을 반영하기에는 어려움이 있으며, 여러 기종이 혼재해 있어 VTS 간 연계도 불가능한 실정이다. 본 연구에서는 관제장비를 통합 연동하여 관제사의 업무량을 효과적으로 감소시키고 전국 VTS 및 관련 기관 업체와 상호 유기적으로 연계할 수 있는 맞춤형 관제지원시스템의 개발에 대한 필요성 및 개념, 주요기능, 활용방안 등을 모색하여 보았다.
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.
향후 변화될 해양 4차 산업시대에 대응하고 상호 정보 공유를 위해 외부 시스템과 연계할 수 있는 기반환경 마련이 필요한 바 관제센터에서 수집되는 정보를 활용하기 위해서는 관제정보 관리 및 공유 체계가 필요하다. 하지만 정보의 보존 기간이 짧고 접근에 제약이 많아 기술개발에 활용될 관제 정보의 빅데이터화가 어렵다. 또한 정보를 관제 센터 내 독립적으로 보관하고 있어 연구 개발 목적의 접근이 쉽지 않다. 본 연구에서는 민간 클라우드를 활용한 관제 정보 관리 및 공유 체계 방안을 살펴보았다.
해상교통관제시스템의 발달로 과거에 비하여 해상교통의 안전과 항만의 효율성은 크게 향상되었다. 이러한 관제설비는 유기적으로 상호 연동 공유되어야 관제사에게 정보를 효과적으로 제공해 줄 수 있다. 관제장비의 증가는 여러 정보를 수집할 수 있다는 면에서는 긍정적이만 점차 다양해지는 장비로 관제사의 업무량도 증가하기 마련이다. 따라서 여러 관제장비를 상호 연동하고 통합하고 그러한 정보를 활용할 수 있는 시스템이 필요할 것이다. 본 연구에서는 관제사의 업무를 효과적으로 지원해 줄 수 있고 정보를 지속적으로 기록 관리하여 이 정보를 활용할 수 있는 선박안전종합관리시스템의 개발방안을 모색하여 보았다.
최근 국제적으로 e-Navigation이 추진되고 있으며, 이는 국제적으로 표준화된 정보 제공 및 결합을 통하여 해상에서 항해를 안전하고 효율적으로 하는데 목적이 있다. 국내에서는 VTS 시스템간 연계를 하고자 했으나, 서로 경쟁이 되는 외산 장비의 구축으로 정보연계의 어려움이 있어 왔다. 특히 해상의 위험상황에서 상호 정보를 연계하고 전파하여 상호 협력적 사고대응이 이루어 진다면 최근에 발생한 세월호와 같은 사건도 예방될 수 있다. 즉, 정보연계를 통한 통합 시스템 구축 및 인접 시스템간 연계는 매우 중요한 요소로서 VTS 센터간 공동 목적을 위하여 상호 협력적 감시 및 관제가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 e-Navigation 진화를 앞두고, 국제적으로 표준화 되고 있는 시스템간 정보교환 기술을 검토하고, 현재 국내 현실을 반영하여 VTS 시스템간 연동방안을 검토하고자 한다. 실제적으로 시스템간 연동을 위한 설계와 구축 및 통합화 노력이 요구되며, 통합화 방법이 효율적인 방안인지 검토 확인되어야 하며, 국가적으로도 VTS 서비스의 안전성을 보장하는 기술개발로 진화가 고려되어야 한다.
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.
시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.
해상교통환경은 기술 발전과 더불어 자율운항선박(MASS)의 출현에 직면하여 있다. 이러한 자율운항선박을 비롯한 다양한 해상이동체(드론, 무인선, 다목적 해양레저선 등)는 선박교통관제(VTS)의 추가 관리대상이 될 것이다. MASS 및 다양한 해상 이동체의 관제구역내 안전운항을 위한 VTS의 적극적 대응을 제안하고자 하였다.
선박교통관제사는 선박 교통의 안전과 효율을 도모하기 위하여 선박교통관제 설비로 지정된 시스템 및 센서 장비를 활용하여 선박교통관제 업무를 수행한다. 선박교통관제의 효과적 운영을 위한 관제 필요 정보는 지정된 선박교통관제 설비 이외의 부가적인 정보 창구의 접근이 요구되며, 이러한 다양한 정보 열람 창구를 일원화하기 위하여 선박교통관제 클라우드 시스템 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 선박교통관제 클라우드 시스템 도입에 따른 사용자 필요 정보 식별을 위하여 선박교통관제 업무 분석 및 운영 정보와 선박교통관제 설비 연계 분석을 수행하였다. 국내외 문헌 검토와 전문가 인터뷰를 통하여 선박교통관제 업무 분석을 수행하였으며, 선박교통관제 설비에 따른 필요 정보를 식별·연계하였다. 분석 결과 전체 내·외부 정보 창구의 필요 정보는 37개의 범주로 식별되었으며, 필수 및 보조관제 설비 이외 열람이 필요한 추가 요구 정보는 8개의 정보창구를 통하여 수집 가능한 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 식별한 사용자 요구사항은 선박교통관제 클라우드 시스템 구축을 위한 데이터 수집·처리 구조 설계에 적용될 것이다. 향후 시나리오 기반 관제 시스템 사용자 운영 분석을 통하여 사용자 요구 및 필요 정보를 개정·보완하고, 시스템 인터페이스 디자인 설계에 관한 추가 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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