• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.33-35
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• 2022

빅데이터·인공지능 등 4차 산업혁명 기술은 교통·의료·환경 등 다양한 분야에서 기술개발을 추진하고 이미 많은 기술이 실제 활용되고 있다. 특히, 철도관제와 항공 관제분야에서도 인공지능 기반 시스템이 접목되어 운영되고 있으나 선박교통관제 분야는 현장에 접목되어 활용되는 기술은 극히 드물다. 선박교통관제사가 관제구역 내에서 적게는 수척, 많게는 수십척의 선박을 동시에 관제하며 발생할 수 있는 인적 과실을 줄이기 위한 인프라 구축은 선박의 안전확보를 위해 필수요소이다. 본 연구는 해양경찰청 선박교통관제기술개발단에서 자체 개발한 음주운항 자동탐지 시스템과 닻 끌림 자동탐지 시스템에 활용한 기술을 소개하고 향후 고도화 및 활용방안을 제시하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.31-32
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• 2023

현존선과 자율운항선박의 공존(共存)항해에 대비하여, 해상교통 안전관리 강화 및 국민의 인명·재산 보호를 위해 선박 간 항행의도 확인 및 위험상황 회피를 위한 차세대 교신체계 및 관제지원기술 제안

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.265-266
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• 2022

전통적으로 선박교통관제서비스는 정보제공(INS), 항행지원(NAS), 교통관리(TOS)로 구분되어 왔으나, 최근 IMO 결의서 A.1158의 개정을 통해 선박교통관제서비스의 목적을 선박 항해에 안전하지 않은 상황을 선제적으로 모니터링하고 통제하는 것으로 규정하고 있다. 이를 위해 기존의 VTS 서비스 용어들을 모두 삭제하였으며, IALA에서도 관제사의 의사결정도구에 대한 개정을 논의하고 있는 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 기반의 관제사 의사결정도구를 제안하였으며, 적용 가능성을 검토하였다. 제안하는 방법은 관제사의 주관적인 판단과 단순한 규칙에 의존하던 기존의 관제 방법과는 달리 데이터를 기반으로 하는 객관적인 관제 기준을 제시할 수 있으며, 이러한 방법이 실제 관제 현장에 적용되어 해양사고를 방지하고, 항만의 운영 효율을 향상시킬 수 있기를 기대한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.542-544
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• 2012

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.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.195-204
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• 2014

최근 지능화 고도화 되고 있는 사이버 위협으로부터 중소기업을 보호하기 위해서는 24시간 예방 탐지 분석 대응 해 주는 보안관제가 필수적이다. 이러한 중소기업의 보안관제를 지원하기 위해 정부로부터 예산지원을 받아 중소기업기술지킴센터가 구축되어 운영 중이며, 현재 900여 개 중소기업에 대해 보안관제서비스를 지원하고 있다. 본 논문에서는 중소기업 기술지킴센터에서 보안관제서비스를 지원하고 있는 중소기업들의 이상트래픽에 대해 살펴보고 중소기업의 보안관제 개선방안을 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.391-394
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• 2013

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 선박자동식별장치(AIS;Automatic Identification System)를 설치하면서 관제대상 선박은 시간이 갈수록 증가하고 있으며, 이로 인한 관제사의 업무량 및 스트레스도 증가하는 실정이다. 그러나 현재 관제센터에서 관제운영을 위해 사용중인 관제시스템을 제외하고는 관제사의 업무량을 효과적으로 감소시키고 지원할 수 있는 시스템은 연구된 바가 없다. 이 연구에서는 전자해도 기반의 관제사 지원 시스템의 주요 기능 중 관제정보 데이터베이스를 구축하여 해양사고를 방지할 수 있는 관제통계분석 기능에 대한 개념, 주요기능 및 활용방안에 대하여 모색하여 보았다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.144-145
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• 2010

IMO에서 개발 중인 e-Navigation 전략 이행 계획에는 VTM(Vessel Traffic Management)을 핵심 요소들 중 하나로 포함시키고 있다. E-Navigation이 지향하는 VTM은 현재 VTS보다 다양하고 정확한 항행 정보를 선박에 제공하고 적극적 관제를 통하여 안전하고 효율적인 해상교통 흐름을 유지시키는 개념을 갖고 있다. IMO에서 계획하고 있는 VTM 기능을 구현하기 위해서는 VTS 운용 요원인 관제사들의 역할 및 능력이 VTM의 성공 여부를 좌우한다. 따라서, VTM의 구현을 위해서는 VTM에 있어서 관제사들의 역할과 관제사들의 VTM 수행을 위한 자질 능력 향상을 위한 교육 훈련 방안이 함께 논의되어야 한다. 본 연구에서는 e-Navigation 환경 하에서 VTS 관제사가 안전하고 효율적인 VTM을 수행할 수 있도록 관제사를 지원하는 관제사 의사 결정 지원 시스템에 대한 개념 설계를 수행하였다. 본 논문에서는 관제사 의사결정 지원 시스템의 개념, 주요 기능, 구성 요소 및 이를 구현하기 위한 요소 기술들에 대해 기술하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.287-288
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• 2016

선박과 선박간의 사고 위험도를 예측하는 교통정보 생성 기술을 해상교통관제센터에 적용하기에는 위험도 정보의 정확성에 한계가 있다. 또한 대상 해역에 대한 교통 패턴을 파악하는 밀집도 및 혼잡도와 같은 교통정보 생성 기술은 위험 우선순위 선박을 도출하는 것이 불가능하다. 복잡한 교통 패턴을 보이는 해상교통관제 해역에서 위험 선박을 인지하여 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해서는 새로운 접근이 필요하다. 본 연구에서는 관제대상해역의 교통 상황을 총체적으로 파악하고 위험 선박을 사전에 인지할 수 있는 교통정보 생성을 위해서 기계학습 기법을 검토하였으며, 기존의 인공지능 한계를 극복하기 위한 딥러닝 프레임워크 도입을 검토하였다. 해상교통관제센터의 이미지, 메시지, 음성 등 다양한 형태의 연속적 자료들을 통합하고 이를 토대로 총체적인 분석을 통해 관제 업무를 지원할 수 있는 교통 상황 인지 정보를 생성할 수 있을 것으로 파악되었다. 빅데이터 기반의 기계학습은 보다 의미 있는 상황 인지 정보를 생성할 수 있기 때문에 이를 위한 관제 센터의 각종 데이터 통합이 필요하다.

• 정보보호학회지
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• 제23권6호
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• pp.76-89
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• 2013

최근의 사이버 위협은 공격자에 의해 지속적이고 지능화된 위협으로 진화하고 있다. 이러한 위협은 장기간에 걸쳐 이루어지기 때문에 보안체계를 잘 갖추고 있는 회사라 하더라도 탐지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 차세대 보안관제 프레임워크의 지향점을 네트워크 가시성 강화, 상황인식 기반 지능형 보안관제, 관련 업무조직과의 정보 통합 및 협업 강화로 제시하고 있으며 구조적, 수집 파싱, 검색 분석, 이상 탐지 등 총 9개 관점에서 이를 지원하는 필요 기술들을 분류하였다. 아울러 침투 경로 및 공격 단계와 내부 자원 간 연관성 분석을 통한 수집 정보 범위 설정, 사례 기반 상관분석 규칙 생성 적용, 정보연동, 업무처리, 컴플라이언스, 조사 분석 등 지원 기능의 연계를 보안관제 모델링의 필요 요소로 도출하였다.

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