• 제목/요약/키워드: 관제 의사 결정 모델

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관제사의 의사결정에 관한 연구

  • 정기남;김종철;김정은
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.291-293
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    • 2016
  • 해상교통관제사의 업무는 선박교통의 안전과 효율을 목적으로 하는 의사결정의 연속이다. 의사결정은 문제해결과정의 일종으로 가치 판단을 포함한다. 올바른 의사결정을 내리기 위해서는 해상교통상황을 정확히 파악하는 것이 우선되어야 하지만, 상황판단을 제대로 했다하더라도 의사결정을 그르칠 위험이 있다는 측면에서 관제사가 적극적으로 습득하여야 하는 인지과제다. 본고에서는 먼저 관제사에게 필요한 의사결정 이론에 대해서 기술한 뒤, 이를 구체적인 관제과제에 적용할 때 합리적인 의사결정 모델보다는 휴리스틱 또는 재인촉발의사결정 모델을 사용한다는 점을 밝혔다. 또한 관제사의 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 실수를 사례 위주로 고찰하였다. 특히 관제사의 업무역량 향상을 위해서 의사결정방법을 어떻게 훈련할 것인가를 제안하였다.

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VTS 관제사 의사결정 지원프로그램 개발 및 딥러닝 기법 적용

  • 김광일;김재수;김재일;이건명
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.256-258
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    • 2018
  • 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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관제 에이전트 모델 구축을 위한 연구

  • 양영훈;김혜진
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.7-7
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    • 2019
  • 해상교통모의 기술은 자선 중심의 조종과 사람에 의한 인위적인 해상교통환경 모의로 실제 해상교통 상황이 반영된 타선 동적 특성과 해상교통관제 상황을 반영하는데 한계가 있음. 정확한 해상교통 모의 및 평가를 위해 교통흐름 영향의 주요 요소인 관제 영역의 적용이 필요함. 본 연구에서는 에이전트 기반의 관제 모델을 구축하는 기초 연구를 소개하였음.

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항적모델 추출을 통한 해상교통관제사 의사결정 지원 방안 (Decision Making Support System for VTSO using Extracted Ships' Tracks)

  • 김주성;정중식;정재용;김윤하;최익환;김진한
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.310-311
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    • 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.

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인지작업분석을 활용한 해상교통관제의 기능 개선

  • 김주성;김계수;정중식;박계각
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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    • pp.398-400
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    • 2013
  • 해상교통관제(VTS; Vessel Traffic Service)는 IMO RESOLUTION A.857(20) on Guidelines for Vessel Traffic Service와 해사안전법 제36조, 개항질서법 제 28조에 의거 해상운송에서의 위험을 감소하고 해상교통질서확립과 안전확보를 위하여 전세계 주요항만 및 수역에서 이용되고 있다. 최근 해상교통관제 분야에 인적요인을 도입하여 사고예방 및 감소를 도모하고 있으나 해상교통관제의 특수한 상황을 충분히 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해상교통관제와 해상교통관제사의 특수한 업무상황을 고려하여 직무를 분석하고 인간공학적 분석기법을 적용하여 사전해상상황인식을 위한 관제업무의 예측모듈을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구를 통하여 체계적인 관제업무 분석의 프레임을 제공하고 관제사들이 효율적으로 관제업무를 수행하도록 하기 위한 실무적 업무프로세스를 제시한다.

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충돌위험도 모델을 이용한 관제 지원 시스템 개발에 관한 기초 연구 (A Basic study on Development of VTS support system by Risk of Collision Model)

  • 박상원;박영수
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.18-20
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    • 2015
  • 우리나라 항구 주변에는 입 출항하는 선박으로 인하여 해상교통흐름이 복잡하다. 이러한 선박통항의 안전과 효율성을 증진하기 위해 우리나라에서는 해상교통관제 서비스를 시행하고 있다. 24시간 쉴 틈이 없는 해상교통 관제사들의 노력에도 불구하고 관제구역 내에서의 충돌사고는 지속적으로 발생하고 있으며, 위험 상황이 약 20분에 1회씩 발생하고 있는 것으로 분석되어 그 위험성은 크다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 부산항관제 VHF채널을 3일간 청취하여, 교신내용을 분석하였다. 부산항관제 교신 중 통항에 관련된 사항을 충돌위험도 모델에 적용하여 위험도로 표현하였으며, 관제사들이 선박에게 권고 지시를 하는 시점의 위험도를 도출하였다. 충돌위험도 모델의 위험도는 관제사가 관제시의 의사결정을 지원하는 하나의 수단으로 이용될 수 있다.

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항적 데이터 학습을 통한 추천 항로 구성에 관한 연구 (Composing Recommended Route through Machine Learning of Navigational Data)

  • 김주성;정중식;이성용;이은석
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.285-286
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    • 2016
  • 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

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물류정보동기화 기반의 Smart SCM 모델에 관한 연구 (A Study on the Logistics Information Synchronization based Smart SCM Model)

  • 김장군
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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    • pp.1595-1598
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    • 2012
  • 최근들어 RFID 기반의 SCM에 대한 연구는 많이 진행되고 있다. 그러나 공급망상에서 이동중인 물류정보의 오류를 동기화하고, 장치기반 인프라의 상태정보를 모니터링하여 활성화해주는 연구와 기술은 아직 미흡하다. "물류정보동기화 기반의 Smart SCM 모델"은 실시간으로 각 물류 거점에 설치된 RFID 인프라 장치 및 물류 프로세스 동기화 현황을 Dashboard를 통하여 모니터링하고, 예외상황 발생시에 다양한 의사결정 지원정보 제공을 통해 즉각적인 상황 조치가 가능한 지능형 공급망 통합관제 서비스 모델이다. 본 연구 모델은 물류국제 표준, RFID관련 국제 표준 규격, EPCIS 표준, SSI 미들웨어 플랫폼을 준용하여 표준화 하므로써 관련 기술 국내 표준 규격을 제시하고자 하였다.

VTS 관제 구역 내 조류의 영향과 항적 이동에 따른 해양 사고 분석 방법 (Analysis of Marine Accident based on Impact of Tidal Stream and Vessel Tracking in VTS Are)

  • 김주성;정중식;강승호;임세욱
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.246-247
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    • 2018
  • 관제구역 내 항로는 주요 항만의 항계를 포함하고 있기 때문에 지리적 여건에 따라 선박 통항량이 증가하고 항로가 협소한 구간이 존재한다. 또한, 대한민국 서해안에 위치한 항만과 그 관제구역의 경우 큰 조석간만의 차로 인하여 선박 조선에 있어 강한 조류의 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 항로 상 조류의 흐름에 따른 선박 항적 이동의 특성을 분석하여 항해 환경 변화에 따른 유의미한 정보를 생산하는 방법을 제시하고 실제 해양 사고 사례에 적용하여 그 유효성을 검증하였다. 모델 추출을 위하여 SVR seaway model, 지지벡터 회귀 모형과 격자 탐색을 통한 모수 결정을 수행하였다.

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물류정보동기화 기반의 Smart SCM 모델에 관한 연구 (A Study on the Logistics Information Synchronization based Smart SCM Model)

  • 김장군
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권5호
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    • pp.311-318
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    • 2013
  • 최근들어 RFID 기반의 SCM에 대한 연구는 많이 진행되고 있다. 그러나 공급망상에서 이동중인 물류정보의 오류를 동기화하고, 장치기반 인프라의 상태정보를 모니터링하여 활성화해주는 연구와 기술은 아직 미흡하다. 또한 이를 응용하여 통합관제해주는 지능형 SCM 시스템을 개발한 경우는 없었다. "물류정보동기화 기반의 Smart SCM 모델"은 실시간으로 각 물류 거점에 설치된 RFID 인프라 장치 및 물류 프로세스 동기화 현황을 하나의 통합된 뷰를 통하여 모니터링하고, 예외상황 발생시에 다양한 의사결정 지원정보 제공을 통해 즉각적인 상황 조치가 가능한 지능형 공급망 통합관제 서비스 모델이다. 본 연구 모델은 물류국제 표준, RFID관련 국제 표준 규격, EPCIS 표준, SSI 미들웨어 플랫폼을 준용하여 표준화 하므로써 관련 기술 국내 표준 규격을 제시하고자 하였다.