• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.24-25
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• 2019

최근 빅데이터 기술 개발로 방대한 데이터의 유의미한 분석 및 예측이 용이해졌다. 선박교통관제센터에서는 각종 센서와 다양한 정보를 기반으로 VHF 교신을 통해 선박교통관제를 수행한다. 관제사가 활용하는 레이더, AIS, Port-MIS. 센서 등의 데이터들이 디지털로 저장되고 있으며, 관제사의 VHF 교신내용은 디지털파일로 저장되어 선박교통관제센터의 서버 2개월간 보관된다. 본 논문에서는 관제 결과로 저장되고 있는 관제 로그 데이터를 활용하여 빅데이터를 구성하고 이를 기반으로 유의미한 정보를 생성할 수 있는 방안을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.1-3
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• 2022

선박교통관제에 관한 법률이 시행된 지 2년이 지난 현재, 선박운항자들의 선박교통관제 법률 인지 실태를 조사하였다. 해사안전법과 입출항법은 대다수의 운항자들이 인지 하고 있지만, 이에 반해 선박교통관제법률은 운항자들의 인지도면에서 많이 저조한 실정이다. 이에 따라 선박교통관제 법률 홍보 방안을 제안한다. 또한 관제사들은 과태료 부과에 있어 행정 업무가 복잡하고, 부과 기준 미비로 어려움이 있다. 효율적인 과태료 부과로 관제사들의 행정업무부담을 덜어내고, 선박운항자들에게 경각심을 고취시켜 선박교통관제 법률에 위상을 높일 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.53-54
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• 2023

해상 교통 환경은 해운 산업이 발전함에 따라 더욱 복잡해지고 다양화되었다. 이에 따라 해상 교통 관제를 시행하는 선박교통관제사 업무의 중요성이 높아졌으며, 효율적인 교통 관제 시스템 지원을 위한 새롭고 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 그러나 현재 선박교통관제에 관한 법률에서는 선박교통관제사의 업무에 대해 해양수산부령으로서 항만운영정보시스템에의 자료 입력을 규정하고 있으며, 이는 교통환경 파악 및 교통 관제에 집중하여야 하는 관제사에게 주의력 상실 등 비효율적인 관제 업무를 초래할 수 있다. 따라서 본 연구는 가장 입출항 선박이 많고 해양사고가 많이 발생하였던 부산항 VTS 센터의 관제사를 대상으로 시선측정실험을 실시하여 실제 관제 업무 시 관제 일지가 차지하는 비율을 확인하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.1-3
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• 2019

최근 선박의 대형화, 태풍 및 돌풍 등 급격한 자연환경의 변화, 한정된 정박지의 과밀 등으로 VTS 해역에서 선박 주묘가 자주 발생하고 있다. 선박의 주묘를 예측하기 위해서는 기상 조건에 의한 외력과 선박의 묘, 묘쇄 등 대항력의 정확한 비교, 현수부 및 파주부를 고려한 주묘 발생 가능 시점 예측 등의 노력이 요구된다. 본 연구에서는 VTS 관제 구역에서의 주묘 사고 사례 분석을 통하여 주묘 위험성 판단 프로그램을 검증하고, 관제 시스템에서 활용을 위한 시스템 개선 방안을 제안하고자 한다. 향후 관제 시스템의 주묘 위험성 판단 기능 도입을 통하여 주묘 사고의 예방 및 조기 대응이 가능할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.26-28
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• 2023

오늘날 자율운항선박의 성능시험이 관제구역 내에서 시행되고 있으며 상용화를 앞두고 있다. 국제항로표지협회(IALA)에서는 자율운항선박 관제에 관한 지침을 마련하고 있으며 외국의 사례를 고려하였을 때 자율운항선박의 성능시험 단계부터 VTS의 참여 및 개입은 해상교통안전을 위하여 중요한 의미를 지닌다. 따라서 관제구역 내 해상교통안전을 도모하고 비상 상황 시 효과적으로 대응할 수 있도록 자율운항선박을 고려한 선박교통관제에 관한 제도적 개선방향을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.38-39
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• 2023

국내에서는 원활한 물류 수송과 도로 이용자의 편의를 위한 해상교량 건설 등 대규모 해상공사가 활발하게 추진되고 있다. 하지만 항만 및 주요 항로를 횡단하는 해상 교량과 시설물이 해상이용자의 통항 안전과 효율성에 대한 충분한 고려 없이 경제적인 측면만을 부각하여 건설되고 있다. 이로 인해 VTS 관제구역내 위치하는 4~9년 공사기간의 대규모 해상공사와 해상교통안전 확보를 요구하는 해상교통관제센터 및 선박운항자의 어려움이 반복되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 경인항VTS 관제구역에서 진행중인 영종도와 청라를 잇는 제3연륙교 건설의 해상공사가 해양사고 등 선박교통 위험성과 VTS 업무에 영향을 미치는 요소를 살펴보고, 이에 대한 대응 방안을 고찰해 보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.28-29
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• 2019

선박의 대형화, 고속화, 자동화 및 평택·당진항 항만시설의 발전 추세가 현저한 반면 제한된 통항 환경에 따른 선박 통항량 증가로 인해 사고 위험성이 증가됨으로 법·자연적인 조건, 타항만 항로 비교 및 평택VTS 관제 구역 내 관제 사례를 통해 항로 설정의 당위성을 설명하며, 항로 미설정 구역의 선박 통항 안전성 향상을 위해 지정항로 설정을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.21-22
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• 2023

입항 수역이 좁은 제주항만은 단일 방향 통항이 가능한 one-way 방식을 사용 중 이다. 이러한 항만 특성으로 인해 제주항을 입출항 하는 선박들은 해상교통관제사(Vessel Traffic Service, VTS)의 지시에 의거하여 순서대로 입출항을 하고 있다. 본 연구는 VTS 관제사가 객관적이고 정확한 예측을 위해 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS) 선박항적데이터를 이용하여 제주항에 입출항 하는 선박의 이동시간 통계를 산출하여 선박입출항 소요시간을 분석하고자 한다. 이를 위해 AIS 데이터를 이용하여 선박 이동시간을 산출하는 알고리즘을 제안하고, 이에 더하여 기상 상태와 항만 예선 사용에 따른 입출항 소요 시간을 취합하여 분석하고자 한다. 이에 따른 결과를 실제 관제에 적용 시켜 보다 더 안전하고 효율적으로 항만을 운영하는데 의의를 두고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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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.