선박 및 VTS에서 선박교통량이 밀집되는 혼잡해역의 선박교통밀도 평가는 중요하다. 본 연구에서는 선박 충돌 회피를 위한 적절한 반경인 Ship Domain 영역과 혼잡구역 내 선박 체류시간 및 전 방위 통항류를 고려하여 혼잡해역의 항로가동률 및 실시간 해상교통밀도 산출 모델을 제안하고자 한다. 또한 제안된 모델식을 기반으로 시뮬레이터를 프로그래밍하여, 실 해역 해상교통 데이터를 적용하여 제안한 모델식의 유효성을 평가하고자 한다.
선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.
해상 교통량을 정량적으로 평가하고 추출하기 위한 방법으로 선박 AIS 데이터 기반의 밀집도 분석을 활용하고 있다. 밀집도는 단위시간 당 단위면적에 분포하는 선박 통항량을 계산한 것으로, 일반적으로 그리드 셀 내에 존재하는 선박 항적 포인트 개수, 항적도 라인 길이, 선박 척수 등을 계산한 밀집도 분석 방법과 커널 밀도 추정(Kernel Density Estimation) 방법 등이 있다. 하지만, AIS 데이터의 특징상 선박 속력에 따라 수신 주기가 다르기 때문에 항적이 등간격으로 나타나지 않는 문제점이 있으며, 선박의 이동과 시간의 속성으로 인해 각각의 밀집도 분석 방법은 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 실측 AIS 데이터를 이용하여 다양한 방법의 선박 밀집도 분석을 수행하고 이를 비교하였다. 그 결과, 항적도 라인 길이에 의한 밀집도 분석이 가장 정량적인 방법으로 나타났으며 이를 통항 척수로 변환할 수 있는 선박 밀집도 분석을 개선방안으로 제안한다.
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.
일반적으로 항만 내 선박 교통류 평가는 AIS 데이터를 이용하여 수행이 되어져 왔다. AIS 데이터는 선박의 위치 확인에 용이하여 항로상 선박 교통분포 분석에 용이하였다. 하지만, AIS 데이터는 VTS에 저장되어 있는 기간이 짧고, 처리할 데이터의 양이 많은 단점이 있다. 한편, PORT-MIS 선박 입출항 데이터는 10년 이상 저장이 되어 있으며, 통항로상 통계적 선박교통밀도 분석에 활용이 용이하다. 본 연구에서는 PORT-MIS 빅데이터 분석 방법과 선박 입출항 데이터를 항로상의 통항데이터로 변환하는 방법을 개발하여 제시하고자 한다.
현대 사회에서 해상 운송은 전체 화물 운송의 약 80%를 차지하는 국제 무역 및 경제 활동의 핵심적인 요소이다. 이에 따라 선박 교통 관제는 해상 안전과 운송 효율성을 향상시키는 데 있어 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 보다 안전한 해상 운송을 지속하기 위해서는 효율적이고 스마트한 선박 교통 관제 시스템이 필수적이므로 본 연구에서는 선박 교통 관제 시스템인 VTS 운용 콘솔 상 해상교통위험도를 시각화하는 것을 제안한다. 우선, 현 관제사를 대상으로 시선 추적 실험을 실시함으로써 관제사의 시선 분포를 통해 주요 관찰 대상과 작업 우선순위 등을 살펴보았다. 이후 동일한 해역에 동일한 시간대의 교통 밀도와 해상 교통 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 관제사의 시선 추적 데이터와 비교 분석하였다. 분석 결과, 객관적인 데이터를 활용하여 관제사의 의사 결정과 수행 업무를 지원하는 것이 해상 교통 관리의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 미래에 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템의 구현을 위한 실질적인 기여가 될 것으로 기대된다.
선박의 안전한 입출항을 도모하고 해양사고를 방지하기 위한 항로표지는 연안수역에서의 해상교통류 조사를 통하여 설치 및 관리되어왔다. 지금까지 이러한 조사는 포터블 소형 레이더를 이용한 목시관측과 현장방문 및 설문조사 등을 통한 후처리방식에 의해 수행되어 왔기 때문에, 많은 인력과 경제적 비용이 소요되었다. 본 연구에서는 레이더영상을 PC카메라를 동하여 획득 개인용 컴퓨터에 저장하고, 아울러 관측대상 선박에 관한 정보를 사용자가 입력함으로서 관측선박의 항적 등의 정보가 DB화되어, 실시간으로 통과척수, 속력분포, 밀도분포 등의 해상교통류 분석 통을 처리할 수 있는 모듈을 개발하였다.
해상교통 분석은 대상 해역의 환경 특성을 파악하고, 선박의 교통 패턴을 분석하는 일련의 과정을 일컫는다. 이는 최근 해상 교통량이 늘어나고 관제 영역이 확장됨에 따라 그 필요성이 증가하고 있으며, 실제로 해상교통관제(VTS, Vessel Traffic Service)와 항만 시설의 안전성 평가에 적용되기도 한다. 본 논문에서는 공간정보 분석 방법 중 히트맵(heatmap)과 중심점(centroid) 기법을 이용하여 선박의 통항패턴을 분석하는 방법을 제안한다. 이 방법은 시간에 따라 공간적 특성이 변하는 항적 데이터를 분석하기에 적합한 방법이며, 실제 목포항에서 수집된 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험에서는 시간대별 교통 밀도와 중심점 분석을 수행하였고, 이를 통해 해상교통의 공간적 변화를 쉽게 식별할 수 있었으며, 제안하는 방법이 해상교통 분석법으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
선박자동식별장치(AIS)는 데이터의 활용편의성으로 인해 해상교통평가에 많이 사용되어 왔다. 그러나 AIS는 지형물에 의한 전파방해, 도달거리 한계로 인해 거리에 따라 선박위치가 누락되는 문제가 있다. 한편 위성레이더를 이용하면 이러한 문제로부터 자유롭게 광범위한 해양영역에 분포한 선박위치를 파악할 수 있다. 이 연구에서는 합성개구레이더 Sentinel-1 이미지에 단계적으로 임계치를 결정하여 선박을 탐지하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 기존의 이동창 기반 임계치 결정방법에 비해 최대 25배 빠른 탐지 속도를 보였으며, AIS와의 매칭률에서는 유사한 결과를 보였다.
바이오디젤은 중립연료로써 친환경 연료로 알려져 있으며, 육상에서는 일정 비율을 의무 혼합하는 정책을 시행하고 있다. 본 연구에서는 바이오디젤의 선박 연료로써의 사용 가능성을 검증하기 위해 선박용 경유와 바이오디젤의 혼합비율 0 %, 5 %, 10 %, 20 %에 대해 성분 분석, 금속 부식성 실험, 저장 안정성 실험을 수행하였다. 성분 분석은 ISO 8217:2017 기준에 따라 밀도, 동점도, 인화점 등 총 8가지를 평가하였으며, 180일 동안 상온과 가혹 조건(60 ℃)에서 금속 부식성 실험과 저장 안정성 실험을 통해 바이오디젤 신뢰성을 검증하였다. 연구 결과, 성분 분석은 바이오디젤 모든 혼합비율에서 ISO 8217:2017 기준을 만족하였으며, 바이오디젤 비율에 따라 동점도, 밀도, 산값은 혼합비율이 높아질수록 높게 나타났으며, 황분은 혼합비율이 높아질수록 낮게 나타났다. 금속 부식성은 탄소강, 철, 알루미늄, 니켈의 경우 부식이 거의 발생하지 않았으나, 구리의 경우 60 ℃ 환경 바이오디젤 20 % 혼합에서 산소가 풍부한 바이오디젤의 영향으로 부식이 발생하였다. 저장 안정성은 모든 바이오디젤 혼합비율을 180일 동안 상온과 가혹 조건에서 저장한 결과, 변색, 슬러지 발생, 연료 분리가 육안으로 확인되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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