• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2013.10a
• /
• pp.71-73
• /
• 2013

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2018.11a
• /
• pp.275-277
• /
• 2018

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.426-428
• /
• 2022

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.256-258
• /
• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.93-95
• /
• 2019

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.53-53
• /
• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.141-144
• /
• 2004

Aids to Navigation have been operated and placed along coasts and navigable waters as guides to mark safe water and to assist mariners in determining their position in relation to land and hidden dangers, controled on the basis of the maine traffic survey. The traditional survey have been conducted by some methods like an ocular observation using portable radar, a on-the-spot survey, a questionnaire. But these methods must have a lot of manpower and expenses. In this paper, we have developed the module which have some real time processing functions like making a database of radar image using PC camera, saving of the vessel's track, analysis if the maine traffic tendency and the distribution of density.

• Journal of Navigation and Port Research
• /
• v.42 no.6
• /
• pp.453-458
• /
• 2018

The analysis of maritime traffic refers to the processes that are used to analyze the environmental characteristics of the target area and, based on this analysis, predict the traffic pattern of the vessels. In recent years, maritime traffic analysis has become significant with increase maritime traffic volume and expansion of VTS coverage area. In addition, maritime traffic analysis is also applicable in the safety assessment of port facilities and the VTS (Vessel Traffic Service). In this paper, we propose a method to analyze the vessels' traffic pattern by using the heat map and the centroid method. This method is efficient for the analysis of the vessel trajectory data where spatial characteristics change with time. In the experiments, the traffic density and centroid by time have were analyzed. Trajectory data collected at Mokpo harbor was adopted. Finally, we reviewed the experimental results to verify the feasibility of the proposed method as a maritime traffic analysis method.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.152-153
• /
• 2023

AIS has been widely used for maritime traffic assessment for its convenience. However, AIS has problems with position missing due to radio interference and transmission distance limit. On the other hand, satellite radar determines the location of ships over a wide sea regardless of the problems. This study proposes a noble method of stepwise threshold determination to detect ships from Sentinel-1. The proposed method is up to 25 times faster than the existing moving window-based threshold determination method, and the detection accuracy is similar.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.348-355
• /
• 2023

Biodiesel is known as an environmentally friendly neutral fuel, and a policy of obligatory mixing of a certain ratio is implemented on land. In this study, to verify the feasibility of using biodiesel as a ship fuel, component analysis, metal corrosion test, and storage stability test were performed on the mixing ratios of 0 %, 5 %, 10 %, and 20 % of marine diesel and biodiesel. Component analysis evaluated a total of eight factors including density, kinematic viscosity and flash point according to ISO 8217:2017 standards and the reliability of biodiesel through metal corrosion tests and storage stability tests under atmosphere temperature and harsh conditions (60 ℃) for 180 days. Results demonstrate that component analysis satisfied the ISO 8217:2017 standard in all biodiesel mixing ratios. Furthermore, as the biodiesel mixing ratio increased, the kinematic viscosity, density, and acid value increased and the sulfur content decreased. Metal corrosion rarely occurred in the case of carbon steel, iron, aluminum, and nickel, whereas in the case of copper, corrosion occurred under the influence of oxygen-rich biodiesel under the harsh conditions (60 ℃) of 20 % biodiesel mixture. As for storage stability, discoloration, sludge formation, and fuel separation were not visually confirmed.