• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2012.06a
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• pp.535-537
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• 2012

인천항에 통항하는 선박교통흐름과 관제운영 실적의 전수조사를 통하여 현행 방법의 문제점을 살펴보았다. 여기서 도출된 문제점을 극복하기 위해서 인천항 해상교통 환경을 분석하는 체계적인 방안을 제시하였다. 본 연구는 이를 기초로 하여 관제구역 내 선박안전사고 예방과 원활한 통항흐름의 유지를 위한 관제운영 개선방안을 마련하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.10a
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• pp.137-139
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• 2014

우리나라 항만을 입출항하는 선박은 연간 390,245척(2013년)이며, 연안해역을 통항하는 선박은 우리나라 남해안이 세계에서도 통항척수가 많은 해역이다. 이러한 연안 해역에서 거리별 통항교통량 분포 및 해양사고 분포를 통하여 연안해역 거리별 위험도를 파악하여 교통량 분산 등을 유도하여 해상교통 안전을 향상시키는데 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.180-181
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• 2010

An estimation algorithm of collision risk among multiple ships has been developed in order to reduce human error and prevent collision accidents. The algorithm is designed to calculate the collision risk among ships based on Fuzzy theory by using AIS data as traffic information. In this paper, to validate the algorithm, the AIS data of actual collision accident, which occurred between a product carrier and a cargo carrier in Busan harbor in 2009 are collected. The replay simulation is carried out on the actual AIS data and the collision risk is calculated in real time. In this paper, the features of the estimation algorithm of collision risk and the results of replay simulation based on AIS data of actual collision accident are discussed.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.41-42
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• 2019

해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.

• Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
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• s.38
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• pp.22-31
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• 2015

본 연구에서 잦은 선박사고와 지속적인 인명피해가 초래됨에 따라 선박안전교육의 중요성이 강조되고 있다. 교통 및 산업안전분야에서는 온 오프라인교육이 이뤄지고 있다. 그러나 선박안전은 거의 오프라인교육이다. 본 연구는 효과적인 선박안전교육을 위해 스마트기기용 어플리케이션을 개발하는 것이다. 안전교육에 참여하지 못한 사람도 어플리케이션을 사용하여 선박안전교육 콘텐츠를 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.233-234
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• 2019

인천시는 최근 해양재난 및 선박사고 해결을 위해 연안 중소형 안전운행 시스템 실증사업을 기획·추진하고 있으며 실증사업을 통해 선박충돌경고 등 4가지 서비스를 제공할 예정이다. 사업 관련 정책 결정 및 사업예산 근거 확보 등 사업의 지속가능성을 위해서는 서비스 효과평가를 통해 사업이 사전에 설정한 목표를 충분히 달성했는지 여부를 평가하고 필요시 추가적인 보완조치 등을 수행하여야 한다. 본 연구에서는 효과평가 정의, 과정, 체계 및 모형 등 효과평가 관련 이론적 접근을 수행하였다. 또한 관련 선행연구와 효과평가 사례분석 등을 통해 효과평가 모델(안)을 제시하였다. 향후 연구 관계자 및 서비스 체험자 등의 의견과 서비스로 인해 생성되는 Data 분석 등을 통해 효과평가 기준을 개발하고 사업에 적용할 예정이며 이를 통해 해양사고 예방 등 사업 목표 달성에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.10a
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• pp.53-55
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• 2013

우리나라의 최근 수년간 선박의 교통관련 사고(충돌, 좌초, 접촉)를 분석해 보면 가장 많이 일어나는 사고가 충돌이고, 그 다음으로 많이 발생하는 사고는 좌초이다. 그동안 충돌 사고에 관한 연구는 활발히 진행되었지만, 그에 반해 좌초의 사고 빈도가 높음에도 불구하고 많은 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 선박이 아닌 제 3의 위치에서 실시간으로 좌초 위험도를 계산하는 모델을 연구하였다. 위험도를 수심, DCPA, TCPA를 이용하여 0~100의 값으로 산출하였으며, 이 연구의 최종 목표는 전자해도 상에 색상을 달리하여 해역 전체의 위험도를 표시하는 프로그램을 개발하는 것이다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2004.05b
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• pp.13-18
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• 2004

The marine traffic congestion has increased due to the expansion of vessel traffic volume in Korean coastal waterway these days. Heavy traffic could bring serious marine casualties which cause the loss of human lives, properties and marine pollution in coastal area. In this paper. the probability analysis of marine casualties in Korean coastal To achieve this aim, clears up the cause of accident and examines closely the mutual relations among marine casualties, weather condition, and marine traffic volume. These casualties are classified into several pattens or the point of view of ship‘s size, ship’s type and ship‘s age and its characteristics of each patten are described in detail.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.56-58
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• 2014

최근 우리나라 연안해역에는 선박간의 빈번한 조우상황 및 교통량 증대로 해양사고 위험이 항상 잠재되어 있다. 또한, 선박 조선에 편의한 기술은 증대하고 있으나 충돌사고는 줄어들지 않고 있어, 경험을 기반으로 한 선박 조선은 한계에 왔으며, 선박의 충돌위험도의 정량화가 필요하다. 본 연구는 선박운항자의 주관적인 위험도를 나타내는 모델(PARK's Model / Potential Assessment of RisK)을 이용하여, 선박에서 간편하고 쉽게 이용할 수 있는 어플리케이션을 개발하고 이를 실제 선박에 탑재하여 그 효용성을 점검하여 선박통항 안전성에 기여하고자 한다. 이를 통해 선박에서 뿐만 아니라, 관제사에게 객관적인 정보를 제공하며, 예비 항해사를 위한 충돌예방 교육용 도구로도 사용하고자 한다.

• 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.