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.
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.
자율운항선박이 입출항 계획을 세울 때 필요한 항계 내 지원 기술에 관한 연구를 수행하였다. 자율운항선박 입출항 계획에 필요한 지원 기능은 해상교통혼잡도 평가 기능, 입출항 혼잡 시기 예측 기능, 입출항 전역 경로 생성 기능, 출발 보고 시기 판단 기능, 도착 시간 예측 기능으로 정의하였으며, 각 기능에 대한 입출력 데이터를 설계하였다.
해양사고가 증가하고 이에 따른 피해가 늘어남에 따라 선박의 안전항해에 대한 관심이 높아지고 있으며, 해양사고에 대한 규제 및 사고 방지를 위한 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 선박의 안전 입출항 지원 서비스는 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 안전 입출항 지원 시스템 및 서비스를 정의하고, 이를 시험하기 위한 시뮬레이터 시스템에 대하여 기술한다. 안전 입출항 지원 시스템은 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 해당 정보를 제공 받도록 설계 되었으며, 선박운항 시뮬레이터를 기반으로 하는 테스트 플랫폼을 이용하여 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 향후 실 해역 실험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.
자율운항선박 수용에 따른 화물 컨테이너 도착 및 항만에서의 화물 상태에 대한 데이터 흐름을 제공하여 화물 양·적하 및 선박 입출항 지원 서비스 개발을 통해 자율운항선박과 터미널 간의 화물 양·적하 작업과 입출항 작업에 대한 지원 시스템을 제공함으로서 화물의 물동량과 양·적하 효율 및 선석 운영효율을 최대화하고, 이에 더불어 자율운항선박의 선적정보 교환을 통한 양·적하 작업의 오류가능성과 자동화된 양·적하 지원을 통한 선박의 정박비용을 최소화하여 글로벌 공급 체인의 복잡성을 최소화하고 항만물류비용을 감소시키는데 기여하고자 한다.
최근 자율운항기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 자율운항선 실증이 증가하고 있으며, 또한 자율운항선의 효율적 운용 특히 운항의 안전성을 위해 입출항 시기의 적절성 또한 중요해지고 있다. 이에 해상교통혼잡도를 예측하고자 하였고, AIS 빅데이터를 통해 선박별항적을 분석 및 분류하고자 하였다. 장기적 관점에서 PORT-MIS 선박입출항현황 데이터(호출번호, 입항일시, 출항일시, 전출항지, 차항지, 계선지)를 과거 AIS 빅데이터와 연결시켜 과거 항적 중 가장 가까운 항적을 찾고자 하였다. 그리고 당시 소요 시간을 반영하여 12개의 시간대별로 어느 시점에 어느 위치 구간에 선박들이 놓이게 될지 예측하였고, 특히 입출항 시기의 적절성에 핵심이 되는 13개로 모델링된 영역에 몇 개의 선박들이 항로를 지나는지에 따라 혼잡도(원활, 혼잡, 정체)를 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 단기적 관점에서 실제 AIS가 수신된 후에도 유사한 항적을 검사해가며 혼잡도를 예측하고자 하였고, 이러한 장단기적 혼잡도 예측을 통해 미래 자율운항선입출항 지원 서비스의 안전과 그 적절성을 제공하고자 하였다.
최근 선박의 사고가 증가하고 해양 환경오염 문제가 대두되면서 운항 중인 선박을 대상으로 하는 다양한 안전운항 솔루션에 대한 필요성이 요구되고 있다. 안전운항 솔루션은 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 선박의 안전 입출항 지원 서비스의 항목을 정의하고, 이를 구현하기 위한 서버 및 클라이언트 시스템에 대하여 기술한다. 본 연구의 안전 입출항 지원 서비스는 교통정보, 환경정보, 충돌회피지원정보로 구성되며, 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 정보를 제공 받도록 설계하였다. 이렇게 설계된 시스템은 테스트 플랫폼을 통해 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 실해역(여수항)에서의 시험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 현재 시점부터 2주후 미래까지의 항로 혼잡도를 예측하고, 정확도를 제시한다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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