• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.49-49
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• 2018

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.194-196
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• 2012

본 연구에서는 해상교통관제제도(VTS)가 적용된 연안해역에서 해상통항흐름에 영향을 미치는 요소를 알아보고자 하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 해상교통환경조사는 2007년도부터 2012년까지 어장, 어로활동 및 해양구조물에 대한 마로해 인근해역에 대해 현지 조사방법을 사용하였다. VTS에서 제공하는 서비스종류에 대해 국제표준과 국내 적용 규정을 비교하고 2011년 연안해역에서 제공된 서비스에 대해 분석하였다. 동 해역의 해상교통흐름은 레이더와 선박자동식별장치 정보를 시공간적으로 중첩시켜 최근 6개월간 흐름패턴을 조사하였다. 연구 대상해역은 서남해 진도 인근해역($3,800km^2$)으로 통항분리제도와 탱커선통항금지해역 및 다도해해상국립공원을 포함하고 있다. 연구결과 연안해역에서 제공되는 서비스를 통해 해양사고를 18% 감소시켰다. 서비스 제공수준은 비정규분포를 보이며 공정능력은 향상된 것으로 나타났다. 안전한 해상교통환경 유지하기 위해 정기적인 연안해역 모니터링 및 관리체계의 확립에 대한 대응이 요구된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권4호
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• pp.277-282
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• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.36-38
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• 2019

VTS는 해상사고를 예방하는데 있어 가장 효율적인 시스템임이 입증 되어왔다. 그러나 여러 한계로 인해 VTS의 어선 관제가 불가능한 것이 현실이다. 해상사고의 70%가 어선관련 사고 임에도 불구하고 어선 사고 방지를 위한 어떠한 장치도 마련되어 있지 않다. 하여, 어선의 VTS 관제대상선박 추가가 불가능한 상황에서, 어선 관련 사고를 예방할 VTS의 역할에 대해 연구하였다. VTS 관제구역 내 어선들의 이동 패턴을 1년간 분석하고 해상사고와의 관계를 분석하여 관제 대상 선박과 어선의 사고율 감소를 위한 VTS 관점에서의 해결방안을 제안하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.287-289
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• 2014

선박의 선위 추측(DR, Dead Reckoning)은 수신되거나 측정된 위치 데이터와 속력, 침로 데이터만을 반영하여 계산하므로 대양의 항해나 연근해의 해역에서는 유효할 수 있으나 침로의 변경과 선속의 변화가 잦은 항계 내의 조선에 있어서는 적용이 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 선박의 추측위치(DRP, Dead Reckoning Position)는 선박의 운항 패턴에 따라 항계 내의 항적 데이터를 수집하고, 수신된 위치 데이터와 속력, 침로 데이터를 점장위도항법(Mercator Sailing)을 통하여 계획항로(Planned Route)의 각 변침점(WP, Waypoint)간 침로(Course)와 항정(Ship's Passage)에 반영하였다. 제안된 추측위치 산출방법을 통하여 항계 내의 조선과정에서 계획항로를 선박의 추측위치와 결합하여 특정 시간 후의 상황패턴을 미리 예측하고 관제사의 의사결정에 기여하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.133-134
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.290-291
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• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.583-589
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• 2012

본 논문은 항해중인 배의 위치데이터를 기반으로 대용량 선박 지능형 운항 분석을 위하여 가상서버를 이용한 메모리 관리, 전파와 데이터 분석이 용이한 데이터베이스 구축 및 여러 가지 분석상황에 모두 사용할 수 있는 아키텍처 구성, 분석결과 전파 방안 고찰 통하여 효과적인 분석을 도출하고 결과 전파를 위한 방안 제시와 해당 충돌 분석, 항로 분석, 이상 패턴 분석, 통항로 분석, 위험구역 분석등의 특화된 운항분석을 위하여 실제 구현된 알고리즘 및 공식을 담고 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.47-54
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• 2017

본 연구에서는 선박조종시뮬레이터를 이용하여 선박의 크기에 따른 두 선박의 간섭력의 운동특성을 분석하였다. 파나막스급 컨테이너선이 자선보다 크기가 작은 계류선을 근접통항하는 경우에 계류선에서 간섭력의 피크점과 운동패턴의 변화가 뚜렷하게 나타났다. 이땐 선박의 정횡 상태 전후에서 전후력과 회두모멘트가 반대방향으로 바뀌므로 계류선의 움직임에 각별한 주의가 요구된다. 반대로 파나막스급 컨테이너선이 자선보다 큰 계류선을 통과하는 경우에는 근접상황이 발생하는 초기에 통과선에서 간섭력의 피크점이 나타났고, 통과선에는 정횡 이후 약 1L(통과선의 전장)의 구간동안 지속적으로 흡인력이 발생했다. 또한, 통과선과 계류선의 선체간의 수평거리가 2B(통과선의 폭)이하로 줄어들면, 통과선의 초기에 발생하는 간섭력이 급격히 증대된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권6호
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• pp.445-450
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• 2017

항로 설정은 통항 선박들의 안전을 위해 교통 흐름을 반영할 필요가 있으며, 선박들이 항로를 잘 준수하는지 지속적인 경과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 완도항 인근해역 추천항로의 문제점을 도출하고 이에 대한 개선안을 제시하였다. 효율적인 항로 중앙선을 설정하기 위해 선박 항적을 기반으로 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 추천항로 중앙선을 기준으로 우측으로 항해해야 하므로 통항 선박들의 항적이 2개의 군집으로 분할된다. 서포트 벡터 머신은 패턴 인식 등 많은 분야에서 이용되고 있으며, 특히 이진 분류 기능이 뛰어나다. 연구 결과 장죽수도 방향의 2.4 NM 추천항로 구간에서 동진하는 상선은 약 79.5%가 추천항로를 준수하지 않는 것으로 나타나 선박 충돌 사고 위험이 상존하는 것을 확인하였다. 추천항로를 현 위치에서 북쪽으로 약 300 m 재설정할 경우, 동진하는 상선은 항로를 역주행할 비율이 79.5%에서 30.9%로 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 적용한 서포트 벡터 머신은 선박 항적을 두 군집으로 분류가 가능하므로 항로 중앙선을 효과적으로 설정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.