• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.73-75
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• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.52-53
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• 2020

자율운항선박의 효과적인 운영을 위해서는 자선 주변 해상 환경의 장애물 및 자선, 타선에 대한 통합적인 상황인식 정보가 요구된다. 상황인식은 현재의 시점에서 관측되는 정보를 바탕으로 운항 해역에 대한 종합적인 인식과 함께 가까운 미래에서 발생할 수 있는 위험 상황 및 비정상 상황에 대한 추론까지를 포함한다. 본 연구에서는 이러한 자율운항선박의 원격 상황인식을 위한 기초연구로써, 선박자동식별시스템 AIS의 항적 정보 분석에 대한 내용을 수행한다. AIS에서 얻어지는 항적 정보를 이용한 해상 상황인식을 수행하기 위한 전처리 과정으로써, 손실 데이터에 대한 보간 방법에 대한 연구를 수행한다. 구체적인 방법론은, 추적필터를 이용한 보간 방법과 항적 정보 학습 기반의 보간 방법을 적용하였으며, AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.214-217
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• 2022

In the maritime digital forensic part, it is very important and difficult process that analysis of data and information with vessel navigation system's binary log data for situation awareness of maritime accident. In recent years, analysis of vessel's navigation system's trajectory information is an essential element of maritime accident investigation. So, we made an experiment about corruption with various memory device in navigation system. The analysis of corruption test in seawater give us important information about the valid pulling time of sunken ship for acquirement useful trajectory information.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.188-189
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• 2023

IMO가 정의하고 있는 자율운항선박의 자율도는 4단계로 구분되며, 완전 무인선박인 4단계를 제외한 나머지 단계에서는 자율운항선박에 대한 육상의 원격제어가 가능하도록 해야한다. 본 연구에서는 자율운항선박 기술개발사업을 통해 진행 중인 자율운항선박의 육상원격제어를 위한 비상상황인식 기술 개발에 대해 소개한다. 육상의 원격제어가 수행되어야 하는 비상상황에 대한 식별을 위해, 항적 정보를 이용한 타선 항로예측 기반의 충돌위험영역식별을 수행한다. 또한, 타선의 항적정보를 데이터베이스화하여 자율운항선박 운항 영역에 존재하는 현재의 선박에 대한 이상학적 식별을 수행한다. 제안된 기술은 울산 성능실증센터 및 자율운항선박 해상테스트베드 시험선에서의 기능 및 성능 검증을 위해 준비중이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.243-245
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• 2019

In the VTS, the predictions of vessel mobility and situation awareness of maritime environment are basic function. In recent years, pilotage information is an essential aware element of VTS personnel for vessel traffic management. So, we designed the structure of pilotage information service with VTS and tested in real environment. In the future, similar pilotage information can be used as a useful VTS service.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.426-428
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• 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
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• 2022.11a
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• pp.227-228
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• 2022

위치기반 등부표 관리 기술 개발 연구는 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표에 대한 이탈 위험 인지, 항해안전 사고 예방 등 안전대책 강화를 위해 연구하는 것이다. 등부표는 조류, 바람 등 외력에 의해 이출거리가 발생하여 선회반경이 형성되고 이러한 외력으로 인하여 유실, 위치이동 등이 발생할 수 있고 선박추돌 등 항해안전 사고도 발생할 수 있다. 이러한 등부표 사고는 물적 피해비용과 더불어 기능 정지 등으로 인하여 이용자의 안전운항에 대한 심리적 부담감 또는 위험감수 등의 추가적인 행정소요 비용이 발생할 수 있다. 또한 선박추돌 의심 사고 발생시 가해 선박 확인은 현 관리운영시스템상 등부표 및 선박항적을 확인할 수 있는 기능이 없어 대부분의 관리자들은 해경 및 VTS센터에 의뢰하여 식별 해야한다. 이와같이 등부표 사고가 발생하면 항해안전 위험, 행정소요 비용 발생 등 관리자 및 이용자들에게 많은 불편을 초래한다. 따라서 등부표가 고시된 위치에 정위치 여부를 모니터링할 수 있는 안전반경 정보와 선박추돌사고 예방 및 사고발생시 등부표 항적과 선박항적을 확인할 수 있는 기능 등 등부표 위치를 기반으로하는 체계적인 관리가 필요하여 관리 기술 개발 연구를 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.103-104
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• 2023

이 연구는 충돌을 피할 수 없는 상황에서 유지선박의 충돌회피협력 동작 시점을 제시하기 위한 연구다. 관련된 기존 연구에서는 하나의 모델 선박을 본 선박과 상대 선박으로 간주 하였다. 그리고 선박의 항적 계산에 해상상태가 고려되지 않았다. 본 연구는 기존의 연구에서 식별된 한계점을 보완하였다. 선박의 항적은 조류, 파도, 바람을 고려하여 계산 되었고, CNN-LSTM을 통해 충돌 직전 항적을 예측 하였다. 모델선박은 벌크선박, 컨테이너선박을 본 선박으로 지정하였고, 상대 선박은 30미터 요트에서 400미터 대형 컨테이너선까지 고려하여, 다양한 상황에서 유지선박의 충돌회피 협력 동작 시점을 제시 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.147-148
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• 2022

Recently, as a number of accidents occur while berthing ships, the need for safety measures for ship operation in ports is emphasized. In order to quantitatively analyze the contents of safety measures in Busan New Port, this study collected ship trajectory data,, and based on this data, applied a maritime artificial intelligence algorithm to analyze the trajectory pattern. As a result, the waypoint of the ship arriving and departing Busan New Port was derived and the operation pattern of the ship's speed and course was proposed.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.181-182
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• 2021

본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.