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.
해상에서는 선박 운항과 관련하여 크고 작은 해양사고가 지속적으로 발생하고 있으며, 이러한 해양사고는 소중한 인명의 사상과 재산상의 손실뿐만 아니라 심각한 해양환경 오염 피해를 유발하고 있다. 그리고 해상물동량 증가 및 교통 환경의 복잡화에 따른 해양사고 발생 개연성 및 사고로 인하여 해양오염 피해가 증가하고 있는 것 또한 사실이다. 최근 우리나라에서는 이러한 해상에서의 해상교통 안전성 평가를 위하여 대상해역에서의 해상교통환경과 관련된 일반적인 정보 및 위험도 정보를 제공하고, 해상교통환경 평가를 통한 해역 위험도 여부를 평가할 수 있는 평가지표 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 선박운항자의 위험의식을 바탕으로 하여 다양한 운항 조건에서 선박운항을 재현할 수 있는 선박조종 시뮬레이션을 이용하여 해상교통 평가의 유효성을 확인하고자 하였다. 이러한 시뮬레이션 결과에 대한 주관적 위험도의 측정이 통항선박의 해상교통 평가의 유효성을 대표하는지를 확인하기 위하여 분산분석법을 이용하여 선박운항자의 특성과 선박간 거리, 속력, 조우형태와 같은 각 요소들 간에 차이가 존재하는지를 분석하였다. 또한 각 요소들 간의 위험도 차이 정도를 다중비교를 통하여 분석하여 위험도 차이를 통계적 측면에서 수치의 변화를 확인할 수 있었다.
해상교통 환경은 항해사, 관제사, 자선, 타선 등의 복합적 상호작용과 관계에 의해서 형성되지만 그동안의 해상교통 분석은 과거 항적 데이터의 통계분석이나 선박운항 시뮬레이터를 이용한 자선의 운항특성을 분석하는 것에 국한되어 왔다. 복잡함 속에서도 교통흐름과 특성을 나타내는 교통 환경을 사실적으로 모사하기 위해서는 교통 환경을 구성하는 각 요소에 대한 모델링 및 시뮬레이션이 사실적으로 이루어지고 요소간의 상호작용이 재현될 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 에이전트 기반의 시뮬레이션 기술을 분석하고 적용 방안을 연구하였다.
감천항은 수산물, 연안화물 등 산화물 전용부두 처리기능이 복합된 다목적항만으로 개발되었다. 1997년 컨테이너 부두가 개장된 이후로 현지 최대 $40,000\sim50,000DWT$급 컨테이너 선박이 입 출항 하고 있다. 그러나 감천항은 방파제 입구가 협소하고, 방파제 전방에서 선박의 통항상충이 상존함으로 해상충돌사고의 위험이 높아 이에 대한 교통특성 파악이 요구되고 있다. 따라서 현재 감천항을 입 출항하는 선박과 감천항 전방해역의 선박에 대한 항적과 시간대별 교통량을 통해 첨두시간대 등의 해상교통특성을 분석하였다.
감천항은 수산물, 연안화물 등 산화물 전용부두 처리기능이 복합된 다목적항만으로 개발되었다. 1997년 컨테이너 부두가 개장된 이후로 현재 최대 $40,000{\sim}50,000$ DWT급 컨테이너 선박이 입 출항하고 있다. 그러나 감천항은 방파제 입구가 협소하며, 방파제 전방에서 선박의 통항상층이 상존함으로 해상충돌사고의 위험이 높아 이에 대한 교통특성 파악이 요구되고 있다. 따라서 현재 감천항을 입 출항하는 선박과 감천항 전방해역의 선박에 대한 항적과 시간대별 교통량을 통해 첨두시간대 등의 해상교통특성을 분석하였다.
시뮬레이션 기반의 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 이용하여 교통 특성 모델을 구축하고, 이를 통해 해상교통 현상을 재현함으로써 분석을 수행하는 방법이다. 교통 특성 모델은 교통 현상을 수치적으로 표현한 일반화 된 모형을 말하며, 모델링 작업에 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 해상 교통 특성을 생성하기 위한 자동화 된 프로세스를 제안하며, 실제 목포항의 항적 데이터에 적용하여 교통특성 정보 생성 방법으로서의 활용 가능성을 검토하였다.
해상교통 분야와 같이 선박, 항해사, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 복잡하고 넓은 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 모델링 및 시뮬레이션(Modeling and Simulation, M&S)을 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 항해사의 인적요인에 대한 모델링이 필요하다. 즉, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해사의 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 해상교통 시뮬레이션을 위해서 항해사의 충돌회피를 위한 행동 분석을 수행하였으며, 기초 데이터의 확보를 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 분석된 정보를 이용하여 선박 충돌상황에서 항해사의 행동과 유사한 에이전트 기반의 항해행동 모델을 개발하였으며, 해상교통분석 시뮬레이션 플랫폼의 개발을 위해 활용될 것이다.
일반적인 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 기반으로 데이터를 추출한 후 모델을 구축하며, 구축된 모델을 바탕으로 해상교통 현상을 재현하고 있지만, 이러한 방법은 항로 혹은 통항량 변동 등의 변화에 따른 교통류를 예측할 수 없어 그 활용에 제약이 많다. 본 논문에서는 기존의 해상교통 분석 사례를 통해 교통 특성 모델의 요소를 식별하고, 이를 동적인 해상교통 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 에이전트 기반의 교통류 생성 기술 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다.
해상교통상황에서 수집된 선박 조우(Encounter) 데이터 변수는 선박 충돌 및 근접사고(Near-Collision) 위험도를 통계적인 방법에 의한 분석이 가능하다. 본 연구에서는 선박 조우 데이터에서 추출되는 다수의 선박충돌위험도 평가 변수들을 요인분석(Factor Analysis)하여, 선박 조우데이터에서 충돌위험에 영향을 미치는 주요 요인을 결정하고자 한다. 각 요인 결정을 위해 선박조우데이터 변수 정규분포화 및 표준화를 수행한 후 주성분 분석(Principal Component Analysis)으로 요인을 결정하였다. 요인분석결과 선박 근접도 요인과 충돌회피변화요인으로 요약하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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