• 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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• 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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• 2022.06a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.36-38
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• 2020

해상 ICT의 발전과 e-Navigation 도입 및 자율운항선 도입에 따라 해상 통신망의 종류와 범위가 확장되고 있고 디지털 항로표지 서비스의 필요성이 증가하고 있다. 어선원의 고령화, 해안 배후 단지의 발전에 의한 배후광, 기상여건 및 진보된 선내 항해 장비 사용 미숙 등으로 항로표지의 시각적·전자적 인지력이 저하되어 선박 안전 운항이 담보하기 어려운 상황에서 선박의 운항 상황 및 주변 해역 운항 상황·지리적 여건을 고려한 맞춤형 가상 디지털 항로표지 서비스는 항로표지의 전자적 식별을 용이하게 하고 안전 운항 유도 서비스로 해양 사고 예방에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 자율운항선 대응을 위한 디지털 항로표지 서비스 및 선박 운항 상황·지리적 여건을 고려한 적극적인 맞춤형 가상 디지털 항로표지 서비스 시스템의 설계방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.195-197
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• 2022

자율운항선박 기술개발이 발전함에 따라 자율등급에 따른 원격운항자 필요성에 대한 관심은 증대되고 있다. 특히, 기술개발이 본격화됨에 따라서 시행되는 자율운항선박의 시운전에서 원격운항자의 참여는 필수불가결한 부분이다. 이러한 상황에서 IMO는 원격운항자에 대한 자격과 경험의 필요성은 요구했지만 적절한 자격 요건에 대해서는 논의가 아직 진행 중인 상황이다. 따라서 본 연구에서는 현재까지 원격운항자에게 필요할 것이라고 식별되는 주요 교육 필요사항을 정리하고 Exploratory Factor Analysis를 이용하여 분류하였다. 일정 상관관계를 가지고 있는 교육프로그램을 취합함으로써 효과적인 교육 및 훈련의 수행과 프로그램 작성 계획을 반영할 수 있다. 동시에 자율운항선박의 진행 상황에 따라서 해기교육에 일부 산입할 수 있는 교육 항목을 식별하여 개정할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.93-94
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• 2023

IMO MASS CODE가 활발하게 개발되고 있으며, 원격운영센터(ROC)에 대한 용어, 개념, 임무 등에 대한 논의가 진행되고 있다. 자율운항선박이 원격제어, 무인제어 등의 단계로 발전하기 위해서는 원격지에서의 자율운항선박에 대한 상황 모니터링이 지속되어야 하고, 비상상황을 선제적으로 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 원격지에 대한 비상상황 식별을 위해 항적 데이터를 기반으로 DB 구축 및 알고리즘 개발을 수행하였고, 이를 원격운영자의 관점에서 프로토타입으로 기능 구현을 시도하였다. DB 및 알고리즘간 연계와 물표 데이터 수신 및 처리 등을 실시간으로 수행하여 다각적인 모니터링 및 잠재된 비상상황에 대한 알람 기능 등을 개발하였다. 본 시스템은 울산해역을 대상으로 개발되었으며, 향후 성능 평가를 통해 고도화할 예정이다.

• 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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• 2012.06a
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• pp.496-498
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• 2012

선박이 운항중 타선과의 충돌상황을 효과적으로 신속하게 파악하는 데 도움을 줌으로써 선박 충돌사고를 방지하기 위한 선박충돌위험도 식별시스템을 개발하였다. 지난 연구에서는, 고안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 부산항에서 일어난 제품운반선과 화물선간의 충돌사고의 실제 AIS 데이터를 이용한 재생시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드를 구축하였고, 실제 해상에서 AIS 신호를 이용하여 성능을 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 군산항과 인천항의 연안여객선에 테스트베드를 장착하고, 실제 운항중 AIS 정보를 이용하여, 실시간으로 선박충돌위험도 식별시스템의 온보드 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드의 특징과, 실제 해상에서 수행된 온보드 시험 결과에 대해 소개하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2011.06a
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• pp.98-100
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• 2011

울산항은 입출항 선박의 항행안전을 위해 1996년 9월부터 해상교통관제실(VTS)을 설치운영하고 있으나 많은 물동량으로 빈번한 선박통항과 액화가스, 케미컬 등의 위험화물운송선박의 통항 등의 여러 가지 위험요소가 상존하고 있는 개항장이다. 특히 현대 미포조선소와 인근에 산재해 있는 중소 조선소 등에서 발생되고 있는 선박 조립용 블록을 운송하는 예 부선들의 빈번한 운항은 울산항의 안전한 물류유통에 많은 어려움을 야기하고 있는 실정이다. 한편 울산항 해상교통관제실에서는 레이더사이트의 운항선박에 대한 데이터, PORT-MIS의 선박관련 데이터 및 최근 선박자동식별장치(AIS)의 데이터 등 많은 정보들에 의해 운항 선박들의 항행 안전을 도모하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선박 조립용 블록을 주로 운송하는 울산항의 (주)보성해상개발에서 TRS를 이용한 자체 운항관리실을 운용하여 운송효율과 안전운항을 노력하고 있는 상황과 그 결과 울산항 해상교통관제에 미치는 효과에 대해 분석하여 그 효율성을 나타내었다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.7
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• pp.828-835
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• 2023

Vessel traffic service operators (VTSOs) need to quickly and accurately analyze the maritime traffic situation in the vessel traffic service (VTS) area and provide information to the vessels. However, if traf ic increases rapidly, the workload of VTSOs increases, and they may not be able to provide adequate information. Therefore, it is essential to develop VTSO support technologies that can reduce their workload and provide consistent information. In this paper, we propose a model for automatically detecting abnormal vessels in the VTS area. The proposed model consists of a positional model and a contextual model and is specifically optimized for the traffic characteristics of the target area. The implemented model was tested by using real-world data collected at a test center (Daesan Port VTS). Our experiments confirmed that the model could automatically detect various abnormal situations, and the results were validated through expert evaluation.