• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1026-1031
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• 2002

본 고에서는 현재 해상과 항공 이동통신에서는 자동 감시 및 트래픽 완화를 위해 도입되고 있는 자동 식별장치에 대한 기술적 특성에 대해서 기술하였다. 특히 해상에서는 2002년 7월부터 의무적으로 선박자동식별장치를 설치할 것을 SOLAS(Safety of Life at Sea)조약에서 규정하고 있다. 자동감시시스템인 선박자동식별장치는 디지틀 무선링크와 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 컴퓨터와 상호 연결해서 효율적으로 선박간의 충돌 회피 및 트래픽 관리를 수행한다. 이를 위해서는 각 장치간에 데이터 링크를 효율적으로 사용해야 하는데 이를 SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access)라 부르는 알고리즘이 수행하고 있다. 이 알고리즘은 여러 무선국에 짧은 버스트를 허용해서 정확히 조직화한다. 그러므로 무선국을 설치한 선박이나 항공기간에 충돌은 최소화된다. 본 고에서는 해상 및 항공에서 SOTDMA 알고리즘 동작 및 능력을 분석해서 모델링하여 이 시스템의 throughput을 평가하는 방법을 제시 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.187-191
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• 2002

본 고에서는 현재 해상과 항공 이동통신에서는 자동 감시 및 트래픽 완화를 위해 도입되고 있는 자동 식별장치에 대한 기술적 특성에 대해서 기술하였다. 특히 해상에서는 2002년 7월부터 의무적으로 선박자동식별장치를 설치할 것을 SOLAS(Safety of Life at Sea)조약에서 규정하고 있다. 자동감시시스템인 선박자동식별장치는 디지틀 무선링크와 GNSS(Global Navigation Satellite System)글 컴퓨터와 상호 연결해서 효율적으로 선박간의 충돌 회피 및 트래픽 관리를 수행한다. 이를 위해서는 각 장치간에 데이터 링크를 효율적으로 사용해야 하는데 이를 SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access)라 부르는 알고리즘이 수행하고 있다. 이 알고리즘은 여러 무선국에 짧은 버스트를 허용해서 정확히 조직화한다. 그러므로 무선국을 설치한 선박이나 항공기간에 충돌은 최소화된다. 본 고에서는 해상 및 항공에서 SOTDMA 알고리즘 동작 및 능력을 분석해서 모델링하여 이 시스템의 throughput을 평가하는 방법을 제시하였다.

• 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.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권4호
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• pp.465-473
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• 2021

과거부터 선박은 국적을 표시하기 위한 수단으로 국기를 게양하여 왔다. 선박에서의 국적은 선박의 관할권에 관한 사항으로 그 의미가 중요하기 때문에 국내외적으로 선박 국적 및 국기 게양과 관련된 법령이 제정되어 있다. 그럼에도 불구하고, 선박의 국기 게양과 관련하여 국내외 규정에 상이점이 존재하고, 의도에 상관없이 국기 게양이 되지 않았을 경우 해당 선박을 무조건 무국적 선박으로 간주할 것인지에 대한 해석의 차이가 발생할 소지가 있다. 하지만, 선박의 국적 표시 필요성에 대해서는 국내외적으로 이견이 존재하지 않는다. 이에, 항해하는 선박에서 유일하게 외부로 국적을 나타낼 수 있는 방법으로 사용하고 있고, 규정화되어 있는 국기 게양과 더불어, 선박 무인화, 고속화 및 대형화 등의 시대적인 상황을 반영, 무선통신장비 등을 활용하여 선박의 국적을 표시하고, 확인할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 대표적으로 선박의 법정 설치 장비인 자동식별장치(AIS)를 활용하는 방안인데, 자동식별장치 정보에 국적 정보를 포함시키도록 하는 방안이다. 자동식별장치에 국적 정보가 포함된다면 보다 조기에 그리고 원거리에서도 국적 식별이 가능하고, 국기 게양을 하지 않거나 게양된 국기가 훼손되어 국적이 식별되지 않는 상황은 발생하지 않을 것으로 판단된다. 또한, 향후 선박의 무인화가 이루어졌을 경우에 국적 표시 문제도 해결될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.230-231
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• 2018

국가의 중요한 통로가 되는 항만과 연안지역은 밀수선, 적국의 침투선, 해적선등과 같은 위협이 상존하고 있다. 이와 같은 위협 선박의 침입을 막아내기 위해서는 연안지역을 지속적으로 감시하여 이들의 침입을 탐지, 경보할 수 있는 시스템이 필요하다. 그러나 감시인원이 넓은 연안지역을 감시하면서 위협선박을 식별해 내기에는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 연안 및 항만을 감시하면서 운항금지구역등에 침입하는 선박에 대해 자동으로 경보를 발생시키면서, 선박의 영상식별을 통해 자동으로 선박의 종류를 분류하여 실제 위협선박인지의 여부를 판별할 수 있도록 하는 시스템과 그 구성을 제안하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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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.

• 한국음향학회지
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• 제37권3호
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• pp.129-138
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• 2018

선박 통행이 잦은 항만 및 연안 주변지역은 1 kHz 이하의 저주파 대역에서 선박소음이 수중소음에 지배적으로 영향을 미친다. 본 논문에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)에서 관측된 선박의 항해정보를 이용하여 수중 선박소음을 추정하는 모델링 방안을 제시한다. 선박소음 모델링을 목적으로 AIS를 이용하여 제주 남부 해역에서 활동하는 선박들의 항행정보를 관측하였고, 모델링된 선박소음의 결과 검증을 위해 실험해역에 수중청음기를 설치하여 수중소음을 측정하였다. AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 모델링하여 측정된 수중소음과 비교한 결과 시간에 따른 소음준위의 변동 특성이 유사함을 확인하였고, 오차가 발생되는 원인에 대해 토의하였다. 본 연구를 통해 AIS 데이터를 이용하여 선박소음준위를 5 dB 오차 범위에서 추정이 가능함을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.323-324
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• 2022

복잡한 항만해역에서 자율운항선박 입출항 지원을 위해서는 항내에서 통항하는 선박에 대한 지속적인 인식이 필요하며, 이를 위해 선박자동식별시스템(AIS)에서 송출된 정보를 기반으로 선박의 운동정보(위치/침로/속도), 식별번호 및 크기 정보를 확인한다. 하지만, AIS 탑재 의무가 있는 선박에 대한 정보만 취득이 가능하기 때문에, 보조적으로 육상레이더를 활용하여 AIS 정보로부터 식별이 안되는 선박을 인식할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 자율운항선박 입출항 지원을 위해 레이더 이미지를 활용하여 선박의 운동정보와 형상정보를 동시에 추정할 수 있는 알고리즘을 설계하였다.

• 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.