현대 사회에서 해상 운송은 전체 화물 운송의 약 80%를 차지하는 국제 무역 및 경제 활동의 핵심적인 요소이다. 이에 따라 선박 교통 관제는 해상 안전과 운송 효율성을 향상시키는 데 있어 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 보다 안전한 해상 운송을 지속하기 위해서는 효율적이고 스마트한 선박 교통 관제 시스템이 필수적이므로 본 연구에서는 선박 교통 관제 시스템인 VTS 운용 콘솔 상 해상교통위험도를 시각화하는 것을 제안한다. 우선, 현 관제사를 대상으로 시선 추적 실험을 실시함으로써 관제사의 시선 분포를 통해 주요 관찰 대상과 작업 우선순위 등을 살펴보았다. 이후 동일한 해역에 동일한 시간대의 교통 밀도와 해상 교통 위험도를 정량적으로 평가하고, 이를 관제사의 시선 추적 데이터와 비교 분석하였다. 분석 결과, 객관적인 데이터를 활용하여 관제사의 의사 결정과 수행 업무를 지원하는 것이 해상 교통 관리의 효율성과 안전성을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 이는 미래에 보다 안전하고 효율적인 해상 운송 시스템의 구현을 위한 실질적인 기여가 될 것으로 기대된다.
우리나라 연안해역에 급증하는 해상풍력단지 등 대규모 해양개발 행위로 인해 무분별한 해역을 점용하게 됨에 따라, 과거 관습적으로 이용해오는 해상교통로와 상충되어 발생하는 사회적 충돌이 문제가 되고 있다. 특히, 선박 대형화 및 자동화, 자율운항선박 등장 등 해상교통환경 변화에 따라 안전한 연안 해상교통환경 조성이 시급한 상황이다. 모든 연안해역의 해상교통 흐름 및 교통밀집도 분석에 따른 관습적 해상교통망을 식별하고, 이를 지정·구축하고자, 빅데이터 및 지리정보시스템(GIS) 기반 해양공간분석기법을 활용하여 검토 및 분석하였다. 이렇게 분석 및 식별된 결과는 DB화하여 디지털 GIS 관리시스템과 연계하도록 추진중이다.
자율운항선박 개념이 등장함에 따라 이를 관제하는 해상교통관제에도 선박 변화에 따른 대응이 필요하다. 본 연구의 목적은 인공지능의 한 분야인 기계학습을 통해 해상교통관제사가 교통 관리를 위해 선박에게 교신을 시작하는 시점을 일반화하는 것이다. 이를 위해 부산 북항의 7일간 교신 시작 시점 데이터를 이용해 알고리즘을 개발했다.
해상교통관제 구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측한다면보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VTS 관점에서의 교통 혼잡을 정의하고, 과거 항적 데이터를 이용하여 항내 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안하였다. 또한, 실해역 데이터(대산항 VTS)를 적용하여 제안된 기술이 관제지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.
최근 항로표지는 기본 업무를 위한 등명기의 구동과 해상 환경 정보 수집 및 데이터 전송 기능들의 확장을 통해 다양한 임무를 수행하기 위한 스마트 장비로써 진화하고 있다. 그래서 항로표지를 운영하기 위한 전력량의 요구가 높아지고 있고, 동작 구동 시간을 확보하기 위해 다양한 해상 에너지원을 통해 발전하는 시스템을 고려하고 있다. 하지만 전원 공급 및 교체가 쉽지 않은 해상 환경에서 태양광, 파력 등의 한정적인 에너지원의 활용은 지속적인 스마트 항로표지의 동작에 한계가 존재한다. 그래서 해양 환경 상황에서도 한정된 에너지원을 활용하여 에너지 수집을 하고 이를 활용하여 다양한 환경 센싱, 정보 연산, 데이터 처리, 무선 정보 전송 등의 시스템에 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 해상 환경 적응 에너지 수집, 백업 전력운영, 항로표지 출력 에너지 재사용, 분산 전력관리 등을 포함한 차세대 스마트 항로표지 전원 시스템 구성 방안에 대해서 제안한다.
향후 변화될 해양 4차 산업시대에 대응하고 상호 정보 공유를 위해 외부 시스템과 연계할 수 있는 기반환경 마련이 필요한 바 관제센터에서 수집되는 정보를 활용하기 위해서는 관제정보 관리 및 공유 체계가 필요하다. 하지만 정보의 보존 기간이 짧고 접근에 제약이 많아 기술개발에 활용될 관제 정보의 빅데이터화가 어렵다. 또한 정보를 관제 센터 내 독립적으로 보관하고 있어 연구 개발 목적의 접근이 쉽지 않다. 본 연구에서는 민간 클라우드를 활용한 관제 정보 관리 및 공유 체계 방안을 살펴보았다.
신규 해상교통관제사의 직무 역량 향상을 위하여 시뮬레이션 교육은 가장 안전하고 효율적인 수단이다. 하지만 시뮬레이션 교육 시 한정된 시나리오로 인하여 각 항만의 실질적 특성 적응에 어려움을 보이는 실정이다. 이에 각 항만 별 특성에 맞는 여러 시나리오 개발에 필요한 개선 사항을 기초 연구 하였다. 먼저 주요 관제 사례를 수집하여 데이터관리를 하며, 수집된 데이터를 기반의 시뮬레이션 시나리오를 개발하는 것이다. 시나리오는 신규 해상교통관제사 교육뿐만 아니라 더 나아가 유관 및 민간 기관의 VTS 관련 연구에도 도움이 될 것이며, 시뮬레이션 개발의 한가지 지표로서 제안될 수 있다.
해상 교통량 증가에 따른 연안해역 해상교통밀집도가 증가되고 있다. 그러므로 해상교통안전관리를 위해 실 해역의 해상교통패턴을 파악하여 해상교통지수를 평가하는 것이 중요하다. 분석대상해역의 실제 선박위치, 속력, 침로를 고려한 CPA-TCPA분석은 통계적인 선박데이터에 의한 분석보다 해당해역의 실제적인 VTS영향 등 교통환경을 반영한다. 본 연구에서는 횡간수도와 완도진입수로의 항로가동률을 분석하고, 해당 해역에서 교차되는 선박들의 CPA, TCPA 등을 분석하여 해상교통안전지수를 평가하고자 한다. 또한 산출된 해상교통안전지수를 해당 해역의 통계적인 해상교통안전지수와 비교 및 분석하고자 한다.
우리 사회가 수자원 관리 정책 결정에 사용 가능한 수문 이상 기상 정보를 제공하기 위해서는 초고해상도 지표면 수문 모델 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 기존 저해상도 기후 모델들의 지표 수문학적인 과정들을 개선하기 위해 초고해상도 하도 추적 모델링 기술을 통해 역학적인 상세화가 시도되었다. 100-km 격자의 VIC 모델에서 재생산된 지표 배출량과 기저 배출량을 입력 데이터로 사용하여 다양한 공간 규모의 하도 추적 모델에서 사용하여 산정된 하천유량의 신뢰도를 평가하였다. 본 연구에서는 90미터 (3 arc second), 450 미터(15 arc second), 그리고 900 미터 (30 arc second) 격자 규모의 금강 유역 하천망 지도를 사용하여 과거 장기 하천 유량 데이터(1948년-2016년)를 재생산하였다. 본 연구에서는 금강 유역 내의 지점 관측 하천 유량 데이터와 재생산된 유량 데이터의 불확실성을 평가하였다. 본 연구의 주요 결과는 보다 고해상도의 하천망 지도를 하도 추적 모델에 사용 시 산정된 하천 유량 데이터의 불확실성이 감소하는 경향을 발견하였다. 끝으로, 초고해상도 지표 수문-하도 추적 모델을 통한 상세화 기술의 한계점과 개선 방안을 논의하였다. 본 연구는 기후변화로 인한 이상 기상 또는 기후의 위험성 증가에 효율적으로 선제 대응할 수 있는 핵심 수문 기후 모델링 기술을 개발에 중요한 기여할 것이다.
해상교통관제센터(Vessel Traffic Service, VTS)에서 항해중인 선박의 효과적인 관리를 위해 선박에 영향을 주는 외력에 대한 평가가 필요하다. 해상교통 빅데이터는 크게 선박 제원 및 통항정보 등 선박에 의하여 수집되는 정보가 있으며, 다른 하나는 해역에 관련된 바람, 파고, 조류흐름의 외력정보가 있다. 본 연구에서는 이러한 해상교통 빅데이터를 활용하여 선박에 영향을 주는 외력영향을 평가하는 방법에 대해 제안한다. 해상교통 빅데이터를 활용하기 위하여 바람, 파도, 조류 정보, 대수속력(Speed Over Water, SOW)에 대한 정보로 구성되는 해역외력코드(Waterway External Force Code)를 사용하였다. 해역외력코드를 데이터베이스로 하여 그 결과로서 선박에 작용하는 외력영향을 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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