현재의 해양산업의 기술은 스마트 선박 및 자율운항선박 등의 개발과 같은 자율화 및 지능화와 환경규제의 강화에 맞추어 선박의 운항 효율성을 개선하는 친환경 선박을 위한 기술이 함께 개발되고 있다. 이러한 흐름에 맞추어, 세계각국에서는 선박의 안전운항을 보장하는 선에서 선박운항효율을 극대화하기 위해 다양한 방식으로 노력하고 있다. 본 연구에서는, 현존하는 선박운항효율 개선 기술이 운항 당시의 기상환경, 선박조종 등의 선박운항상태를 실시간으로 반영하지 못하는 문제를 개선하기 위해, 선박에서 수집한 선박운항데이터를 활용하여 실시간 선박운항효율 분석모델을 개발하고자 한다. 본 연구의 실시간 선박운항효율 분석모델은 연료소모를 기준으로 판단한 선박운항효율과 당시의 선박운항상태를 감안하여 판단한 선박운항효율을 비교하여, 식별된 선박운항효율의 타당성을 확인할 수 있는 모델이다. 분석의 주요 내용은 대상선박의 선정과 선박운항데이터의 수집, 선박운항효율 특성과 선박운항상태 특성의 구분, 그리고 이를 활용한 분류모델의 개발을 포함한다. 연구의 결과는 기존의 선박운항효율과 항해 당시 선박운항상태를 감안한 운항효율을 제시하여 선박 운항자의 의사결정을 지원하여 운항효율을 개선하고자 한다.
해양 분야에서는 최근 e-navigation 실현을 위한 차세대 표준에 관한 연구가 진행 중이다. IHO(국제수로기구)를 중심으로 전자해도뿐만 아니라 해양의 지리 정보 및 관련 데이터의 교환, 공유, 활용을 위해 S-100기반 다양한 표준이 가능하다. IHO S-100 표준은 ISO 19100 시리즈 표준의 프로파일로, 응용 분야와 서비스에 따른 S-10x 표준의 기반이 된다. 프로파일링을 통해 S-101, S-102, S-10x 등 다양한 표준 프로파일이 만들어지면 각 표준에서 정의하는 데이터 모델의 요소를 일관성 있고 명확하게 해석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 S-10x 표준의 기반이 되는 S-100 표준을 일관된 의미 해석과 처리를 할 수 있도록 S-100 표준의 온톨로지로의 변환 방안을 제시한다.
해상교통관제센터(VTS)의 관제사는 구역 내 교통 상황을 빠르고 정확하게 파악하여 관제가 필요한 선박에게 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 그러나 교통량이 급격히 증가하는 경우 관제사의 업무 부하로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이러한 이유에서 관제사의 업무 부하를 줄이고, 일관성 있는 관제 정보를 제공할 수 있는 관제 지원 기술의 개발이 필요한 실정이며, 본 논문에서는 구역 내 이상 운항 선박을 자동으로 식별하는 모델을 제안하였다. 제안하는 이상 운항 식별 모델은 규칙 기반 모델, 위치 기반 모델, 맥락 기반 모델로 구성되며, 대상 해역의 교통 특성에 최적화된 교통 네트워크 모델을 사용하는 특징이 있다. 구현된 모델은 시범센터(대산항 VTS)에서 수집되는 실해역 데이터를 적용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 실해역의 다양한 이상 운항 상황이 자동으로 식별됨을 확인하였고, 전문가 평가를 통해 식별 결과를 검증하였다.
현대 해양 산업은 기술적 발전을 통해 신속한 발전을 이루고 있다. 이러한 발전을 주도하는 주요 기술 중 하나는 데이터 처리 기술이며, 이 중 자연어 처리 기법은 사람의 언어를 기계가 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술이다. 본 연구는 자연어 처리 기법을 통해 해양안전심판원의 재결서를 분석하여 이미 재결이 이루어진 선박 충돌사고의 원인 제공 비율을 학습한 후, 새로운 재결서를 입력하면 원인 제공 비율을 예측하는 모델을 개발하고자 하였다. 이 모델은 사고 당시 적용되는 항법과 원인 제공 비율에 영향을 주는 핵심 키워드의 가중치를 이용하여 사고의 원인 제공 비율을 계산하는 방식으로 구성하였다. 이 연구는 이러한 방식을 통해 제작한 모델의 정확도를 분석하고, 모델의 실무 적용 가능성을 검토함과 동시에 충돌사고 재발 방지 및 해양사고 당사자들의 분쟁 해결에 기여할 것으로 기대한다.
디지털기술의 발전과 더불어 20세기후반에는 기존의 육상시설물관리, 통신, 교통 등의 인프라관리 등의 고전적인 분야 외에도 지하매설물, 상권분석, 환경평가, 의사결정지원 등의 다양한 분야에서 지리정보시스템(GIS)이 사용되고 있다. 이러한 기술적 여건의 변화와 함께 1990년대 중반부터 추진한 국가지리정보체계구축사업이 2차 기본계획을 수립하면서 해양분야 지리정보구축에 대한 제도적 근거를 마련하였다. 하지만, 해양분야는 기존의 육상공간과는 달리 해양의 매질적 특성과 시간 및 영역의 연속적 특징에 기인한 독특한 데이터 모델링 기법이 요구된다. 또한 국가차원의 해양정책이 본질적으로 가지는 항만, 환경, 안전, 외교 등의 다양한 분야가 통합적으로 내재되어 체계적이고 구조적인 지리정보정책이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 해양지리정보의 독특성을 분석하여 해양분야의 GIS 접근을 위한 고려사항과 해결방안 등을 모색하여 해양본질에 적합한 GIS접근 방안을 제시한다.
해상에서의 데이터는 디지털 수로데이터 교환 표준인 국제수로기구(IHO, International Hydrographic Organization)의 S-57을 기반으로 제작된다. 그러나 S-57은 지리정보 외의 정보를 표현하는데 한계를 나타내었다. S-57의 한계를 극복하기 위하여 다양한 해양데이터를 활용할 수 있는 시스템 체계로 수로 데이터를 위한 데이터 모델과 규격을 정의하는 S-100을 제정하였다. S-100을 기반으로 하여 수로데이터를 위한 표준으로 S-101을 제정하고 있으며, 데이터 검색 및 활용을 위한 메타데이터도 포함하여 구성하였다. S-101의 개발에 따라 S-57전자해도를 S-101전자해도로 변환이 요구되고 있으며, 이와 함께 메타데이터에 대한 변환도 필요하다. 본 논문에서는 S-57의 메타데이터 요소와 S-101의 메타데이터 요소를 비교 분석하여 메타데이터 변환모델을 제시하였다.
우리나라는 "해사안전법"에 따라 교통안전특정해역 5개소, 통항분리방식 3개소, 지방해양수산청 고시 26개 등 총 34개의 항로가 지정되어 있으며, SOLAS 협약에서는 항로의 안전을 위해 항로정보가 효과적으로 사용될 수 있도록 규정하고 있다. 항로정보는 항로의 위치, 항로별 항법, 운항제한, 정박지 등 복잡하게 구성되어 있어서, 해도와 항로지를 이용하여 정보를 제공하는 현재의 방법은 항로 이용자가 정보를 신속하게 파악하기 어렵다. 본 연구는 항로정보를 보다 효과적으로 제공할 수 있는 방법을 찾기 위해 국제수로기구가 개발한 S-100 기반의 항로정보 데이터 모델 설계에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 항로정보에 대한 요구 분석, 항목 선정, 인코딩 테스트 단계의 연구를 수행하였으며, 연구 내용에 대한 전문 사용자 검토를 거쳤다. 전문 사용자 검토에서는 항로정보 데이터 모델 설계에 대한 연구가 항로정보 통합 서비스 등에 좋은 기초자료가 될 것이라는 평가를 얻었으며, 향후 항로정보 데이터 모델 개발에 대한 후속 연구가 진행된다면 항로정보 통합 서비스가 가능할 것이라고 판단된다.
본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.
일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.
IALA에서는 관제구역의 원활한 정보 공유를 위해 IVEF 모델을 사용하고 있다. 우리나라는 선박교통관제 기본계획에 따라 연안구역을 모두 관제구역으로 확장할 예정이다. 이에 따라 원활한 정보 공유의 중요성은 높아지고 있다. 그러나 우리나라는 다양한 제조사의 VTS 시스템을 사용하고 있어 타제조사를 사용하는 관제구역간의 정보 교환은 원활하지 않다. 원활하지 않은 정보공유 시스템은 동일한 작업을 반복해야 하므로 관제사의 효율 및 집중도를 떨어뜨릴 수 있다. 이에 본 연구는 관제구역 간 원활한 정보 공유의 필요성 확보를 위해 AIS 데이터를 활용하여 관제구역 간 선박 이동량 및 연결성을 분석하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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