• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.430-436
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• 2023

자율운항선박 관련 기술개발은 2010년도 중반부터 충돌회피, 항로 지정, 디지털 트윈 및 통신 기술개발 등의 주제로 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 이와 비교하여 자율운항선박과 연계된 물류시스템, 항만시설 및 선박교통관제 등의 육상 인프라에 관한 연구는 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 이 연구에서는 자율운항선박의 등장에 따라 기존 선박교통관제 업무에 미치게 되는 영향을 분석함과 동시에 이를 대비하기 위한 관제 업무 변화 방안을 제시하였다. 이를 위하여 현행 선박교통관제 업무를 분석하고, 동시에 자율운항선박 기술 중 선박교통관제에 영향을 미칠 수 있는 요소를 파악하였다. 또한, 선박교통관제사들을 대상으로 자율운항선박 관제 관련 항목 도출을 위한 설문조사를 수행하였으며, 이를 AHP 기법으로 분석한 결과 비상 상황 대응 및 자율운항선박과의 통신 방법에 대한 준비가 가장 중요한 것으로 도출되었다. 이를 기반으로 해상교통관제구역 내에서 데이터 통신을 기반으로 한 기본적인 자율운항선박 관제 절차 및 비상 대응 절차 등 세부 방안을 도출할 수 있었다. 이 연구에서 제안하는 자율운항선박 관제 절차는 향후 자율운항선박의 연안 해상교통안전에 관한 문제점들을 해소하는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.383-384
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• 2022

4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.