In China, the traditional method of artificial and periodical cruise is still adopted for the AtoN management, which has brought many disadvantages to the work of the AtoN management, such as non real-time, fallibility, and low efficiency However, with the rapid development of AIS technique, now AIS equipments have been widely installed on ships, and on the other hand China Maritime Safety Administration (abr. China MSA) is carrying out the scheme of AIS base station network in china, based on which the digital AtoN will develop in the future. According to what have been analyzed above, this paper puts forward a design of AtoN wireless surveillance system based on AIS. The system consists of AIS on AtoN, AIS base station and AtoN management center. It can provide such functions as the information gathering, managing of AtoN and the service of navigation assistance. This paper gives the whole design including the work theory, the hardware structure and the software scheme of the system, and finally gives the simulation software of the AtoN management center. The AtoN wireless surveillance system brought forward by this paper will be more efficient with less repair cost and less work of the supervisors. It will bring revolutionary progress in the navigation aids system in China.
해상 교통량이 증가함에 따라 높아지는 선박 사고위험을 줄이기 위해 안전 운항을 위한 시스템은 필수적이다. 국제해사기구의 SOLAS에서는 선박에 AIS(Automatic Identification System)의 탑재를 의무화 하였다. AIS는 육상과 타 선박에 신원, 종류, 위치, 항해 상태를 포함한 각종 항해정보와 선박상태를 자동으로 알리는 시스템이다. 안전운항을 위한 응용서비스 개발의 대부분의 경우에 AIS는 활용될 수 있으므로, 체계적인 정보의 관리가 필요하다. 본 논문에서는 수신된 메시지 정보를 관리하기 위해 데이터베이스를 도입하였다. AIS메시지를 정적정보와 동적정보로 나누어 저장하고, 전자해도 기반 AIS 정보를 디스플레이하는 시스템 구현을 통해 설계의 결과를 확인했다.
Purpose: This study aims to investigate whether AIS data can be used as a supporting indicator or as an initial signal to describe Indonesia's export-import conditions in real-time. Research design, data, and methodology: This study performs several stages of data selection to obtain indicators from AIS that truly reflect export-import activities in Indonesia. Also, investigate the potential of AIS indicators in producing forecasts of the value and volume of Indonesian export-import using conventional statistical methods and machine learning techniques. Results: The six preprocessing stages defined in this study filtered AIS data from 661.8 million messages to 73.5 million messages. Seven predictors were formed from the selected AIS data. The AIS indicator can be used to provide an initial signal about Indonesia's import-export activities. Each export or import activity has its own predictor. Conventional statistical methods and machine learning techniques have the same ability both in forecasting Indonesia's exports and imports. Conclusions: Big data AIS can be used as a supporting indicator as a signal of the condition of export-import values in Indonesia. The right method of building indicators can make the data valuable for the performance of the forecasting model.
In response to the complexity and time demands of conventional methods for estimating the hydrodynamic coefficients, this study aims to revolutionize ship maneuvering analysis by utilizing automatic identification system (AIS) data and the Support Vector Regression (SVR) algorithm. The AIS data were collected and processed to remove outliers and impute missing values. The rate of turn (ROT), speed over ground (SOG), course over ground (COG) and heading (HDG) in AIS data were used to calculate the rudder angle and ship velocity components, which were then used as training data for a regression model. The accuracy and efficiency of the algorithm were validated by comparing SVR-based estimated hydrodynamic coefficients and the original hydrodynamic coefficients of the Mariner class vessel. The validated SVR algorithm was then applied to estimate the hydrodynamic coefficients for real ships using AIS data. The turning circle test wassimulated from calculated hydrodynamic coefficients and compared with the AIS data. The research results demonstrate the effectiveness of the SVR model in accurately estimating the hydrodynamic coefficients from the AIS data. In conclusion, this study proposes the viability of employing SVR model and AIS data for accurately estimating the hydrodynamic coefficients. It offers a practical approach to ship maneuvering prediction and control in the maritime industry.
Vessels can operate with their Automatic Identification System (AIS) turned off, prompting the development of strategies to identify them. Among these, utilizing satellites to collect radio frequency (RF) data in the absence of AIS has emerged as the most effective and practical approach. The purpose of this study is to develop a matching algorithm for RF with AIS data and find the RF's applicability to classify a suspected ship. Thus, a matching procedure utilizing three RF datasets and AIS data was employed to identify ships in the Yellow Sea and the Korea Strait. The matching procedure was conducted based on the proximity to AIS points, ensuring accuracy through various distance-based sections, including 2 km, 3 km, and 6 km from the AIS-based estimated points. Within the RF coverage, the matching results from the first RF dataset and AIS data identified a total of 798 ships, with an overall matching rate of 78%. In the cases of the second and third RF datasets, 803 and 825 ships were matched, resulting in an overall matching rate of 84.3% and 74.5%, respectively. The observed results were partially influenced by differences in RF and AIS coverage. Within the overlapped region of RF and AIS data, the matching rate ranged from 80.2% to 98.7%, with an average of 89.3%, with no duplicate matches to the same ship.
IWRAP 프로그램은 수로에서의 위험성을 평가하는데 유용한 프로그램이다. 그러나 이 프로그램의 기본 버전의 경우 AIS 데이터를 수집하는 기능이 포함되지 않아서, 더구나 베트남과 같은 개발도상국에서는 해상교통량 통계 데이터가 없는 실정이다. 사용자들은 수동으로 준비하여 입력하여야 한다. 이 연구는 IWRAP Mk2 프로그램 기본 버전을 사용하는데 있어 AIS 데이터를 전처리(pre-process) 할 수 있는 프로그램을 개발하고자 하였으며, 선박 형태, 선박 크기, 통과 시간 등으로 분류한 통항로에서의 선박 통항 척수 및 항로 배치와 같이 해역 내 해상교통에 관한 정보들을 사용자에게 제공하도록 고안되었다. 이렇게 개발된 통합 AIS 프로그램(Total AIS, TOAIS)은 베트남 Vung Tau 해역의 AIS 수집 데이터를 전처리할 수 있는지에 대하여 검증하였다. 그 결과, 통합 AIS 프로그램에서 전처리한 데이터를 이용한 IWRAP 프로그램은 베트남 해역의 위험성을 효율적으로 평가할 수 있었다.
선박에서 항해사의 안전운항을 효과적으로 지원하고 충돌사고를 방지하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서, AIS 정보를 사용하고, 퍼지 이론을 이용하여 충돌위험도를 계산한다. 지난 연구에서는, 고안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 울산항 해상교통관제(VTS) 센터로부터 수집된, 실제 울산항에서 운행된 선박들의 AIS데이터를 기반으로 검증 시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘을 좀 더 정밀하게 검증하기 위해, 실제 해상충돌사고 데이터에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해, 2009년 부산항에서 발생한 석유제품 운반선과 화물선간의 충돌사고에 대한 AIS 데이터를 수집하였고, 이를 이용하여 선박운항 시뮬레이터 기반, 재생 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘의 특징과, 실제 선박 충돌사고의 AIS 데이터에 대한 재생 시뮬레이션 결과에 대해 소개하였다.
해양사고에서 선박간의 충돌사고가 많은 부분을 차지하고 있으며, 상당수가 인적오류에 의해 발생되고 있다. 본 논문에서는 선박에서 항해사의 안전운항을 효과적으로 지원하고 충돌사고를 방지하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 사용하고 퍼지 이론을 이용하여 충돌위험도를 계산한다. 지난 연구에서는 고안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 울산항 해상교통관제(VTS) 센터로부터 실제 울산항에서 운행된 선박들의 AIS데이터를 수집하였고, 이를 기반으로 검증 시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘을 좀더 정밀하게 검증하기 위해 실제 해상충돌사고 데이터에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해, 2009년 부산항에서 발생한 석유제품 운반선과 화물선간의 충돌사고에 대한 AIS 데이터를 수집하였고 이를 이용하여 선박운항 시뮬레이터 기반 재생 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 실제 사고 상황에 적용할 경우 충돌 사고가 일어나기 전에 충돌 위험을 표시하여 충돌사고를 경고할 수 있음을 확인할 수 있었다.
국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)에서는 선박의 해상 충돌을 방지하기 위하여 SOLAS의 요구조건에 따라 모든 선박에 대하여 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)를 의무적으로 장착하도록 권고하고 있다. AIS를 사용하면 타선에 대한 제원 및 항행정보의 획득이 가능하여 충돌방지뿐만 아니라 광역관제, 조난 선박의 탐색구조 등 안전관리에도 활용이 가능하다. 본 논문에서는 AIS 장비를 사용하여 ADS-B (Automatic Dependent Surveillance - Broadcast) 개념 기반의 항공감시용 송수신기를 구현한 결과에 대하여 살펴보도록 한다. 기본적으로 AIS는 해상에서 사용되기 때문에 고도 정보를 사용하지 않지만, AIS 장비 내부에 사용하는 GPS (Global Positioning System) 칩셋에서 제공하는 고도 정보의 추출이 가능하다. 고도 정보를 포함한 감시 메시지 형식을 정의하고, SOTDMA (Self-Organizing Time Division Multiple Access) 방식을 개선하여 ADS-B 송수신기를 구현하였다. 적용 결과를 확인하기 위하여 지상시험 및 비행시험을 수행하였다.
Purpose: Many doctors have difficulty in deciding the treatment duration in trauma patients to write in the casualty medical certificate. We tried to find a solution for this problem by using abbreviated injury scale (AIS). Methods: A total of 39 patients treated in our regional trauma center who requested an author to write treatment duration on casualty medical certificate from January 2014 to April 2017 were included. And the treatment duration was decided based on the PARK Formula (AIS). PARK Formula $(AIS)=(AIS{\times}2){\sim}([AIS{\times}2]+2)$ Results: Among 39 patients included and 36 (92.3%) had treatment duration on casualty medical certificate within the range of treatment duration calculated by PARK Formula (AIS). Compared to the PARK Formula (AIS), the mean value was 0.13 week (0.90 day) smaller. Comparing the treatment duration between Korean Medical Association (KMA) guideline and PARK Formula (AIS), only 22 patients (56.4%) showed agreement. The mean value was 1.02 week (7.18 days) smaller in KMA guideline. Conclusions: For the decision of the treatment duration in trauma patients, utilizing worldwide used AIS scoring system is very efficient. Using PARK Formula (AIS), doctors can document the treatment duration in the casualty medical certificate with ease. KMA should provide more practical 'treatment duration of each diagnosis in writing casualty medial certificate' for the doctors. We recommend PARK Formula (AIS) as a good alternative for KMA guide.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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