최근 AIS 기술을 적용한 MOB(Man Overboard) 장치가 개발되고 있으나 이에 대한 국제적인 기술표준 뿐만 아니라 우리나라의 기술기준도 아직까지 마련되어 있지 않다. MOB가 사용하는 주파수가 AIS 주파수와 동일하기 때문에 AIS VDL(VHF Data Link)에 미치는 영향이 파악되지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 AIS 기술을 적용한 MOB가 AIS VDL에 미치는 영향을 분석하고 기술기준을 마련하는데 있어서 고려해야 할 사항을 제시하였다.
해상이동업무에서 선박자동식별장치(ASI)는 선박의 안전항해를 위한 정보교환에 가장 많이 활용되고 있는 무선설비이다. 그러나 AIS 탑재 선박이 증가하면서 AIS 시간 슬롯 점유율 증가로 인한 데이터 수신율이 저하되는 현상이 발생하고 있따. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 국제적으로는 지향성 안테나를 사용한 섹터 수신 기법의 도입을 권고하고 있다. 본 논문은 야기 안테나를 사요한 AIS 데이터의 섹터 수신효과를 분석하였다.
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.297-303
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2009
Automatic Identification System (AIS) is a VHF radio broadcasting system where transmits packets of data via VHF data link. It enables vessels and coastal-based station that equipped with AIS equipment to send and receive useful information. This information can be help in situational awareness and provide a means to assist in collision avoidance. In addition, AIS can be use as Aid-To-Navigation, by providing the location and additional information on buoys and lights. Besides, it can also contain details information in meteorological status of a particular ship location. This paper presents the standalone AIS system that able to receive and report own ship location, meteorological data collection and broadcast safety related information if necessary. With the unique ship's MMSI number, all the information of that particular ship can be monitor by using AIS program written in C++ programming language.
The interpolation of the missing AIS dynamic data can be used for predicting the lost data of the ship's state which is able to product the valuable information for analyzing and investigating the maritime accidents. The previous research proposed some interpolating methods however there exists some problem, firstly, the interpolated parameters such as COG, SOG, HDG weren't described sufficiently and accurately as in AIS message, secondly, each method is only suitable to some kinds of given AIS data, finally at heavy wind and current area, the parameters of AIS dynamic change quickly in short time, therefore, the modelling of the variation of ship's dynamic based on the physical characteristic is very difficult, in these cases the time-series and numerical method are usually better. This research proposes the other method through numerical analysis which can be suitable for many different kinds of the lost data, parameters are interpolated sufficiently, beside that this model is appropriate to all variation in short time interval. All the given AIS dynamic are regarded as the functions to time, then curves are established for fitting all data. Experiments are carried out to evaluate the performance of this approach, the interpolation results show this approach can be applied well in practice.
The interpolation of missing AIS data can be used for recovering the lost data of a ship's state which is then able to produce useful information for VTS stations or other ships. Previous research has introduced some interpolating methods however there are some problems with regard to missing AIS data. This paper proposes one new method which includes linear interpolation, cubic Hermit interpolation and an identification mechanism to overcome some of those limitations, first AIS data regarding ship position, COG, SOG and HDG is divided into separate time series, then the characteristic of the missing data is investigated into through using an identification mechanism, an appropriate interpolation is selected to fit all the time series which matches the characteristics. Numerical experiments are carried out using real AIS data to validate the algorithm of this approach and the results are compared with the previous method, after which the actual missing area is suggested to be interpolated by the proposed method. The interpolation results show this approach can be applied well in practice.
To maintain the existing systems of ships and introduce autonomous operation technology, it is necessary to improve situational awareness through the sensor fusion of the automatic identification system (AIS) and automatic radar plotting aid (ARPA), which are installed sensors. This study proposes an algorithm for determining whether AIS and ARPA signals are sent to the same ship in real time. To minimize the number of errors caused by the time series and abnormal phenomena of heterogeneous signals, a tracking method based on the combination of the unscented Kalman filter and probabilistic data association filter is performed on ARPA radar signals, and a position prediction method is applied to AIS signals. Especially, the proposed algorithm determines whether the signal is for the same vessel by comparing motion-related components among data of heterogeneous signals to which the corresponding method is applied. Finally, a measurement test is conducted on a training ship. In this process, the proposed algorithm is validated using the AIS and ARPA signal data received by the voyage data recorder for the same ship. In addition, the proposed algorithm is verified by comparing the test results with those obtained from raw data. Therefore, it is recommended to use a sensor fusion algorithm that considers the characteristics of sensors to improve the situational awareness accuracy of existing ship systems.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상과 AIS(Automatic Identification System) 자료를 활용하여 선박 탐지 실험을 수행하였다. 2010년 5월, 2주간 서해안(인천 근해)의 다중시기 해외위성 SAR 영상인 TerraSAR-X, Cosmo-SkyMed(X-밴드), Radarsat-2(C-밴드)와 AIS 자료를 이용하였다. SAR 영상 분석을 위해 해양과 선박의 산란 특성과 SAR 영상과 AIS 자료의 기초 처리 방법을 기술하였다. 선박 식별을 위해서 임계값 설정 기법을 사용하였다. 선박 탐지 결과로 시계열 변화 탐지와 AIS 연동 선박 탐지 사례를 보인다. 이 결과를 통해 위성 SAR 영상과 AIS를 이용한 선박 탐지는 해양 관리에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 운영레벨에서의Kompsat-5 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상과AIS (Automatic Identification System) 자료를 이용한 선박탐지 모니터링 가능성을 검토하였다. 분석을 위해 신진항 서측연안과 제주항 북측연안에서 수집된 Kompsat-5 SLC 영상과 연안에서 수집된 AIS 자료를 사용하였다. Kompsat-5 영상의 선박탐지를 위해 HVAS (Human Visual Attention System) 알고리즘을 적용하였다. HVAS는 CFAR (Constant False Alarm Rate)에 비해 탐지속도와 탐지율 측면에서 뛰어나다는 장점을 가지고 있다. 통합 분석결과 소형선박을 제외하고 Kompsat-5 선박탐지 결과와 AIS는 전반적으로 일치하는 것으로 분석되었다. Kompsat-5 영상에서 탐지되었으나 AIS 자료에서 탐지되지 않은 선박은 육안 판독을 통해 AIS 자료의 부재로 인한 것으로 보인다. 한편 SAR 영상에서도 선박의 기포항적, 육지 masking을 위해 사용된 DEM 파일의 오차(또는 위성궤도 오차), 그리고 고스트 현상에 의한 오탐지가 발생하였다. 향후 SAR 영상 분석 알고리즘 개선과 신뢰성 있는 AIS 자료 확보를 통한 운영레벨에서의 선박탐지 모니터링 기술 개발은 국가해양영토 광역감시망 구축에 크기 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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