정박중인 선박의 안전을 위하여 항해사, 선장 및 해상교통관제사는 항상 선박이 주묘되고 있는가를 확인하여야 한다. 정박선의 주묘판별을 위하여 VTS 관제사가 선회권과 그 중심을 인지하는 것이 중요하다. VTS에서 정박선 주묘여부 감시는 레이더 및 AIS를 이용할 수 있다. 또한 이용가능하다면, CCTV 영상이나 육안에 의한 관측도 이루어 질 수 있다. 그러나 VTS 시스템은 AIS 및 ARPA Radar로부터 수집된 데이터만으로 정박선을 모니터링하고 있으므로 정박지내에서 정박선의 선회중심을 알기가 어렵다. 본 연구에서는 VTS에서 AIS에 의해 수집된 정박 선박의 선수방위각과 위치데이터를 활용하여 선회중심을 추정하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해, 실 환경에서 정박한 선박에 대한 실험연구를 수행하였다.
최근 무선인터넷 환경과 휴대용 장비의 발달로 내비게이션 업체에서는 다양한 위치기반서비스를 위하여 보다 많은 공간정보가 요구되며, 이를 위하여 많은 비용을 투자하고 있다. 그러나 우리나라는 NGIS(National Geographic Information System)사업으로 풍부한 공간정보가 구축되어 있으며, 이 정보를 활용하여 필요한 공간정보를 구축함으로써 비용을 절감할 수 있다. 이에 인터넷 건축행정정보시스템과 도로명주소 관리시스템의 건물객체 정보를 연계하기 위한 구체적인 방법을 제안하였다. 이를 위하여, 두 시스템의 데이터베이스를 분석하여 매핑테이블을 설계하였으며, 주건물 수와 부속지번 유무를 판단하여 속성정보를 연계하고 CAD자료와 도로명주소 기본도의 건물 간의 객체 매칭을 통하여 매핑테이블을 생성하였다. 그러나 한정된 자료를 바탕으로 실험을 수행하여 본 연구에서 제안된 방법론의 평가가 부족하며, 향후 다양한 데이터에 적용해 봄으로써 제안된 방법을 평가해야 할 것이다.
연안에서 선박의 안전한 항행과 관제를 위해 선박간 또는 선박과 관제소간의 항행정보를 교환할 수 있도록 하는 AIS(Automatic Identification System)는 운용 방식(Low setting, High setting)에 따라 서로 다른 송신 출력 크기를 가지며, 1 ms(Transmitter Setting Time)안에 각각의 최종 출력 크기 의 20% 이내로 도달하도록 하는 동작 성능을 요구한다. 본 논문에서는 이와 같은 AIS의 송신 출력 특성에 부합할 수 있도록 전력 증폭기 모듈에 적절한 궤환 회로를 제안하고 이를 설계, 제작하였다.
본 논문에서는 해상 데이터 통신방법과 육상 데이터 통신방법 및 이를 이용한 결합된 데이터 통신방법과 시스템을 기초로 보다 상세하게 선박에 내재되어 있는 AIS(Automatic Identification System) 데이터가 주파수 자원 부족 현상으로 인한 데이터 충돌이 발생하는 상황에서 AtoN(항로표지식별장치)가 육상 LTE 채널을 활용하여 선박의 데이터를 우회하게끔 하는 전송 통신방법으로 육상 AIS 기지국과의 통신 채널 충돌의 오차를 줄이는 해상-육상 데이터 통신 시스템이다.
최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
한국항해항만학회 2000년도 International Workshop for AIS / ECDIS / VTS Interface
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pp.119-123
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2000
In this paper, authors introduce about Wide Range Vessel Traffic Service (VTS) system using Automatic Identification System (AIS). In order to develop the prototype of Wide Range VIS system, Korean satellite is used for data communication system for AIS. In this system, ship position obtained by using GPS is reported automatically to VTS center through Korean satellite. By using this system, VTS center can cover more wide area than the case using radar only. And the uncertainty of information is decrease. The results of test show the good possibility of VTS using satellite and AIS.
Identifying ship types is an important process to prevent illegal activities on territorial waters and assess marine traffic of Vessel Traffic Services Officer (VTSO). However, the Terrestrial Automatic Identification System (T-AIS) collected at the ground station has over 50% of vessels that do not contain the ship type information. Therefore, this study proposes a method of identifying ship types through the Random Forest Classifier (RFC) from dynamic and static data of AIS and V-Pass for one year and the Ulsan waters. With the hypothesis that six features, the speed, course, length, breadth, time, and location, enable to estimate of the ship type, four classification models were generated depending on length or breadth information since 81.9% of ships fully contain the two information. The accuracy were average 96.4% and 77.4% in the presence and absence of size information. The result shows that the proposed method is adaptable to identifying ship types.
해상교통환경평가는 선박 간 항행상황의 위험도를 정량화하여 나타냄으로써 선박의 안전운항을 효과적으로 지원하는 역할을 한다. 대표적인 해상교통환경평가모델로는 ES(Environmental Stress model)와 CR(Collision Risk)모델이 있다. 이러한 모델을 살펴보면, 각각의 평가지수를 이용하여 항행상황의 위험도를 정량화하며, 선박 간 조우관계를 기반으로 평가요소를 구성함을 알 수 있다. 이번 연구에서는 선박 간 조우관계를 포함한 항행상황의 위험도에 영향을 줄 것으로 기대되는 다양한 요소를 고려한 평가지수의 타당성을 살펴보고자 한다. 이를 위하여, AIS data를 이용하여 해상교통환경을 재현하고 분석하였으며, 동일한 항행상황을 ES, CR과 제안한 모델을 이용하여 위험도 평가를 실시하였다. 그 결과를 비교하여 제시함으로써 본 모델이 해상교통환경모델로서 항만 내 통항 안전성 평가에 적용 가능성을 평가하였다.
Rapid Development and adoption of AIS as a survailance tool has resulted in widespread application of data analysis technology, in addition to AIS ship trajectory clustering. AIS data-based clustering has become an increasingly popular method for marine traffic pattern recognition, ship route prediction and anomaly detection in recent year. In this paper we propose a route waypoint extraction by clustering ships CoG variance trajectory using Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN) algorithm in both port approach channel and coastal waters. The algorithm discovers route waypoint effectively. The result of the study could be used in traffic route extraction, and more-so develop a maritime anomaly detection tool.
AIS-ASM은 AIS의 고유 기능인 선박의 위치 정보 외에 다양한 해양안전정보를 제공하기 위한 연구 중 하나로, 2004년부터 관련 규정을 정비하여 진행 중이다. 본 연구는 여객선의 출항에서 입항까지 안전항해를 위해 필요한 국내 여객선 항해사의 의무보고 내용을 조사하고 업무 부하를 줄이기 위해 자동화 할 수 있는 부분을 차세대 해상디지털통신 기술인 ASM2.0을 활용하여 자동화 하는데 목적이 있으며, 국내 여객선 운항 관련 법규를 조사하여 상호 교환해야하는 정보를 도출하고 국제적으로 사용하고 있는 AIS-ASM 메시지 분석을 통해 ASM2.0에서 활용하기 위한 프로토콜을 설계하고 프로토타입을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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