충남 보령시 오천면 인근해역에 건설될 신보령화력 1,2호기 건설사업과 관련하여 항만공사(연료하역부두, 석회석하역부두 축조)로 인하여 선박통항에 미치는 영향을 사전에 조사 측정 및 평가하여 설계에 반영토록 하고, 부두축조에 따른 대상 선박 항로 통항 및 접 이안에 대한 안전성 평가, 해상교통류 시뮬레이션, 계류안전성 평가 등을 시행하였으며, 이에 대한 결과를 소개하고자 한다.
본 연구는 모선-자선 구조와 관제센터 지역의 특정 소형어선(선박)에게 클라우드 기반으로 항해에 필요한 전자해도, AIS, RADAR 정보를 제공한다. 현존하는 상용 통신망(3G, 4G 및 RF 네트워크)을 이용하여 시스템을 구축하였고, 실선 테스트를 통하여 본 연구를 통해 개발된 시스템이 정상 동작함을 확인하였다.
항행중인 선박은 GPS, AIS, ECDIS, ARPA Radar 등 다양한 해양 장비를 통해 선내 외 상황에 대한 여러 정보들을 전달받고, 항해사는 이러한 다양한 정보를 이용하여 자선박의 항행 안전 상황을 인식 및 예측한다. 하지만 그로 인해 항해사의 장비 주시에 대한 업무 부담이 이전보다 증가하였으며, 때로는 장비 간 정보의 불일치가 발생하여 항해사를 혼란시키기도 한다. 이전 연구에서 이러한 문제를 해결하기 위해 항해사를 보조할수 있는 지능형 항행안전 정보 시스템의 개념모델과 CF(Certainty Factor)전문가 시스템을 이용한 그 개념모델의 예를 보인 바 있다. 정보 융합 기술에는 다양한 추론 기술들이 요구되는데 CF전문가 시스템만으로는 항해사의 의사결정과 같이 애매하고 불명확한 요소를 반영할 수 없다. 이 연구에서는 불명확한 요소를 반영할 수 있는 퍼지 전문가 시스템을 이용한 항행 정보 융합 방법을 제안하고, 제안된 방법을 설계 및 구현한 후 특정 시나리오에 대한 실행 예를 보임으로써 항행 정보 융합 시스템에 퍼지 전문가 시스템을 활용하는 것의 타당성을 보인다.
해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.
Recently, the supplying of basic materials for construction of building as sand is big issues due to lack of shoreside supply. For solving this problem, many suppliers attempt to gather aggregate from the sea bottom of the EEZ & west coastal area of Korea. In this regard, the 'Jangantoe' which exists in the westside of the Daesan port is worth noticing as good seasand supplying areas. The Chungnam Aggregate Association have plan to gather of seasand from 'Gaduckdo 5 regions & Igok 3 regions' which lies westside about 6 miles off from the Jangantoe areas. This designated area also locates upper parts of the Gadaeam TSS(Traffic Separation Scheme) which is very useful passing routes for the sailing vessels of Inchon & Daesan ports. In this study, the evaluation of the safety for passing vessels in the vicinity of the seasand gathering area was performed by various methods of radar observations & GICOMS AIS data for marine traffics and vessel traffic-flow simulation of the 'Marine Traffic Safety Diagnostic Scheme'. By the results of this evaluation, I suggested comprehensive countermeasures for the safety of passing vessels in the near the seasand gathering area.
The integrated navigation system(INS) for fishing boat which organized the marine radar, global positioning system(GPS) compass, automatic identification system(AIS), echo sounder, GPS and electronic nautical chart(ENC) was manufactured to reduce the marine accidents of fishing boats occurred frequently at coastal and offshore. The application possibility of INS for fishing boat was examined for basic experiments in the sea. Integration display of various information, such as other vessel's behavior, depth, own vessel's position etc. was done to help the operate user who understood the circumstance around own boat. Therefore, the system will be utilized as a useful equipment for safety voyage and fishing work on the fishing ground.
본 논문에서는 연구용 ADS-B/TIS-B Validation Testbed(AVT)설계를 위한 기초 결과에 대하여 살펴본다. ADS-B는 GNSS와 디지털 데리터링크를 활용한 새로운 항공감시 개념이다. ADS-B는 종속적인 감시 개념이기 때문에 ADS-B송수신기를 장착하지 않은 항공기에 대한 감시 정보는 획득이 불가능하다. 기존의 이차감시레이더를 사용하여 획득한 감시정보를 제공하는 개념이 AIS-B이다. AVT는 ADS-B 및 ATS-B 개념을 기반으로 한 차세대 위성항행시스템의 감시 플랫폼이라는 의의가 있다.
과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.
As a method to reduce collision accidents of ships at sea, this paper suggests an expert system for collision avoidance and navigation (hereafter "ESCAN"). The ESCAN is designed and developed by using the theory and technology of expert system and based on the information provided by AIS and RADAR/ARPA system. In this paper the ESCAN is composed of four(4) components; Facts/Data Base in charge of preserving data from navigational equipment, Knowledge Base storing production rules of the ESCAN, Inference Engine deciding which rules are satisfied by facts or objects, User System Interface for communication between users and ESCAN. The ESCAN has the function of real--time analysis and judgment of various encountering situations between own ship and targets, and is to provide navigators with appropriate plans of collision avoidance and additional advice and recommendation This paper, as a basic study, is to introduce the basic design and function of ESCAN.
해상교통관제는 RADAR, AIS, CCTV 등 수많은 장비로부터 얻을 수 있는 정보들을 관찰, 판단, 해석하는 상황인식 과정을 거쳐 이를 바탕으로 선박 안전운항에 필요한 '정보제공, 조언 권고, 지시'를 무선통신기기(VHF무선전화)를 통해 전달하는 일련의 과정이다. 선박과의 최종적인 정보교환체계인 무선통신기술은 과학기술의 발전에 힘입어 꾸준히 발전되고 개선돼 오고 있지만, 여전히 많은 한계점들을 내재하고 있다. 이 글을 통해 VHF를 통한 해상교통관제의 한계점들에 대해 알아봄으로써 관제사들의 VHF에 대한 특성 및 한계점에 대한 이해를 돕고 이를 극복하기 위한 방안들을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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