• 한국항해항만학회지
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• 제42권4호
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• pp.277-282
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• 2018

최근 해상교통량이 증가하고 선박교통 관제구역이 확대됨에 따라 관제사의 업무 부하가 증가하고 있으며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안한다. 본 방법은 누적된 AIS 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습된 모델과의 비교를 통해 이상치를 계산하여 이상 거동 선박을 식별한다. 특히, 선박의 거동 상태에 대한 분류 정보가 없더라도 비지도 학습법을 기반으로 항적 데이터를 자동으로 분류하여 통항 패턴을 학습할 수 있으며, 항적의 군집화와 분류 과정을 통해 이상 거동 선박을 실시간으로 식별할 수 있는 특징을 가진다. 또한, 본 논문에서는 선박운항 시뮬레이터 및 실제 AIS 항적 데이터를 이용한 식별 실험을 수행하였으며, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.290-291
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• 2018

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.