In Korea, Yellow sea which is located west side of korea has a between 2.8 to 8.0 m tidal range. So, Vessel Traffic Support System(VTSS) is designed to provide predicted water level, tidal elevation and tide induced current. VTSS has a 58 tidal constituents from 1 year tide observed data and 23 tidal current constituents from 1 month current data at Dang-Jin P.P harbor. Predicted data visualized with graphs, vectors and stick plot. The purpose of VTSS give to information to maritime pilot for help to make decision schedule.
Usually marine traffic survey has been conducted by some methods like an ocular observation using portable RADAR, a questionnaire, etc. But these should have expended a lot of manpower and expenses. In this paper, we have developed new observation module which could capture the RADAR image using PC camera simply, and allowed as to track targets on the PC monitor directly. And it has been programmed to make a database of RADAR image, target's track and information, and analyze the marine traffic tendency in various ways like vessel number crossed over gate line, vessel's velocity distribution in gate line, traffic density distribution, etc. We have confirmed that this module could observe and analyze the marine traffic efficiently and economically through several on-the-spot experiments.
효율적이고 안전한 항만운영을 위해 e-Navigation의 필요성이 제기되고 있다. e-Navigation 구축을 위해서는 반드시 선박 및 해상교통관제센터(Vessel Traffic Service Center, VTS) 간 해상교통데이터를 교환할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 해상교통데이터를 교환하고 활용하기 위한 Open API 시스템을 설계 하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 해상교통관제센터(Vessel Traffic Service Center, VTS)로부터 수신받은 IVEF(Inter VTS Exchnage Format) 데이터를 $3^{rd}$ Party 가 활용할 수 있도록 Open API 형태로 제공한다.
우리나라 연안 해역은 빈번한 선박조우로 인한 해양사고 발생 잠재 위험이 높은 해역이며 현재 각 항만의 VTS 관제실에서 VHF통달거리를 넘어서 통항하는 선박에 대하여는 정보 파악 자체가 불가능하고, VTS 관제범위 바깥해역에서는 효율적인 교통관리가 어려워 관련사고 예방이 어려운 실정이다. 최근 우리나라는 항만의 확장 및 신항만 개발에 따른 해상교통안전성 평가는 있지만 실시간으로 변화하는 해상교통환경 변화에 따른 위험도 정보를 제공할 수 있는 시스템은 없는 실정이다. 따라서 대상해역에서의 해상교통환경과 관련된 일반적인 정보 및 위험도 정보를 제공하고, 해상교통환경 평가를 통한 해역 위험도 여부를 평가할 수 있는 평가지표 개발이 필요하다. 본 연구에서는 선박운항자의 위험의식을 바탕으로 선박의 전장별, 선박의 조우 형태 중 횡단(Crossing situation) 상황에 따른 마주치는 각도($045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$), 추월(Overtaking) 및 정면으로 마주치는 경우(Head-on situation)와 좌현, 우현에서 선박을 조우하였을 경우와 항계 내 및 항계 밖에서의 경우, 타선과의 속력 중 비슷하거나 또는 느리거나 빠를 경우, 타선과의 속력차에 따른 경우, 타선과의 거리에 따른 선박운항자의 주관적 위험도를 조사 분석하여 해상교통안전성 평가모델 개발을 위한 기초 식을 제안하였다. 제안한 기초 식은 국내 해상교통환경 평가에 적합한 것임을 확인하였다.
해상교통환경에서 선박간 근접사고(Near-miss)는 양 선박이 충돌 위험코스로 서로 근접하여 충돌에 임박한 상황으로 실제 충돌은 발생되지 않은 사고를 말한다. 본 연구에서는 통항 선박들간 근접사고 산출을 위해 선박 범퍼 영역모델을 활용한 근접사고 판별식과 선박 위치 클러스터링을 통해 해역의 근접사고 산출 모듈을 제안하고자 한다. 제안된 근접사고 산출 모듈을 완도해역 통항선박 항적데이터에 적용하여 선종, 항행속력 및 조우방향 등 선박 항해 위험 요인을 평가하고자 한다.
As invigoration plan of the marine tourism, Busan City has the plan to operate the cruise ship inside of the harbor, but the area has narrow water way with heavy traffic. As a result it is requested to evaluate the safety for the preparation of actual navigation. In this study, the Ship Handling Simulation (SHS) Assessment was conducted, which is regulated by the Maritime Traffic Safety Audit Scheme (MTSAS) in compliance with the Marine Safety Law and the Maritime Traffic Risk Assessment System based on the Electronic Chart Display and Information System (ECDIS). The proximity assessment, control assessment and subjective assessment were implemented, which is enacted by the Marine Safety Law by using the SHS. In the case of proximity assessment, the probability of trespass was not analyzed. As the control assessment, the swept path was measured at 11.7 m and 11.5 m for port entry and port departure respectively, which exceeded the width of the model vessel, 10.4 m over; it was considered as a marginal factor. As a result of the subjective evaluation of the navigator, there would be no difficulty on ship maneuvering by paying particular attention to the mooring vessel nearby the Busan Bridge and Yeongdo Bridge as well as the coming vessel from the invisible sea area when the vessel is entering and departing the port. The Marine Traffic Risk Assessment System analyzed as [Cautious] level until the vessel passed the Busan bridge and the curved area at 5 kts and it became to [Dangerous] level from where it left 75 m to the Busan Bridge. When the vessel passed the Busan Bridge and the curved area at 10 kts and entered the narrow area, it indicated the [Dangerous] level and became to [Very dangerous] level from where it left 410 m to the Busan bridge. In conclusion, the vessel should maintain at the speed of 5 kts to reduce the risk when it passes this area.
선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.
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.
This paper describes the application method of bumper area defined in the ship domain theory and it is to identify risky sectors in VTS(Vessel Traffic Services) area. The final goal of this work is to develop early warning system providing the location information with high traffic risks in Mokpo VTS area and to prevent the human errors of VTS Officer(VTSO). The current goal of this paper is to find evaluation and detection method of risky sectors. The ratio between overlapped bumper area of each vessels and the summing area of a designated sector, Ratio to Evaluate Risk(RER) ${\gamma}$ is used as one of evaluation and detection parameter. The usability of overlapped bumper area is testified through three kinds of scenarios for various traffic situations. The marine traffic data used in the experiments is collected by AIS(Automatic Identification System) receiver and then compiled in the SQL(Structured Query Language) Server. Through the analysis of passing vessel's tracks within the boundary of Mokpo VTS area, the total of 11 sectors are identified as evaluation unit sector. As experiment results from risk evaluation for the 11 sectors, it is clearly known that the proposed method with RER ${\gamma}$ can provide the location information of high risky sectors which are need to keep traffic tracks of vessel movements and to maintain traffic monitoring by VTSO.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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