Development and Application of Collision Risk Assessment System for establishing Optimum Safe Route

With increasing global fleet due to industrialization, interest in ship collision has increased and researchers have studied models to assess ship collision risk. However, existing collision risk assessment models are suitable for use by port managers or VTS officers. Actually, navigators in the field are excluded from such information. This study deals with the risk of collision and aims to provide the navigator with the evaluation of the risk of collision. To accomplish this, existing models were analyzed and a collision risk assessment system has been developed to evaluates collision risk based on AIS data. Existing representative collision risk assessment models are ES model, traffic congestion model, IWRAP model, and PAWSA model. The ES model is based on the subjective navigational burden of the navigator, the traffic congestion model is on the ratio of the traffic volume of the waterway and the traffic passing through the waterway. The IWARAP model is on the product of geometric collision probability and causation probability. The PAWSA model is on brainstorming by experts. Each model has different definition and form indicates the collision risk of the ship. Each model assesses a defined area, such as harbors and waterways, to assist port and waterway managers in making decisions. However, there are still few studies to develop a collision risk assessment system necessary for the decision making of the navigator. There are two basic theory necessary to evaluate the risk of collision. First, the bumper theory that sets a bumper around own ship to identify other ships entering this area. Second, the collision risk index theory by defining weights of intersection angle, approach speed, and attack method for each type of encounter defined based on COLREG rule. These theories are applied to collision risk assessment as follows. First, identify the vessels that pass through the bumper region of own ship. After that, the ships will be assigned a collision risk index according to the encounter type with own ship and the collision risk index for each ship is sum up to calculate the collision risk of the corresponding bumper. The evaluation system consists of three stages: map configuration, bumper configuration, and collision risk assessment. The coastline data of the electronic chart are extracted and the coastline is output using Matlab and M_Map. In the bumper configuration stage, the distance and time of the route are calculated by using own ship information and route information, and the bumper is placed on the route. In the collision risk assessment stage, the risk of collision is evaluated by applying the bumper theory and the collision risk index theory, and the results are displayed in various graphs. Using the developed evaluation system, the risk of collision for the Ulsan port access area and the sea area from Busan to Yeosu was evaluated. In the test area, the test route and the AIS data were used to verify the normal operation of the evaluation system. In the sea area, the collision risk was assessed and compared by setting the vessel length, departure time, and course conditions differently. As a result of evaluating different ship lengths, the risk of collision increased proportionally as ship length increased. As a result of evaluating different departure times, the risk of collision varies according to the time of sailing even for the same route. As a result of evaluating the recommended route that avoided the actual route and the main traffic flow, the risk of collision was lower in the recommended route.|산업화로 인한 전세계 선복량 증가와 함께 선박충돌사고에 대한 관심이 증대되었고 연구자들은 선박의 충돌위험도를 평가하는 모델들을 연구해왔다. 그러나 기존의 충돌위험도평가모델들은 주로 항만관리자나 항만관제사가 이용하기에 적합한 모델이며 실제로 현장에서 선박을 운항하는 항해사는 이러한 정보들로부터 소외되어 있다. 본 연구는 충돌위험에 관한 것으로 최적안전항로 설정에 필요한 충돌위험도를 평가하여 항해사에게 제공하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해서 기존의 모델들을 분석하고 과거 AIS 데이터를 바탕으로 충돌위험도를 평가하는 시스템을 개발하였다. 기존의 대표적인 충돌위험도평가모델은 ES 모델, 교통혼잡도 모델, IWRAP 모델, PAWSA 모델이다. ES 모델은 항해자의 주관적 항해부담감을 기초로, 교통혼잡도 모델은 수로의 교통용량과 수로를 지나는 교통량의 비로, IWARAP 모델은 기하학적 충돌확률과 인과확률의 곱으로, PAWSA 모델은 전문가들의 브레인스토밍을 통해 각각 다른 정의와 형태로 선박의 충돌위험정도를 나타낸다. 각 모델은 항만 및 수로와 같이 정해진 해역을 평가하여 항만 및 수로 관리자의 의사결정에 도움이 된다. 그러나 아직까지 항해사의 의사결정에 필요한 충돌위험도 평가시스템을 개발하는 연구는 미비하다. 충돌위험도 평가에 필요한 기본이론은 두 가지이다. 첫째는 범퍼이론으로 본선 주변의 일정한 영역인 범퍼를 설정하여 이 안으로 들어오는 타선박을 식별한다. 둘째는 충돌위험지수이론으로 COLREG 규정을 바탕으로 정의된 조우형태마다 교차각도, 접근속도, 피항방법의 가중치를 정하고 이를 조합하여 충돌위험지수를 정하였다. 이 이론들은 충돌위험도평가에 다음과 같이 적용된다. 먼저 본선의 범퍼영역을 통과하는 선박들을 식별한다. 그 후 이 선박들이 본선과 갖는 조우형태에 따라 충돌위험지수를 부여하고 선박별 충돌위험지수를 합산하여 해당 범퍼의 충돌위험도를 계산한다. 평가시스템은 크게 해도구성, 범퍼구성, 충돌위험도평가의 3단계로 구성되어 있다. 해도구성 단계에서는 전자해도의 해안선 데이터를 추출하고 MATLAB과 M_Map을 이용하여 해안선을 출력한다. 범퍼구성 단계에서는 본선정보와 항로정보를 이용하여 항로의 거리와 시간을 계산하고 범퍼를 항로상에 배치하게 된다. 충돌위험도평가 단계에서는 범퍼이론과 충돌위험지수이론을 적용하여 충돌위험도를 평가하고 결과를 다양한 그래프로 나타낸다. 개발된 평가시스템을 이용하여 시험해역인 울산항 접근수역과 실해역인 부산에서 여수에 이르는 남해안의 충돌위험도를 평가하였다. 시험해역에서는 시험항로와 하루치 AIS 데이터를 통해 평가시스템의 정상작동 여부를 확인하였다. 실해역에서는 선박길이, 출발시각, 항로 조건을 다르게 설정하여 충돌위험도를 평가 및 비교하였다. 선박길이를 다르게 적용하여 평가한 결과 선박길이가 증가할수록 충돌위험도가 비례하여 증가했다. 출발시각을 다르게 적용하여 평가한 결과 같은 항로일지라도 항해시기에 따라 충돌위험도가 다르게 나타났다. 실제 선박이 이용하는 항로와 주요 교통류를 피해 만든 추천항로를 평가한 결과 추천항로에서 충돌위험도가 더 낮게 나타났다.List of Tables iii List of Figures iv Abstract vi 1. 서 론 1.1 연구의 배경 및 목적 1 1.2 연구의 구성 3 2. 기존 충돌위험도 평가모델의 소개 2.1 ES 모델 5 2.2 교통혼잡도 모델 10 2.3 IWRAP 모델 13 2.4 PAWSA 모델 18 2.5 기존 모델들의 비교 및 분석 21 3. 충돌위험도 평가시스템의 개발 3.1 충돌위험도 평가에 적용된 이론 23 3.1.1 범퍼이론 23 3.1.2 조우형태에 따른 충돌위험지수 26 3.2 평가시스템의 소개 30 3.2.1 개발환경 30 3.2.2 데이터 처리 30 3.2.3 계산순서 34 4. 개발된 평가시스템의 적용 및 결과 4.1 적용조건 45 4.2 평가시스템의 시험해역 적용 및 결과 47 4.2.1 시험해역 47 4.2.2 적용 및 결과 48 4.3 평가시스템의 실해역 적용 및 결과 51 4.3.1 실해역 51 4.3.2 적용 및 결과 55 5. 결 론 61 감사의 글 63 참고문헌 64Maste

Coastal Activity Risk Assessment using Aviation Images and Hyperspectral Images

Coastal activities cause an increasing number of human casualties. This study purpose of assessing coastal activity risk by selecting and quantifying physical elements using remote sensing data such as aviation- and hyperspectral images. For tidal flat and breakwater, aviation images were used to categorize sediments and calculate the hole between tetrapods, respectively. For breakwater and seashore rocks, hyperspectral images were used to compute the ratio of moss.1

Fast SAR Ship Detection and Maritime Traffic Density Estimation

합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상이 점차 고해상도화되며, 광범위한 해역의 중소형 선박탐지 가능성을 높여주고 있다. 최근 선박탐지연구에는 딥러닝 알고리즘도 소개되지만, 방대한 학습자료와 고성능GPU가 없으면 사용이 불가능하다. 한편 지금까지 전통적으로 사용되는 선박탐지 방법은 강도(intensity) 기반의 이동창 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘으로 높은 시스템사양을 요구하지 않는다. 그러나 이 알고리즘은 전체픽셀 검사로 인해 효율성이 떨어지는 한계가 있다. 탐지효율을 높이기 위한 후보추출방식에는 전역임계치(global threshold)를 이용(Gao et al., 2009)하거나, Super pixel 기반의 후보군 추출방식(Papas et al., 2018; Wang et al., 2021)이 제안되기도 하였으나, 전자의 경우 임계치 결정을 위한 상수가 제시되지 않았고, 후자의 경우 픽셀군집화에서 연산소요가 높은 한계가 있다. 이 연구에서는 Sentinel-1 영상에 단계적 임계치 적용을 통해 효율적으로 선박탐지를 수행한다. 탐지성능은 탐지시간, 탐지율, 오탐지율로 평가되며, 제안모델은 다른 연구자의 CA-CFAR(Koch et al., 1995; Sciotti et al., 2001), K-CFAR(Crisp, 2004), MAD-CFAR(Madjidi et al., 2023)의 탐지율과 오탐지율에서 유의미한 차이는 없지만 탐지시간은 30배 이상 짧아진 것으로 확인되었다. 탐지결과는 부산과 인천 해역의 해상교통밀도 추정에 활용되었다. 해상교통데이터(AIS, V-Pass) 기반 밀도는 거리가 멀어짐에 따라 낮아지는 반면, 위성탐지결과 기반 밀도는 대마도 동측, 군사분계선 북측의 선박밀도 추정이 가능함을 보여주었다. 제안한 알고리즘은 초소형군집위성 ICEYE에도 적용가능성을 보여주었으므로, 향후 해양경찰의 초소형군집위성의 영상에도 적용하여 해상교통밀도평가 고도화 및 선박추적에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.2

Development of a Collision Risk Assessment System for Optimum Safe Route

In coastal waters where the traffic volume of the ship is high, there is a high possibility of a collision accident because complicated encounter situations frequently occurs between ships. To reduce the collision accidents at sea, a quantitative collision risk assessment is required in addition to the navigator's compliance with COLREG. In this study, a new collision risk assessment system was developed to evaluate the collision risk on ship's planned sailing routes. The appropriate collision risk assessment method was proposed on the basis of reviewing existing collision risk assessment models. The system was developed using MATLAB and it consists of three parts: Map, Bumper and Assessment. The developed system was applied to the test sea area with simple computational conditions for testing and to actual sea areas with real computational conditions for validation. The results show the length of own ship, ship's sailing time and sailing routes affect collision risks. The developed system is expected to be helpful for navigators to choose the optimum safe route before sailing. 선박의 통행량이 많은 연안해역은 선박들 사이에 복잡한 조우상황이 자주 발생하기 때문에 충돌사고의 가능성이 높다. 따라서 해상에서 충돌사고를 줄이기 위해서는 항해사의 국제충돌예방규칙(COLREG) 준수에 더하여 정량적인 충돌위험평가가 요구된다. 본 연구에서는 선박의 계획항로에 대한 충돌위험을 평가하기 위한 새로운 충돌위험도 평가시스템이 개발되었다. 먼저 기존의 충돌위험 평가모델들을 검토함으로써 적절한 충돌위험 평가방법이 제시되었다. 시스템은 MATLAB을 사용하여 개발되었으며 해도, 범퍼 및 평가의 세 부분으로 구성된다. 개발된 시스템은 시험을 위해 간단한 계산조건으로 시험해역에 적용되었으며, 그리고 검증을 위해 실제 계산조건으로 실제해역에 적용되었다. 그 결과 충돌위험은 자선의 길이, 항해시간 및 항로 등에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 개발된 시스템은 항해사가 출항전 최적안전항로를 선택하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.22Nkc

Method of Spatial Interpolation and Prediction for Satellite-based Chl-a Concentration: Focusing on the waters adjacent to Dokdo Island

해색위성원격탐사기술은 상시 현장관측이 어려운 넓은 해양에 대해 지속적인 자료를 제공하는데 기여하고 있다. 그러나 해색위성은 해수표면과 위성 사이에 위치한 구름에 의해 간섭을 많이 받으며 이로 인한 결측은 해양현상 모니터링에 부정적인 영향을 미친다. 이 연구에서는 국가해양위성센터에서 운영 중인 천리안1호(GOCI-1) 기반 Chl-a 생산물에 대해 보간과 예측하는 방법과 결과를 제시 및 비교한다.2

Ship Detection from Satellite Radar Imagery using Stepwise Threshold Determination

선박자동식별장치(AIS)는 데이터의 활용편의성으로 인해 해상교통평가에 많이 사용되어 왔다. 그러나 AIS는 지형물에 의한 전파방해, 도달거리 한계로 인해 거리에 따라 선박위치가 누락되는 문제가 있다. 한편 위성레이더를 이용하면 이러한 문제로부터 자유롭게 광범위한 해양영역에 분포한 선박위치를 파악할 수 있다. 이 연구에서는 합성개구레이더 Sentinel-1 이미지에 단계적으로 임계치를 결정하여 선박을 탐지하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 기존의 이동창 기반 임계치 결정방법에 비해 최대 25배 빠른 탐지 속도를 보였으며, AIS와의 매칭률에서는 유사한 결과를 보였다.2

Emission quantity monitoring system and the estimating method for find dust of ship

상기의 과제를 달성하기 위한 본 발명은 선박의 미세먼지 배출량 모니터링 시스템은, AIS 선박식별정보, 어선위치발신장치, 선박 DB 및 영상 데이터 중 어느 하나 이상에서 해당 선박의 정보를 수집하는 데이터 수집부 상기 데이터 수집부에 수집된 정보를 이용하여 해당 선박의 연료소모랑을 추정하여 해당 선박의 배출량을 산출하는 배출량 산출부 및 상기 산출된 배출량을 화면에 표시하는 디스플레이부 를 포함하는 점에 그 특징이 있다. 본 발명에 따르면, 선박의 미세먼지 배출량 모니터링 시스템 및 배출량 산출방법에 관한 것으로, 특히 선 박의 선종, 크기, 선속, 흘수 및 방형비척계수를 이용하여 연료소모량을 추정하고 엔진등급에 따른 배출계 수를 적용하여 배출량을 산출할 수 있다. 또한, AIS 선박식별정보 및 어선위치발신장치에서 식별되지 않는 미식별 선박 및 소형 선박은 SAR 위성영 상 데이터를 통해 데이터를 수집하여, 보다 정확한 해양의 미세먼지 배출량을 산출할 수 있

선박사고 예방 및 대응 지원 기술(SEGA) 개발 소개

SEGA기술은 선박의 비상대응절차의 모듈화 기술, 복원성 평가 기술, 선박의 주변환경정보 제공 기술, 원격탐사기술 기반의 익수자 및 장애물 탐지 기술, 승객의 탈출경로 안내 기술로 분류된다. 이 기술은 Gyro와 GPS를 통한 자기 선박의 위치 및 자세, AIS및 V-Pass 기반의 해상교통, 해양환경모델의 준실시간 해양기상, 국립해양조사원의 고해상도 저질 및 수심, 드론을 통한 선박주변정보를 이용한다. 개발된 기술은 부산 영도 중심의 연구실 내 알고리즘 테스트, 수조 내 모형선 시험, 여객선 내 대피 실험, 여객선 자료 분석을 통해 이 기술을 검증하고 있다. 향후 각 기술은 실제 선박운항자의 테스트를 통해 운항자의 의견과 기술이 제공하는 정보를 비교하여 기술 보완 및 유용성 확인을 할 예정이다.2

Coastal Risk Assessment using Aviation Images and Hyperspectral Images

갯바위, 방파제에서 낚시와 갯벌체험으로 인한 연안해역 안전사고가 지속적으로 발생하고 있다. 연안해역은 바다와 마주한 곳으로 추락과 익수와 같은 연안활동장소별로 동일 유형의 사고가 꾸준히 발생하고 있다. 그러나 지금까지 연안해역위험도에 대한연구는 사고보다는 주로 기상 및 지형 정보 기반의 광범위한 영역에 대한 지수 산출에 초점이 맞추어져 왔다. 본 연구는 연안안전사고 유형을 바탕으로 사고유발요인을 정의하고 계량화하여 보다 실제적인 사고위험을 평가하는데 목적이 있다. 여기서는 국토지리정보원의 항공정사영상과 초분광카메라의 관측영상을 사고유발요인 계량화에 이용하였다. 갯바위와 방파제에서 주로 발생하는 미끌림 사고의 유발요인으로 물이끼를 정의하고 초분광 영상을 통해 물이끼가 갖는 분광반사특성을 조사하였다. 방파제 추락사고의 유발요인으로 테트라포드 사이의 간극 크기를 정의하고 0.51 m 공간해상도 항공정사영상을 Threshold 처리하여 계산하였다. 갯벌의 발빠짐 사고 유발요인으로 갯벌의 재질을 정의하고 항공영상을 기반으로 진흙, 모래, 갯길을 구분한 후 탈출경로 지정에 따른 탈출시간 계산을 하였다. 계량화된 사고유발요인들은 갯바위, 방파제, 갯벌의 각 2개 장소에 대한 연안안전위험도를 평가하는데 이용되었다. 평가된 연안안전위험도와 해양경찰이 평가한 연안해역위험도 비교를 통해 정의된 사고유발요인들이 연안해역사고위험과 높은 상관관계를 갖는 것을 확인하였다.2

Development of Integrated Ship Monitoring and Pollutant Estimation Monitoring

본 연구에서는 선박 자동 식별 장치 (Automatic Identification System AIS), 어선 위치 발신 장치 (V-Pass)와 위성 데이터를 통합하여 모니터링하고, 선박으로부터 배출되는 오염물질을 추정하는 시스템을 개발하였다. 이를 위해 한국해양과학기술원 본원옥상에 AIS 및 V-Pass 데이터 수신 장치를 설치하였고, 다종 위성 데이터를 수신하고 처리하는 프로그램을 개발하였다. 현재 이 시스템은 AIS, V-Pass, 그리고 위성 데이터를 처리하여 결과를 Google Earth 에 시각화한다. 또한 이 시스템은 AIS 선박 데이터의 정보를 활용하여 선박으로부터 배출되는 오염물질을 추정하고 있다. 향후 추가적인 데이터를 활용하여 오염물질 추정공식의 정밀도를 개선하고, V-Pass 선박으로부터 배출되는 오염물질 추정 알고리즘을 개발할 예정이다. 또, 머신러닝 기법을 활용하여 선박 통합 모니터링의 수준을 향상시킬 계획이다.2