정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
오토인코더 모델을 이용한 선박교통관제 지원 시스템의 개발 |
| 영문제목(English Title) |
Development of a Decision Support System based on Autoencoder for Vessel Traffic Service |
| 저자(Author) |
오재용
김혜진
박세길
Jae-Yong Oh
Hye-Jin Kim
Sekil Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 24 NO. 12 PP. 0642 ~ 0648 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 해상 교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제의 필요성이 요구되면서 관제 범위가 점차 확대되고 있는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우에는 관제사가 사고 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생한다. 이에 국제항로표지협회(IALA)에서는 관제사의 의사결정을 지원하는 기능들의 가이드라인을 권고하고 있지만, 현장의 상황에 맞지 않는 경우가 많아 널리 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법과 이를 이용한 관제 지원 시스템을 제안한다. 본 시스템은 누적된 항적 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습 모델과의 비교를 통해 식별된 이상 거동 선박 정보를 관제사에게 제공한다. 또한, 본 논문에서는 시뮬레이터 및 실제 항적 데이터를 이용하여 실험을 수행하고, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
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영문내용
(English Abstract) |
The primary purpose of the VTS (Vessel Traffic Service) is to prevent maritime accidents in the port. Recently, the VTS coverage has expanded to include coastal areas with an increase in the focus on maritime safety. However, the expansion led to an increase in the workload for the VTS operators. In some cases, due to an increase in the maritime traffic volume during rush hours, the VTS operator could not recognize the risks of accidents. Henceforth, IALA announced the guidelines to support the VTS operator’s decision-making process. But, the configuration of the guidelines is complicated and there are many useless alarms, thus, making it inapplicable for wide employment. In the present work, we propose a new system to automatically recognize anomalies in ship movement to support the VTS operator’s decision-making process. The proposed system makes the traffic pattern model using the accumulated AIS messages in VTS coverage. Subsequently, the anomaly score can be calculated by comparison with the trained model. Finally, we have reviewed experimental results using a ship-handling simulator and actual trajectory data to verify the feasibility of the proposed method.
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| 키워드(Keyword) |
기계학습
선박교통관제
선박자동식별장치
해상교통 분석
이상 거동 선박
machine learning
vessel traffic service
AIS
maritime traffic analysis
ship movement anomaly
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