입출항 지원 서비스를 위한 AIS 빅데이터 기반 해상교통혼잡도 예측

• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 이서호 김세원 손준배 엄정온 이주향 김동함 윤상웅 김혜진
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2022 추계학술대회논문집, 344~346쪽, 전체 3쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.11.10

국문 초록

최근 자율운항기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 자율운항선 실증이 증가하고 있으며, 또한 자율운항선의 효율적 운용 특히운항의 안전성을 위해 입출항 시기의 적절성 또한 중요해지고 있다. 이에 해상교통혼잡도를 예측하고자 하였고, AIS 빅데이터를 통해 선박별항적을 분석 및 분류하고자 하였다. 장기적 관점에서 PORT-MIS 선박입출항현황 데이터(호출번호, 입항일시, 출항일시, 전출항지, 차항지, 계선지)를 과거 AIS 빅데이터와 연결시켜 과거 항적 중 가장 가까운 항적을 찾고자 하였다. 그리고 당시 소요 시간을 반영하여 12개의 시간대별로 어느 시점에 어느 위치 구간에 선박들이 놓이게 될지 예측하였고, 특히 입출항 시기의 적절성에 핵심이 되는 13개로 모델링된 영역에몇 개의 선박들이 항로를 지나는지에 따라 혼잡도(원활, 혼잡, 정체)를 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 단기적 관점에서 실제 AIS가 수신된후에도 유사한 항적을 검사해가며 혼잡도를 예측하고자 하였고, 이러한 장단기적 혼잡도 예측을 통해 미래 자율운항선입출항 지원 서비스의안전과 그 적절성을 제공하고자 하였다.

키워드

해상교통혼잡도 입출항 지원 서비스 AIS 빅데이터