목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산을 위한 통계 변수 추정 Statistical Parameter Estimation to Calculate Collision Probability Between Mokpo Harbor Bridge and Passing Vessels원문보기
본 논문에서는 목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 필요한 통계 변수 추정에 관해 기술했다. 먼저 목포대교 통항 선박들의 AIS(Automatic Identification System) 정보를 입수한 후, 선박들의 통항 궤적 분포를 분석하고, 목포대교 중심으로 부터의 이격 거리와 목포대교 통항시의 침로 및 속력 등에 대한 평균과 표준편차를 추정하였다. 궤적 분포 분석 결과, 이격 거리와 통항 침로에 대한 궤적 분포는 정규 분포 형태로 나타났고, 통항 속력 분포는 서로 다른 두 종류의 정규 분포 형태를 나타냈다. 그리고 궤적 분포와 이들의 정규 확률분포와의 상대 비교를 통해서 추정한 확률 변수 값의 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 필요한 통계 변수 추정에 관해 기술했다. 먼저 목포대교 통항 선박들의 AIS(Automatic Identification System) 정보를 입수한 후, 선박들의 통항 궤적 분포를 분석하고, 목포대교 중심으로 부터의 이격 거리와 목포대교 통항시의 침로 및 속력 등에 대한 평균과 표준편차를 추정하였다. 궤적 분포 분석 결과, 이격 거리와 통항 침로에 대한 궤적 분포는 정규 분포 형태로 나타났고, 통항 속력 분포는 서로 다른 두 종류의 정규 분포 형태를 나타냈다. 그리고 궤적 분포와 이들의 정규 확률분포와의 상대 비교를 통해서 추정한 확률 변수 값의 유용성을 확인하였다.
This paper describes statistical parameter estimation to calculate collision probabilities between Mokpo Harbor Bridge and passing vessels. At first, we obtained AIS (Automatic Identification System) information from passing vessels, then after, analyzed the lateral distributions of vessel tracks an...
This paper describes statistical parameter estimation to calculate collision probabilities between Mokpo Harbor Bridge and passing vessels. At first, we obtained AIS (Automatic Identification System) information from passing vessels, then after, analyzed the lateral distributions of vessel tracks and estimated the mean and the standard deviation for the distance away from bridge center, the passing course and the passing speed. The analysis results of track distribution for the distance away and the passing course are shown as normal type, otherwise the speed distribution shown as two kinds of different normal type. In addition, we testified that the usefulness of estimated parameter values through the relative comparison between the track distributions and it's normal probability distributions.
This paper describes statistical parameter estimation to calculate collision probabilities between Mokpo Harbor Bridge and passing vessels. At first, we obtained AIS (Automatic Identification System) information from passing vessels, then after, analyzed the lateral distributions of vessel tracks and estimated the mean and the standard deviation for the distance away from bridge center, the passing course and the passing speed. The analysis results of track distribution for the distance away and the passing course are shown as normal type, otherwise the speed distribution shown as two kinds of different normal type. In addition, we testified that the usefulness of estimated parameter values through the relative comparison between the track distributions and it's normal probability distributions.
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제안 방법
1의 STEP 1에서, 수집한 AIS 데이터는 서버에 저장한후, 호출하여 목포대교 중심으로부터 1 마일(mile) 이내의 데이터만 발췌하면서 AIS 오류 데이터를 제거하고, 통항 선박들의 궤적 양상을 살펴보기 위해 목포대교로부터 200 m(meter) 이내의 데이터만 발췌한 후, 다시 목포대교를 통과하는 432척의 선박 데이터를 축출하였다. STEP 2에서는 선박들의 항로 궤적 분포를 구한 후, 이 궤적들에서 다양한 통계 변수를 추정 하였다. STEP 3에서는 기존 연구결과와 비교하여 최종적으로본 연구의 목적인 통계 변수 값을 획득하였다.
본 연구에서는 목포대교 통항 선박들의 AIS 정보를 이용하여 목포대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 필요한 세가지 확률 변수를 추정하였고, 연구 결과는 다음과 같다.
본 연구의 목적은 이러한 세 가지 통계 변수를 추정하는데 있다. 연구 방법은, 우선 AIS(Automatic Identification System) 수신기에서 선박 정보를 입수하여 선박 궤적 분포를 구한 후, 이격 거리와 침로 및 속력에 대한 평균과 표준편차를 추정하여 정규 확률밀도함수를 구성하였다. 그리고 정규 확률 밀도와 실측 데이터를 비교하고, 다양한 기존 연구 결과와 비교 평가하여 최종적으로 본 연구에 적용할 통계 변수 값을 정하였다.
대상 데이터
본 연구에 적용한 AIS 데이터 획득 장치는 선행연구(임, 2009; 임, 2010a)에서 제안한 해상교량 위기관리 시스템의 데이터 수집 장치를 이용하였고, 데이터 수집은 2010년 7월 11일부터 17일까지 24시간 연속하였으며, 실험 대상 선박은 AIS 오류 선박을 제외한 입항 213척, 출항 219척 등 총 432척이다. AIS 수신기는 161.975 MHz와 162.025 MHz의 채널을 갖고, -112 dBm의 민감도를 갖는 Smart Radio SR-162 모듈로 제작하였다.
Fig. 1의 STEP 1에서, 수집한 AIS 데이터는 서버에 저장한후, 호출하여 목포대교 중심으로부터 1 마일(mile) 이내의 데이터만 발췌하면서 AIS 오류 데이터를 제거하고, 통항 선박들의 궤적 양상을 살펴보기 위해 목포대교로부터 200 m(meter) 이내의 데이터만 발췌한 후, 다시 목포대교를 통과하는 432척의 선박 데이터를 축출하였다. STEP 2에서는 선박들의 항로 궤적 분포를 구한 후, 이 궤적들에서 다양한 통계 변수를 추정 하였다.
1은 데이터 수집과 통계 변수 추정에 관한 절차이다. 본 연구에 적용한 AIS 데이터 획득 장치는 선행연구(임, 2009; 임, 2010a)에서 제안한 해상교량 위기관리 시스템의 데이터 수집 장치를 이용하였고, 데이터 수집은 2010년 7월 11일부터 17일까지 24시간 연속하였으며, 실험 대상 선박은 AIS 오류 선박을 제외한 입항 213척, 출항 219척 등 총 432척이다. AIS 수신기는 161.
데이터처리
연구 방법은, 우선 AIS(Automatic Identification System) 수신기에서 선박 정보를 입수하여 선박 궤적 분포를 구한 후, 이격 거리와 침로 및 속력에 대한 평균과 표준편차를 추정하여 정규 확률밀도함수를 구성하였다. 그리고 정규 확률 밀도와 실측 데이터를 비교하고, 다양한 기존 연구 결과와 비교 평가하여 최종적으로 본 연구에 적용할 통계 변수 값을 정하였다.
성능/효과
(1) 평균 이격 거리는, 입항 선박의 경우 항로 중심으로부터주 교각 PY2 방향으로 μx = 112.1 m, 출항 선박의 경우는 PY1 방향으로 μx = 26.5 m 등으로 나타났다.
(2) 충돌 침로의 경우는, 입항 시 μColΘ= 0.0°, σColΘ= 12.75°, 출항 시 μColΘ= 0.0°, σColΘ= 8.39° 등으로 고려되었다.
(3) 속력의 경우, 입항 시 14 kts 미만인 경우 μSpd = 8.9 kts, σspd = 2.4 kts 그리고 14 kts 이상인 경우 μSpd = 19.2 kts, σspd = 2.3 knots 등으로 나타났다.
실험결과, 이격 거리와 통항 침로에 대한 분포는 정규 분포를 나타냈고, 통항 속력 분포는 서로 다른 두 종류의 정규 분포를나타냈다. 그리고 추정 결과와 선박 궤적 분포들에 대한 상대비교 평가를 통해서 추정한 확률 변수 값들이 목포대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 적용 가능함을 확인하였다.
후속연구
본 실험결과는 선행 연구(임, 2010b)에서 제안한 목포대교 해상교량 위기관리 시스템의 선박-교량 충돌 모델에 적용하여 시스템을 구축할 예정이다. 그리고 향후 목포대교 건설 이전과 이후의 항로 궤적 변동 양상을 조사하고, 목포대교 항로 부근의 계절별, 시간별, 선종별, 톤수별, 기상별 등 다양한 환경변화에 따른 항로 분포를 분석하여 선박-교량 충돌 모델에 적용할 예정이다.
본 실험결과는 선행 연구(임, 2010b)에서 제안한 목포대교 해상교량 위기관리 시스템의 선박-교량 충돌 모델에 적용하여 시스템을 구축할 예정이다. 그리고 향후 목포대교 건설 이전과 이후의 항로 궤적 변동 양상을 조사하고, 목포대교 항로 부근의 계절별, 시간별, 선종별, 톤수별, 기상별 등 다양한 환경변화에 따른 항로 분포를 분석하여 선박-교량 충돌 모델에 적용할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
이격 거리와 통항 침로에 대한 궤적 분포는 어떤 형태로 나타났나?
먼저 목포대교 통항 선박들의 AIS(Automatic Identification System) 정보를 입수한 후, 선박들의 통항 궤적 분포를 분석하고, 목포대교 중심으로 부터의 이격 거리와 목포대교 통항시의 침로 및 속력 등에 대한 평균과 표준편차를 추정하였다. 궤적 분포 분석 결과, 이격 거리와 통항 침로에 대한 궤적 분포는 정규 분포 형태로 나타났고, 통항 속력 분포는 서로 다른 두 종류의 정규 분포 형태를 나타냈다. 그리고 궤적 분포와 이들의 정규 확률분포와의 상대 비교를 통해서 추정한 확률 변수 값의 유용성을 확인하였다.
충돌 모델에서 충돌 확률을 계산하기 위해 필요한 것은?
현재 건설 중인 목포대교와 통항 선박 사이의 충돌 모델을 선행 연구(임, 2010b)에서 보고한 바 있다. 충돌 모델에서 충돌 확률을 계산하기 위해서는 (1)목포대교 통항 선박들의 궤적이 항로 중심으로부터 이격된 거리, (2)목포대교 주 교각과의 충돌 침로, (3)목포대교 통과시의 속력 등에 관한 평균과 표준편차가 필요하다.
목포대교와 통항 선박 사이의 충돌 확률 계산에 필요한 세가지 확률 변수를 추정한 연구 결과는?
(1) 평균 이격 거리는, 입항 선박의 경우 항로 중심으로부터주 교각 PY2 방향으로 μx = 112.1 m, 출항 선박의 경우는 PY1 방향으로 μx = 26.5 m 등으로 나타났다.
(2) 충돌 침로의 경우는, 입항 시 μColΘ= 0.0°, σColΘ= 12.75°, 출항 시 μColΘ= 0.0°, σColΘ= 8.39° 등으로 고려되었다.
(3) 속력의 경우, 입항 시 14 kts 미만인 경우 μSpd = 8.9 kts, σspd = 2.4 kts 그리고 14 kts 이상인 경우 μSpd = 19.2 kts, σspd = 2.3 knots 등으로 나타났다. 출항 시에는 14 kts 미만인 경우 μSpd = 9.4 kts, σspd = 2.4 kts 그리고 14 kts 이상인 경우 μSpd = 19.4 kts, σspd = 2.6 kts 등으로 나타났다.
참고문헌 (7)
목포항선박통항규칙제정(안) (2010), 목포지방해양항만청 항만물류과, pp.1-9
임정빈 (2009), “해상교량 설계측면과 선박운항 측면을 고려한 새로운 선박-교량 실시간 충돌위기 평가기법 소개: 목포항을 중심으로,” 한국항해항만학회 2009 공동학술대회논문집, pp.321-323
임정빈 (2010a), “목포대교 건설에 따른 목포항 통항 안정성 검토,” 한국항해항만학회 2010 공동학술대회논문집, pp.35-38
임정빈 (2010b), “통항 선박과 목포대교의 충돌 위기 평가 모델 개발,” 한국항해항만학회지, Vol. 34(6), pp.405-415
AASHTO (1991), Guide Specification and Commentary for Vessel Collision Design of Highway Bridges, Vol. 1, pp.1-120
Kunz C. U. (1998), "Ship Bridge Collision in River Traffic, Analysis and Design Practice," Ship Collision Analysis, Edited by Henrik Gluver and Dan Olsen, A. A. Balkema, Denmark, pp.13-21
Larsen O. D. (1993), Ship Collision with Bridge, IABSE, p.47
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