[논문]서포트 벡터 머신을 이용한 완도 인근해역 추천항로 개선안에 관한 연구

유상록; 정초영

doi:10.5394/kinpr.2017.41.6.445

서포트 벡터 머신을 이용한 완도 인근해역 추천항로 개선안에 관한 연구
A Study on the Improvement of Recommended Route in the Vicinity of Wando Island using Support Vector Machine 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.41 no.6, 2017년, pp.445 - 450

유상록 (해양경찰청 완도항해상교통관제센터) , 정초영 (군산대학교 해양산업.운송과학기술학부)

초록
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항로 설정은 통항 선박들의 안전을 위해 교통 흐름을 반영할 필요가 있으며, 선박들이 항로를 잘 준수하는지 지속적인 경과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 완도항 인근해역 추천항로의 문제점을 도출하고 이에 대한 개선안을 제시하였다. 효율적인 항로 중앙선을 설정하기 위해 선박 항적을 기반으로 서포트 벡터 머신을 이용하였다. 추천항로 중앙선을 기준으로 우측으로 항해해야 하므로 통항 선박들의 항적이 2개의 군집으로 분할된다. 서포트 벡터 머신은 패턴 인식 등 많은 분야에서 이용되고 있으며, 특히 이진 분류 기능이 뛰어나다. 연구 결과 장죽수도 방향의 2.4 NM 추천항로 구간에서 동진하는 상선은 약 79.5%가 추천항로를 준수하지 않는 것으로 나타나 선박 충돌 사고 위험이 상존하는 것을 확인하였다. 추천항로를 현 위치에서 북쪽으로 약 300 m 재설정할 경우, 동진하는 상선은 항로를 역주행할 비율이 79.5%에서 30.9%로 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구에서 적용한 서포트 벡터 머신은 선박 항적을 두 군집으로 분류가 가능하므로 항로 중앙선을 효과적으로 설정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

It is necessary to set a route to reflect the traffic flow for the safety of the traffic vessels. This ongoing analysis is needed to ensure that the vessels comply with a route. The purpose of this study is to discover the problems of the recommended route vicinity for Wando Harbor and suggest an improvement plan. We used a support vector machine based on the ship's trajectory to establish an efficient route center line. Since the vessels should navigate to the starboard side, with reference to the center line of the recommended route, the trajectories of the vessels were divided into two clusters. The support vector machine is being used in many fields such as pattern recognition, and it is effective for this binary classification. As a result of this study, about 79.5 % of the merchant eastbound ships in a 2.4 NM distance to Jangjuk Sudo did not observe the recommended route, so the risk of collision always existed. The contraflow traffic rate of the route of the eastbound ships decreased from 79.5 % to 30.9 % when the recommended route was reset about 300 meters to the north, from its present position. The support vector machine applied in this study is expected to be applicable, to effectively set the route center line because the ship trajectories can be classified into two clusters.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구는 선박 항적을 기반으로 패턴 인식 분야에 널리 응용되고 있는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)을 이용하여 완도 인근해역 추천항로의 개선안을 제시하고자 한다

가설 설정

4 NM 연장되어 있다. 장죽수도 방향에서 진출입하는 선박은 1번 등부표에서 변침해야 한다. 본 연구 범위는 추천항로 장죽수도 방향 2.

제안 방법

본 연구에서는 완도 인근해역 추천항로에서 역주행한 선박을 분석하고, 항로 중앙선을 재설정하기 위해 분류 성능이 뛰어한 SVM을 적용하였다.
본 연구에서는 장죽수도 방향 2.4 NM 추천항로 구간을 2014년 1년간 동서진한 상선 항적 5만개를 기반으로 SVM을 이용하여 추천항로 중앙선을 도출하였다.
5%가 추천항로를 준수하지 않는 것으로 나타나 선박 충돌 사고 위험이 상존하는 것을 확인하였다. 이러한 항로를 개선하기 위해 본 연구에서는 이진 분류 기능이 우수한 SVM을 적용하였다. 현 위치에서 북쪽으로 약 300 m 재설정할 경우, 역주행 비율이 높았던 동진하는 상선은 79.

대상 데이터

먼저 AI와 V-Pass 데이터베이스를 구축하였다. AIS가 설치된 어선 데이터는 V-Pass 데이터와 중복될 수 있으므로 중앙전파관리소의 무선국 현황 자료를 이용하여 AIS가 설치된 어선을 제한 선박 데이터만을 추출하였다. 그리고 통과선(gate line)을 설정하여 추천항로의 장죽수도 방향 구간 2.
장죽수도 방향에서 진출입하는 선박은 1번 등부표에서 변침해야 한다. 본 연구 범위는 추천항로 장죽수도 방향 2.4 NM 구간으로 설정하였다(MROOF, 2015).
본 연구에서는 2014년 1년간의 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 어선위치발신장치(Vessel Pass, V-Pass) 데이터를 사용하였다. V-Pass는 어선법에 따라 해양사고 발생 시 신속한 대응을 위해 어선의 위치 및 긴급구조신호를 발신하며, 어선의 출·입항 신고를 자동으로 처리하는 장치이다.

이론/모형

추천항로 중앙선을 기준으로 우측으로 항해해야 하므로 통항 선박들의 항적이 2개의 군집으로 분할될 수 있다. 본 연구에서는 일반화 성능이 높아 패턴 인식 등 많은 분야에서 이용되고 있는 이진 분류기인 SVM을 활용하였다(Burges, 1998; Vapnik, 1999; Vanik, 2013).

성능/효과

본 연구에서 도출한 위치로 항로를 재설정할 경우, 2014년 1년간 통항한 선박을 기준으로 분석한 결과, 서진하는 상선의 역주행 비율은 11.6%에서 49.9%로 높아지나, 동진하는 상선의 역주행 비율은 79.5%에서 30.9%로 낮아지는 것으로 나타났다. 즉, 동진하는 상선은 기존 추천항로 보다 더 준수할 수 있을 뿐만 아니라, 추천항로를 역주행하는 어선과의 회피 동 작을 위한 여유 수역을 더 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
연구결과, 장죽수도 방향의 2.4 NM 추천항로 구간에서 2014년 1년간 동진하는 상선은 약 79.5%가 추천항로를 준수하지 않는 것으로 나타나 선박 충돌 사고 위험이 상존하는 것을 확인하였다. 이러한 항로를 개선하기 위해 본 연구에서는 이진 분류 기능이 우수한 SVM을 적용하였다.

후속연구

한편 전국 연안에 설정된 항로가 선박 교통 흐름을 잘 반영하여 설정되었는지 분석하여 개선안을 도출하는 연구를 향후 진행하고자 한다. 본 연구에서 적용한 SVM은 선박 항적을 이진 분류가 가능하여 항로 중앙선을 효과적으로 설정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 선박 항적만을 바탕으로 추천항로 이동 필요성을 분석하였으나 향후 선박 종사자들의 설문 조사 등 다양한 의견을 반영하여 본 연구를 뒷받침할 예정이다.
한편 전국 연안에 설정된 항로가 선박 교통 흐름을 잘 반영하여 설정되었는지 분석하여 개선안을 도출하는 연구를 향후 진행하고자 한다. 본 연구에서 적용한 SVM은 선박 항적을 이진 분류가 가능하여 항로 중앙선을 효과적으로 설정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	항로 설정 시 필요한 점은 무엇인가?	항로 설정은 통항 선박들의 안전을 위해 교통 흐름을 반영할 필요가 있으며, 선박들이 항로를 잘 준수하는지 지속적인 경과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 완도항 인근해역 추천항로의 문제점을 도출하고 이에 대한 개선안을 제시하였다.
	V-Pass란 무엇인가?	본 연구에서는 2014년 1년간의 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 어선위치발신장치(Vessel Pass, V-Pass) 데이터를 사용하였다. V-Pass는 어선법에 따라 해양사고 발생 시 신속한 대응을 위해 어선의 위치 및 긴급구조신호를 발신하며, 어선의 출·입항 신고를 자동으로 처리하는 장치이다.
	SVM에서 마진(margin)이란 무엇을 의미하는가?	데이터 집합이 값에 따라 선형적으로 분리될 수 있을 때, 데이터 집합을 분리하는 것을 초평면이라 하며, 초평면에서 가까운 점들을 서포트 벡터라고 한다. 서포트 벡터와 초평면까지의 거리를 마진(margin)이라 하는데, 이 중 최대 거리로 분리할 수 있는 초평면(maximum-margin hyperplane)이 본 연구에서 도출하고자 하는 항로 중앙선이 된다(Cortes and Vapnik, 1995)

참고문헌 (22)

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Vapnik, V.(1999), "An Overview of Statistical Learning Theory", IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 10, No. 5, pp. 988-999.

상세보기
Vapnik, V.(2013), The Nature of Statistical Learning Theory, Springer Science and business media, pp. 1-313.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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