$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

어선 점용면적 기초 연구를 위한 부산항 중·소형 어선의 통항 이격거리 조사 및 분석
Analysis of the Minimum Distance of Small and Medium-Sized Fishing Vessels near Busan Port 원문보기

海洋環境安全學會誌 = Journal of the Korean society of marine environment & safety, v.27 no.6, 2021년, pp.798 - 807  

박현구 (한국해사컨설팅(주)) ,  김현동 (부경대학교 탐사선 나라호) ,  박영수 (한국해양대학교 항해융합학부) ,  김대원 (한국해양대학교 항해융합학부) ,  박상원 (한국해양수산개발원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

4차 산업혁명시대에 해운산업에서는 자율운항 선박의 출현이 예상되고 있다. 이와 관련된 충돌회피 시스템 연구는 활발하지만 대부분 상선을 중심으로 추진되고 있다. 자율운항 선박이 조우하게 될 모든 선박을 고려하였을 때 어선과의 충돌회피 시스템 연구 또한 반드시 필요하다. 본 연구에서는 어선의 점용면적(Ship's domain) 반영한 충돌회피 모델의 연구를 위하여 부산항과 인근 해역의 중·소형 어선과 모든 선박과의 통항 이격거리를 조사하였다. 통항량이 가장 많은 기간의 AIS 데이터 중에서 조우관계에 있는 어선과 모든 선박간 상대위치를 원형산포도로 나타내었고, 이를 대상선박으로부터 방위별 평균 이격거리 및 최다 통항 이격거리로 분석하였다. 분석 결과, 어선의 속력이 증가할수록 평균 이격거리는 방위별 4L에서 8L 정도로 증가하였고, 선박 길이가 증가할수록 10L 이상이던 평균 이격거리가 약 6L 정도로 감소하는 경향이 나타났다. 추후 어선의 점용면적 일반화를 통한 충돌회피 모델에 연구에 본 기초결과가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the era of the fourth industrial revolution, Maritime Autonomous Surface Ship(MASS) are expected to emerge in the shipping industry. There has been much active research on collision avoidance systems regarding MASSs, but most of it has focused on merchant ships. A study of collision avoidance sys...

주제어

참고문헌 (20)

  1. Engler, E., P. Banys, H. G. Engler, M. Baldauf, and F. S. Torres(2021), Evaluation of PNT Error Limits Using Real World Close Encounters from AIS Data, Journal of Marine Science and Engineering, 9(2), 149. 

  2. Fujii, Y. and K. Tanaka(1971), Traffic capacity. The Journal of Navigation, 24, 543-552. 

  3. Hansen, M. G., T. K. Jensen, T. L. Schioler, K. Melchild, F. M. Rasmussen, and F. Ennemark(2013), Empirical Ship Domain based on AIS Data, The Journal of Navigation, 66, 931-940. 

  4. IMO(2018), International Maritime Organization, http://www.imo.org/en/MediaCentre/PressBriefings/Pages/08-MSC-99-MASS-scoping.aspx. 

  5. IMO(2021), International Maritime Organization, Outcome of the regulatory scoping exercise for the use of maritime autonomous surf-ace ships (MASS), MSC.1/Circ.1638. 

  6. Im, N. K., and T. N. Luong(2019), Potential risk ship domain as a danger criterion for real-time ship collision risk evaluation, Ocean Engineering, Vol. 194, pp. 106610. 

  7. Kim, D. G.(2021), Analysis of Collision Avoidance Methods for Maritime Autonomous Surface Ship, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems Vol. 31, No. 1, pp. 035-044. 

  8. Kim, H. G., S. J. Yun, Y. H. Choi, J. K. Ryu, and J. H. Suh(2021), Collision Avoidance Algorithm Based on COLREGs for Unmanned Surface Vehicle, Journal of Marine Science and Engineering, 9(8), 863. 

  9. Kim, W. O. and C. H. Lee(2018), A Study on the Development of Collision Prevention Support System for Autonomous Surface Ship, Journal of the Korean Society for Fisheries and Marine Sciences Education - Vol. 30, No. 1, pp. 227-235. 

  10. KMST(2020), Korea Maritime Safety Tribunal, Statistics for the marine accidents (in Korean), https://www.kmst.go.kr/kmst/statistics/annualReport/selectAnnualReportList.do (Accessed: Jul, 2021). 

  11. Lee, M. K., Y. S. Park, and W. S. Kang(2019), A Study on Construction of Collision Prevention Algorithm for Small Vessel Using WAVE Communication System, Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety, Vol. 25 No. 1, pp.1-8. 

  12. Lee, S. J., J. S. Jeong, M. Y. Kim, and G. K. Park(2013), A Study on Real-time Message Analysis for AIS VDL Load Management, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, Vol. 23, No. 3, pp. 256-261. 

  13. MOF(2019), Ministry of Oceans and Fisheries, Ministry of Oceans and Fisheries, Fishing vessels by industry by city and province, https://www.mof.go.kr/statPortal/cate/statView.do. 

  14. MOF(2020), Ministry of Oceans and Fisheries, Full-fledged project to develop autonomous ships that will lead the future of the sea, Press Release, https://www.korea.kr/news/pressReleaseView.do?newsId156396163. 

  15. NFRI(2018), National Fisheries Research Institute, Illustrations of Korean Fishing Vessels, pp. 9-81. 

  16. Park, M. J., Y. S. Park, M. K. Lee, D. W. Kim, and N. E. Kim(2021), A Study on the Improvement of Collision Prevention Algorithm for Small Vessel Based on User Opinion, Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety Vol.27, No.2, pp.238-346. 

  17. Park, Y. S. and J. Y. Jeong(2014), A Study on the Marine Traffic Congestion by Analysis of Ship's domain, Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, Vol. 20, No. 5, pp. 535-542. 

  18. Shi, J. H. and Z. J. Liu(2020), Deep Learning in Unmmanned Surface Vehicles Collision-Avoidance Pattern Based on AIS Big Data with Double GRU-RNN, Journal of Marine Science and Engineering, 8(9), 682. 

  19. Um, H. C., W. J. Jang, K. M. Cho, and I. S. Cho(2012), A Study on the Assessment of the Marine Traffic Congestion and the Improvement of a Technical Standards. Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety, Vol.18 No.5 pp.416-422. 

  20. Zhang, Liye and Qiang, Meng(2019), Probabilistic ship domain with applications to ship collision risk assessment, Ocean Engineering, Vol. 186, pp. 106130. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로