[논문]항적모델 추출을 통한 해상교통관제사 의사결정 지원 방안

김주성; 정중식; 정재용; 김윤하; 최익환; 김진한

항적모델 추출을 통한 해상교통관제사 의사결정 지원 방안
Decision Making Support System for VTSO using Extracted Ships' Tracks 원문보기

김주성 (목포해양대학교 해상운송시스템학과 대학원) , 정중식 (목포해양대학교 국제해사수송과학부) , 정재용 (목포해양대학교 국제해사수송과학부) , 김윤하 (국민안전처 중부해양경비안전본부 대상항 해상교통관제센터) , 최익환 (국민안전처 중부해양경비안전본부 대상항 해상교통관제센터) , 김진한 (국민안전처 중부해양경비안전본부 대상항 해상교통관제센터)

선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

Ships' tracking data are being monitored and collected by vessel traffic service center in real time. In this paper, we intend to contribute to vessel traffic service operators' decision making through extracting ships' tracking patterns and models based on these data. Support Vector Machine algorithm was used for vessel track modeling to handle and process the data sets and k-fold cross validation was used to select the proper parameters. Proposed data processing methods could support vessel traffic service operators' decision making on case of anomaly detection, calculation ships' dead reckoning positions and etc.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

선박의 대형화와 고속화, 국제무역의 활성화로 인한 해상교통량 증가는 사고의 위험성을 증가시키고 이러한 잠재적 사고를 예방하기 위하여 해상교통관제사는 24시간 선박의 운항을 모니터링하고 적절한 정보를 제공함으로써 사고의 예방에 기여하고 있다. 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집하는 선박의 항적 자료를 바탕으로 항적패턴을 분석하고, 항적 자료를 제공함으로써 해상교통관제사의 의사결정을 지원하고자 한다. 선박 항적패턴의 분석을 위하여 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘이 사용되었으며, SVM의 모형구축에 필수적인 커널함수의 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 격자탐색이 사용되었다[2].

가설 설정

훈련데이터 (x1,y1 ),...,(xN,yN) ⊂χ × R가 주어졌다고 가정한다.

제안 방법

선박 항적패턴의 분석을 위하여 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘이 사용되었으며, SVM의 모형구축에 필수적인 커널함수의 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 격자탐색이 사용되었다[2]. 또한 제안된 방법의 검증을 위하여 임의의 항로구간을 설정하여 시뮬레이션 하였다.
그림1과 같은 만곡부의 항로를 가정한 임의의 항로를 구성하여 선박의 항적을 재현하였다. 항적 데이터셋을 학습데이터와 검증데이터로 분류하고, 5-fold cross validation과 격자탐색을 수행하여 표1과 같이 적정 파라미터를 산출하였다.

이론/모형

본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집하는 선박의 항적 자료를 바탕으로 항적패턴을 분석하고, 항적 자료를 제공함으로써 해상교통관제사의 의사결정을 지원하고자 한다. 선박 항적패턴의 분석을 위하여 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘이 사용되었으며, SVM의 모형구축에 필수적인 커널함수의 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 격자탐색이 사용되었다[2]. 또한 제안된 방법의 검증을 위하여 임의의 항로구간을 설정하여 시뮬레이션 하였다.

후속연구

그러나 이러한 업무는 관제사의 개인적인 역량에 따라 좌우될 뿐만 아니라 업무스트레스를 가중시킨다. 본 논문에서 제안하는 선박 항적 데이터 마이닝을 통한 항적 모델 추출 방법은 선박의 항적 예측과 이상거동 선박을 파악할 수 있도록 관제사의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 본다. 향후 더욱 상세한 분류와 데이터의 신뢰도 향상을 위해 선종, 선박의 크기, 항해환경 등을 고려한 항적모델의 추출 방법의 개발이 필요하다.
본 논문에서 제안하는 선박 항적 데이터 마이닝을 통한 항적 모델 추출 방법은 선박의 항적 예측과 이상거동 선박을 파악할 수 있도록 관제사의 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 본다. 향후 더욱 상세한 분류와 데이터의 신뢰도 향상을 위해 선종, 선박의 크기, 항해환경 등을 고려한 항적모델의 추출 방법의 개발이 필요하다.

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