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pp.434-443
본 연구는 연근해 소형선박의 위치정보 데이터를 활용하여 선박 밀집도를 분석하고 향후 해상교통 혼잡도를 예측하여 선박의 안전 항해를 지원하는 데 목적이 있다. 이를 위해 선박자동식별장치(AIS) 데이터와 VBD(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Boat Detection) 데이터를 수집하였다. AIS는 특정 규모 이상의 선박에 설치가 의무화되어 있어, 전체 소형선박에 대한 위치정보 확보에 한계가 존재한다. 이를 보완하기 위해 위성 기반의 VBD 데이터를 융합하여, 소형선박 밀집도 분석의 정확도를 높였다. 수집된 시공간 데이터를 바탕으로 대표적인 시계열예측 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 활용하여 선박 밀집도를 예측하였으며, 이를 통해 해양사고 예방 을 위한 기초자료로 활용 가능함을 확인하였다. 본 연구의 결과는 시야 확보가 어려운 야간항해와 같이 위험 요소가 존재하는 상황에서 항해계획 수립 및 운항 결정에 실질적인 도움이 될 것으로 기대된다.
This study aims to support the safe navigation of small boats by analyzing their spatial distribution and predicting future maritime traffic congestion using data from the Automatic Identification System (AIS) and the Visible Infrared Imaging Radiometer Suite Boat Detection (VBD). While AIS is legally required only for vessels above a certain size, it has limitations in capturing the movements of smaller boats. To address this issue, VBD satellite data were integrated to improve the accuracy of small boat density analysis. Based on the collected spatiotemporal data, a long short-term memory neural network, commonly used for time series forecasting, was used to predict vessel density patterns. The results of this study can provide foundational data for maritime accident prevention and enhance navigational safety. In particular, the proposed approach is expected to assist effective navigation planning and decision-making during high-risk situations, such as nighttime navigation with limited visibility.
Abstract
1. 서 론
2. 소형선박 데이터
2.1 소형선박의 기준
2.2 소형선박의 특징
2.3 소형선박의 분포자료
3. 소형선박 밀집도 분석
3.1 분석해역 및 범위 선정
3.2 소형선박 밀집도 분석방법
3.3 소형선박 밀집도 분석
4. 소형선박 밀집도 예측
4.1 소형선박 밀집도 예측방법
4.2 소형선박 밀집도 예측 결과
5. 결 론
References
