해양환경안전학회지 Vol.26 No.7 (p.759-766)

|Research Paper|
네트워크 분석 기법을 이용한 항적 데이터의 시공간적 특징 분석

Spatiotemporal Analysis of Vessel Trajectory Data using Network Analysis
키워드 :
해상교통,네트워크 분석,AIS,항적,시공간 분석,Maritime traffic,Network analysis,AIS,Vessel trajectory,Spatiotemporal analysis

목차

요 약
Abstract
1. 서 론
2. 선행 연구 분석
   2.1 해상교통 분석
   2.2 네트워크 분석
3. 교통 네트워크 모델링
   3.1 항적 데이터 및 전처리
   3.2 항적 분할 및 단순화
   3.3 네트워크 노드 모델링
   3.4 교통 네트워크 생성
4. 항적 데이터의 시공간적 특징 분석
   4.1 공간 분석
   4.2 시계열 분석
5. 결 론
References

초록

최근 해상교통 환경의 변화가 다양해지고, 해상 교통량이 지속적으로 증가함에 따라 해상교통 분석에 대한 요구가 다양해지고 있다. 이러한 해상교통 분석 작업은 교통 특성에 대한 모델링이 선행되어야 하지만, 기존의 방법은 자동화되어 있지 않아 전처리 작업에 시간이 많이 소요되고, 분석 결과에 작업자의 주관적인 견해가 포함될 수 있는 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 해상교통 분석을 위한 자동화된 교통 네트워크 생성 방법을 제안하였으며, 활용 가능성을 검토하기 위해 실제 목포항에서 수집된 6개월간의 항적 데이터를 이용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 대상 해역의 교통 특성을 반영한 교통 네트워크를 자동으로 생성할 수 있었으며, 대용량의 항적 데이터에도 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 생성된 교통 네트워크는 시공간적 특징 분석이 가능하여 다양한 해상교통 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
In recent years, the maritime traffic environment has been changing in various ways, and the traffic volume has been increasing constantly. Accordingly, the requirements for maritime traffic analysis have become diversified. To this end, traffic characteristics must first be analyzed using vessel trajectory data. However, as the conventional method is mostly manual, it requires a considerable amount of time and effort, and errors may occur during data processing. In addition, ensuring the reliability of the analysis results is difficult, because this method considers the subjective opinion of analysts. Therefore, in this paper, we propose an automated method of traffic network generation for maritime traffic analysis. In the experiment, spatiotemporal features are analyzed using data collected at Mokpo Harbor over six months. The proposed method can automatically generate a traffic network reflecting the traffic characteristics of the experimental area. In addition, it can be applied to a large amount of trajectory data. Finally, as the spatiotemporal characteristics can be analyzed using the traffic network, the proposed method is expected to be used in various maritime traffic analyses.