세계 해양산업은 자율운항선박 기술의 등장으로 급속도로 발전하고 있으며, 해양 데이터에서 파생된 인공지능 활용에 관한 관 심이 높아지고 있다. 다양한 기술 발전 중에서 선박 항로 군집화는 자율운항선박 상용화를 위한 중요한 기술로 부각되고 있다. 항로 군집 화를 통해 해상에서 선박 항로 패턴을 추출하여 가장 빠르고 안전한 항로를 최적화하고 충돌 방지 시스템의 개발에 기반이 된다. 항로 군 집화 알고리즘의 정확성과 효율성을 보장하기 위해 고품질의 잘 처리된 데이터가 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 항로 군집화 방법 중 항로의 실제 형태와 특성을 정확히 반영할 수 있는 선박 항로 유사도 기반 군집화 방식에 주목하였다. 이러한 방식의 효율을 극대화하 기 위해 최적의 데이터 전처리 기술 조합을 구성하고자 한다. 구체적으로, 4가지의 선박 항로 간 유사도 측정법과 3가지의 차원 축소 방 법을 조합하여 연구를 진행하였다. 각 조합에 대해 k-means 군집 분석을 수행하고, 그 결과를 Silhouette Index를 통해 정량적으로 평가하여 최고 성능을 보이는 전처리 기법 조합을 도출하였다. 본 연구는 단순히 최적의 전처리 기법을 찾는 것에 그치지 않고, 광범위한 해양 데 이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 과정의 중요성을 강조한다. 이는 4차 산업혁명 시대의 해양 및 해운 산업이 직면한 디지털 전환에 효과적으로 대응하기 위한 기초 연구로서 의의를 갖는다.

항만 및 및 어항 설계기준에서는 항로의 설정 시 선박의 안전 항행을 보장하고 조선이 용이하도록 설계되어야 한다고 정의하 고 있다. 그중 항로 폭 설정은 항로를 설정함에서 중요한 조건 중 하나이다. 그러나 우리나라 항로 폭 설정 기준은 국외의 정량적 평가 기준과 비교하여 정성적 평가 기준에 비중이 있다. 선박이 항주 중에 받는 저항에 직·간접적으로 영향을 미치는 것이 바람, 조류, 파랑 등 의 자연환경 요소이다. 자연환경 요소의 크기에 따라 항주 중인 선박에 미치는 영향이 안전 운항에 위협이 되기도 한다. 이를 방증하듯 우리나라에서는 자연환경 여건에 따라 선박 출항 통제를 규정하고 있다. 이처럼 선박 안전 운항에 밀접한 관계가 있는 자연 환경적 요인 을 반영하기 위해 국외의 항로 설계지침에서는 자연환경 요소들의 정량적 평가 기준을 제시하여 항로 폭 설계 시 반영하고 있지만 우리 나라는 외력을 고려한 구체적인 평가 기준이 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 목포항 입·출항 선박들의 항적을 기초 자료로 활용하여 실제 선박들이 운항하면서 사용한 항로 폭과 자연환경 요소와의 관계를 분석하고 이를 바탕으로 조류 크기에 따른 필요 항로 폭을 제시하고 국외의 항로 설계지침과 비교하였다.