The issue of marine accidents can be based on the traffic/distribution of vessels in the waterways. These accidents are often associated with human and financial losses and require special attention. Usually, these accidents include collision of two fishing vessels with each other, collision of a fishing vessel with other types of vessels in the course and collision of a fishing vessel with an obstacle in the course (Yancai, et al, 2020). In this article, we first want to deal with analysing the recorded statistical samples in 7 fishing areas in coastal waters of South Korea in 2023, while fuzzy clustering them. Then, according to analysing the sample data and finding the probabilistic structure and the membership of data sets the determined clusters, through Monte Carlo simulation, we will generate similar data in each of the 7 studied regions and model them in unsupervised mode. The generated data by Monte Carlo simulation based on the statistical distribution will able us to study the reality of distribution and possible accident in our target areas and find the model for future demands. We show that how the simulated data reduce the cost of data analysis and deliver us the facts of clusters for fishing vessels collisions. Finally, we reach to the most notified area for preventing the fishing vessels accidents and to make more preparations for reducing the human and costly damages in future activities.

본 논문은 지상파 기반의 측위·항법·시각(PNT, Positioning, Navigation, and Timing) 서비스의 대표격인 eLoran(enhance LOng RAnge Navigation) 시스템의 시각동기 성능 모니터링 시스템의 설계에 관한 것으로서, GNSS(Global Navigation Satellite System)의 신호 취약성에 따른 시각동기시스템의 한계에 대해 설명하고, 이에 대한 백업시스템으로 대표적 지상파항법시스템인 eLoran 시스템의 시각동기 성능모니터링 시스템에 대해 중점적으로 다룬다. eLoran 시스템을 이용한 시각동기 서비스 및 이에 대한 성능감시를 위한 보정기준국(dLoran, differential Loran) 관점에서의 시각동기 성능모니터링 시스템의 구성과 그 요구성능에 대해 설명한다. 또한 eLoran 테스트베드 환경 내 시각동기 모니터링 시스템의 장기 시범운영을 통해서, eLoran 시각동기서비스의 성능을 분석한다. 시각동기 성능모니터링 시스템을 이용한 성능 분석결과 보정 전 43.71 ns, 보정 후 22.52 ns (rms)의 시각정밀도를 나타내었으며, 이를 통해서 정밀시각 동기원으로 eLoran 서비스가 충분히 GPS 백업 시각동기시스템으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.

위성신호 반사계측(GNSS-Reflectometry) 기술은 위성으로부터 전송되는 신호의 지표면 혹은 해수면에 반사되는 신호를 측정하여 분석하는 기법으로서, 해수면 높이측정, 태풍 및 기상이변, 그리고 토양의 수분 및 적설량 측정 등에 활용되고 있다. 본 논문에서는 GNSS-R 기술의 해양 활용확대와 그 가능성을 살펴보기 위하여, 위성신호의 신호대잡음비를 이용하는 GNSS-R 기술의 개념과 측정원리에 대해 설명하고, 국제적인 활용 사례를 조사하여 제시하였다. 특히 GNSS-R 기술을 기존 DGNSS 기준국 및 상시관측소 인프라를 이용하여 해양안전 및 환경 모니터링에 활용 가능할 뿐만 아니라, 지상 및 해양기준국, 위성기반, 해상선박 탑재 측면에서의 해양 응용 가능분야를 조사하여 제안하였다.

본 논문에서는 체인을 선택하지 않고 수신된 모든 Loran-C 신호를 이용하여 위치를 측정하는 방법을 제안하였다. Loran-C 수신기 는 여러 체인 중 하나만을 선택하여 해당 체인에 속한 송신국 신호만을 위치 측정에 사용한다. 이에 따라 수신기가 위치를 계산하기 위해 사용 하는 신호의 수는 일반적으로 3∼5개로 제한된다. 만약 더 많은 신호를 사용하여 위치를 측정할 수 있다면 수신기의 측위 성능은 정확도와 가용성 측면에서 향상될 것이다. 다음으로 제안하는 방법의 유효성 여부를 확인하기 위해 실측 시험을 수행하였다. 육상 정지측위 시험 결과를 분석함으로써 제안하는 방법으로 위치 측정이 가능함을 확인하였다. 또한, 해상 이동측위 시험 결과는 일반적인 Loran-C 수신기가 위치를 측 정할 수 없는 상황에서 다중 체인 ToA 측위 방법으로 위치를 측정한 하나의 예시를 보여준다.