항적 자료를 기반으로 항공기의 공역 체류시간을 산출하는 데이터 처리 프로그램

강선영,이학태 한국항공우주학회 2015 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.11

현재 인하대학교에서는 NASA에서 연구한 선입 선처리 (First-Come First-Served, FCFS) 스케줄링 기법을 기초로, 이를 우리나라 공역에 적용하기 위해 연구를 진행하고 있다. 해당 스케줄러는 특정 입력 데이터가 필요하기 때문에, 우리나라 항적 자료로부터 이를 도출해줄 기법이 요구되었다. 본 논문에서는 객체지향 프로그래밍 도구인 Java를 이용하여, 각 공역에서 항공기의 체류시간을 산출해내는 기법을 제시한다. 본 논문에서 사용한 항적 자료의 양은 대략 250만 개 정도로, 이러한 대용량의 자료를 처리하기 위해 데이터베이스를 사용하였다. Currently, a study is in progress in Inha university to apply the First-Come First-Served (FCFS) scheduling technique studied by NASA to Korean National Airspace. Since a specific type of input data are needed for this scheduler, a technique is required to determine the flights schedules from trajectory data. In this paper, a methodology that calculates entry, exit, and transit times for each sector using an objected-oriented programming tool, java is presented. A database tool, MySQL, is used to efficiently handle large trajectory data, which contain around 2.5 million data points.

항적데이터를 활용한 경험 기반 로드맵 개발에 관한 연구

곽수봉,장다운,김주성,남궁호 한국해양교통학회 2024 한국해양교통학회 학술대회자료집 Vol.2024 No.12

연안해역에서 정기적으로 같은 항로를 운항하는 선박은 조위 변화, 장애물, 불법 양식장 등으로 인해 운항의 안전성과 효율성이 저하될 수 있다. 기존에는 지역을 자주 운항하는 선장의 경험과 판단에 의존하여 항로를 설정해왔으나, 이는 객관성과 반복성을 보장하기 어려운 한계가 있다. 특히, 조위 변화로 인해 수심이 변동되는 상황에서 선박이 안전하게 항해할 수 있는 가항수역을 정밀하게 정의하고, 이를 기반으로 최적 경로를 탐색할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 과거 AIS 데이터를 활용하여 안전성과 신뢰성을 보장하는 경로 탐색 방법을 제안한다. 본 연구는 과거 AIS 항적 데이터를 활용하여 선박의 항로를 분석하고, 이를 기반으로 가항수역을 설정한 뒤, 경험적 로드맵을 생성하는 방법을 제시한다. 먼저, AIS 데이터를 전처리하여 누락된 데이터를 보간 처리하고, 선박 항적 데이터를 경도와 위도의 최대값 및 최소값으로 분석하여 가항수역 경계를 정의한다. 이후, PRM(Probabilistic Roadmap) 알고리즘을 사용하여 탐색 공간 내 노드와 엣지를 구성하고, 시작점과 목표점 간 최적 경로를 탐색한다. 특히, 조위 변화와 같은 환경 요인을 반영하여 일반 항로와 우회 항로를 유동적으로 선택할 수 있는 시스템을 설계하였다. 이 과정에서 바이너리 맵 및 벡터 기반 맵을 활용하여 탐색 공간을 구성하고, 공간 표현 방식에 따른 경로 탐색 결과를 비교하였다. 본 연구는 과거 항적 데이터를 기반으로 한 경험적 로드맵을 통해 자율운항선박의 경로 탐색을 지원하며, 탐색 시간과 비용을 절감하는 효율적인 방안을 제시한다. 또한, 조위 변화와 같은 환경 요인을 고려한 유동적인 경로 설정을 통해 해상 운항의 안전성과 효율성을 동시에 향상시킨다. 향후 연구에서는 해역을 확대하고 해류와 바람 같은 다양한 환경 변수를 반영하여, 더 넓은 지역과 복잡한 환경에서도 활용 가능한 모델로 발전시킬 수 있을 것으로 기대한다.

Diffusion 기반 미사일 항적 데이터 시뮬레이션 증강 모델 연구

김유상,이진규,황윤정,장현우,이동규,박승진 한국시뮬레이션학회 2025 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.34 No.1

본 연구는 미사일 항적 데이터를 생성하기 위해 Variational Autoencoder(VAE)와 Diffusion 모델의 성능을 비교하고, Diffusion 기반 데이터 증강기법을 제안하였다. Diffusion 모델은 1D UNet을 백본 네트워크로 활용하여 1000회의 점진적 추론 과정을 통해 노이즈를 제거하며, 높은 품질과 신뢰성 있는 데이터를 생성한다. 데이터 전처리 과정은 회전 변환을 통한 증강, MinMaxScaling, 패딩, 및 다양한 임베딩을 적용하여 모델 학습 성능을 극대화하였다. 실험 결과 Diffusion 모델은 PSNR, DTW, Cosine Similarity 등 주요 지표에서 TimeVAE를 능가하며, 시계열 데이터의 방향성과 형태를 더욱 정교하게 재현하였다. 특히, Diffusion 모델은 그래프 시각화에서도 원본 항적과 유사한 결과를 보여주었다. 본 연구는 Diffusion 모델이 시계열 데이터 생성 및 증강에서 우수한 성능을 발휘함을 입증하며, 이를 다양한 시뮬레이션 분야에 적용할 가능성을 제시한다. This study compares the performance of Variational Autoencoder (VAE) and Diffusion models for generating missile trajectory data and proposes a Diffusion-based data augmentation method. The Diffusion model utilizes a 1D UNet as its backbone network and removes noise through 1,000 iterative inference steps, generating high- quality and reliable data. The data preprocessing pipeline includes augmentation through rotational transformations, MinMaxScaling, padding, and various embeddings to maximize model training performance. Experimental results demonstrate that the Diffusion model outperforms the VAE in key metrics such as PSNR, DTW, and Cosine Similarity, accurately reproducing the directionality and shape of the time-series data. Notably, visualizations of the generated trajectories show that the Diffusion model closely aligns with the original trajectories, unlike the TimeVAE. This study validates the Diffusion model’s superiority in time-series data generation and augmentation, highlighting its potential applicability in various simulation domains.

해상교통 관제 빅데이터 체계의 설계 및 구현

김혜진,오재용 해양환경안전학회 2023 해양환경안전학회지 Vol.29 No.7

해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다. Vessel traffic service(VTS) centers are equipped with RADAR, AIS(Automatic Identification System), weather sensors, and VHF(Very High Frequency). VTS operators use this equipment to observe the movement of ships operating in the VTS area and provide information. The VTS data generated by these various devices is highly valuable for analyzing maritime traffic situation. However, owing to a lack of compatibility between system manufacturers or policy issues, they are often not systematically managed. Therefore, we developed the VTS Bigdata Platform that could efficiently collect, store, and manage control data collected by the VTS, and this paper describes its design and implementation. A microservice architecture was applied to secure operational stability that was one of the important issues in the development of the platform. In addition, the performance of the platform could be improved by dualizing the storage for real-time navigation information. The implemented system was tested using real maritime data to check its performance, identify additional improvements, and consider its feasibility in a real VTS environment.

부산신항 입출항선박의 항적패턴에 관한 연구

이형탁(Hyeong-Tak Lee),조익순(Ik-Soon Cho) 한국항해항만학회 2022 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2

최근 선박 접안 시 사고가 다수 발생함에 따라, 항만 내 선박운항에 대한 안전조치에 대한 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 부산신항만 내 안전조치에 대한 내용을 정량적으로 분석하고자 선박 항적 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 해사인공지능 알고리즘을 적용여 항적패턴을 분석하였다. 그 결과, 부산신항 입출항선박의 변침 지점을 도출하고, 선속·침로의 운용패턴을 제안하였다. Recently, as a number of accidents occur while berthing ships, the need for safety measures for ship operation in ports is emphasized. In order to quantitatively analyze the contents of safety measures in Busan New Port, this study collected ship trajectory data,, and based on this data, applied a maritime artificial intelligence algorithm to analyze the trajectory pattern. As a result, the waypoint of the ship arriving and departing Busan New Port was derived and the operation pattern of the ship's speed and course was proposed.

선박범죄 입증을 위한 항적분석시스템 활용에 관한 연구: 특수강요죄 판례를 중심으로

박철홍,정봉규,이남우 한국해양경찰학회 2022 한국해양경찰학회보 Vol.12 No.2

Marine accident investigation and maritime crime investigation using ships have no choice but to rely on statements from witnesses or accident officials because there is no recorded objective evidence such as CCTVs or black boxes. Therefore, there should be evidence to support the statements of witnesses or accident officials, such as navigation records, ship logs, communication details, and VDRs in which conversations between crew members in the steering room are recorded, and a system to accurately analyze and reproduce such evidence is needed. There are electronic video screening systems and ship control simulation systems to analyze accident investigation and navigation information when marine accidents such as collision, fire, sinking, and grounding during ship operation, and Korea Coast Guard use the ship collision reproduction system developed through the National R&D project. This paper studied in-depth the analysis technique for submitting it as legal evidence, focusing on the precedent of special coercion case adopted as evidence by using the ship collision reproduction system, which was mainly used for marine accident investigation such as ship collision after introduction by Korea Coast Guard. In order to increase the accuracy of navigation analysis and utilization of Korea Coast Guard investigations for various and complex ship accidents and ship crimes in the future, additional studies on the operation and navigation characteristics of the most common occurrence fishing boats are needed. 해양사고 조사 및 선박을 이용한 해양범죄 수사는 CCTV나 블랙박스 등 녹화된 객관적인 증거자료가 없기 때문에 목격자나 사고관계자의 진술에 의지할 수밖에 없는 실정이다. 그래서 운항 항적이 저장되어 있는 항해기록장치나 항박일지, 통신내역, 조타실 내 선원 간 대화가 기록된 VDR 등 목격자나 사고관계자의 진술을 뒷받침할수 있는 증거자료가 있어야 하며, 이런 항해기록장치 등의 증거자료를 정확하게 분석하고 재현하는 시스템이 필요하다. 선박운항 중 충돌, 화재, 침몰, 좌초 등의 해양사고가 발생했을 때 사고조사 및 항해정보를 분석하기 위해 전자영상심판시스템, 선박조종시뮬레이션 등의 시스템이 있으며, 해양경찰에서는 국가R&D 사업을 통해 개발된 선박충돌재현시스템을 사고선박 조사에 활용하고 있다. 본 논문은 해양경찰에서 도입 후 선박충돌과 같은 해양사고 조사에 주로 활용하던 선박충돌재현시스템을 선박범죄 분석에 활용하여 재판에서 증거로 채택된 특수강 요죄 판례를 중심으로 고찰하면서, 법정증거로 제출하기 위한 분석기법을 심층적으로 연구하였다. 향후 다양하고 복잡한 선박사고 및 선박범죄에 대한 항적분석 정확도와 해양경찰 수사의 활용도를 높이기 위해서는, 가장 많이 발생하는 어선의 운항 및 항적특성에 대한 연구가 추가적으로 더 필요할 것으로 판단된다.

항적 데이터를 활용한 가중치 기반 항로 추론에 대한 연구

심승(Seung Sim),김현진(Hyun-Jin Kim),민영수(Young-Soo Min),조준래(Jun-Rae Cho),우정훈(Jeong-Hun Woo),석호준(Ho-June Seok),조득재(Deuk-Jae Cho),백종화(Jong-Hwa Baek),정재룡(Jaeyong Jung) 한국항해항만학회 2023 한국항해항만학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.1

해상교통 안전을 위한 지능형 해상교통정보서비스에서는 수심, 해사안전법, 기상정보, 연료 소모량 등의 정보를 고려한 안전하고 효율적인 최적 안전항로를 제공하는 서비스를 운영하고 있다. 하지만 서비스 사용자들 입장에서 불필요한 우회, 해상 객체에 대한 보수적인 안전거리 등으로 개인의 운항 경험, 스타일 등에 맞는 항로를 선호한다. 본 연구는 LTE-M을 통해 수집한 선박의 항적 데이터로 선박이 자주 운항하는 구역에 대해 간선 가중치를 조절하여 별도의 해상 환경을 반영하지 않고도 서비스 사용자들의 경험에 기반한 최적 안전항로를 추출할 수있는 모델을 연구하였다. Intelligent maritime traffic information service for maritime traffic safety operates a service that provides safe and efficient optimal safety routes considering information such as water depth, maritime safety law, weather information, and fuel consumption. However, from a service user's point of view, they prefer a route that suits their personal navigation experience and style, such as unnecessary detours and conservative safety distances for maritime objects. In this study, the optimal safety route can be extracted based on the experience of service users without reflecting the separate maritime environment by adjusting the weight of the trunk line for the area where the ship frequently navigates with the ship's track data collected through LTE-M model was studied.

항적데이터 기반의 경험적 로드맵 생성에 관한 연구

곽수봉,장다운,김주성,남궁호 해양환경안전학회 2025 해양환경안전학회 학술대회 논문집 Vol.2025 No.04

데이터 마이닝 기법을 활용한 부산신항 컨테이너선의 입항패턴 분석

이형탁,이정석,양현,조익순 해양환경안전학회 2021 해양환경안전학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.06

선박항적 데이터마이닝을 통한 연안해역 통계적 위험도 평가에 관한 연구

김광일(Kwang Il Kim),정중식(Jung Sik Jeong),박계각(Gyei-Kark Park) 한국지능시스템학회 2014 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.24 No.2