AIS 항적 데이터 분석에 따른 원격 비상상황 인식 기술 개발의 기초 연구

Abstract

선박자동식별시스템 AIS는 선박들의 정적, 동적 정보들을 실시간 송신함에 따라, 이를 바탕으로 선박의 위치 및 운항 정보에 대한 모니터링이 가능하다. 뿐만 아니라, AIS를 통해 누적된 항적 정보는 특정 해역에서의 통항 패턴을 반영함에 따라, 정보의 다양한 활용 가능성을 포함하고 있다. 자율운항선박은 기존의 유인 선박과 자율운항선박이 혼재하는 상황에서의 효과적인 운영을 위해, AIS 항적 정보들의 활용이 필수적이다. 본 연구에서는 자율운항선박의 원격제어를 위한 비상상황 인식을 위한 기초연구를 수행한다. AIS 항적 정보를 바탕으로, 항내에서의 통항 패턴을 분석하여, 이로부터 특정 선박의 향후 거동에 대한 예측을 수행할 수 있도록 한다. 항적 정보 기반의 통항 패턴 분석 및 항로 예측을 위해서는 딥러닝 학습 기반의 방법을 적용하였다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.