항내 불법 선박 식별 시스템 개발을 위한 기초 연구

Abstract

항내 선박 교통은 연안과 달리 선박간 매우 조밀한 분포 패턴을 나타내기 때문에 선박의 사고 발생 가능성이 높기 때문에 항태 통항 규칙을 제도화하고 도선 및 해상교통관제를 시행하여 입출항 및 통항 선박의 안전성을 확보하고자 한다. 이러한 제도가 마련되어 있음에도 불구하고 불법 항해를 하는 선박들로 인해 항내 교통 질서가 유지되지 못하고 사고 및 준사고가 발생하고 있다. 본 연구에서는 항내 불법 항해 선박을 식별할 수 있는 기술 개발을 위해 선박 통항 데이터를 분석하고 데이터 기반의 기계학습적용 방안을 모색하였다. 이를 토대로 불법 선박을 조기에 식별 및 추출하는 시스템을 개발하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 방대한 선박 항적 데이터를 기계학습을 통해서 선박 상태를 분류할 수 있었고, 이상 상태로 분류된 항적에 대해서 불법 의심 항적을 추출할 수 있는 기초 연구를 수행하였다.