오토인코더 모델을 이용한 선박교통관제 지원 시스템의 개발

Abstract

최근 해상 교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제의 필요성이 요구되면서 관제 범위가 점차 확대되고 있는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통량이 급증하는 경우에는 관제사가 사고 위험을 인지하지 못하는 상황도 발생한다. 이에 국제항로표지협회(IALA)에서는 관제사의 의사결정을 지원하는 기능들의 가이드라인을 권고하고 있지만, 현장의 상황에 맞지 않는 경우가 많아 널리 활용되지 못하고 있다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제사의 관제 업무를 지원하기 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법과 이를 이용한 관제 지원 시스템을 제안한다. 본 시스템은 누적된 항적 데이터를 이용하여 관제구역 내의 통항 패턴을 학습하고, 학습 모델과의 비교를 통해 식별된 이상 거동 선박 정보를 관제사에게 제공한다. 또한, 본 논문에서는 시뮬레이터 및 실제 항적 데이터를 이용하여 실험을 수행하고, 이를 통해 선박교통관제 시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.