본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

AIS 및 LTE-Maritime 데이터를 활용한 항적 예측 오차 비교 연

A Comparative Study of Vessel Trajectory Prediction Error based on AIS and LTE-Maritime Data

박현우|이승주|조득재|백종화|민지홍
한국항해항만학회|2022.12|한국항해항만학회지 (Journal of Korean Navigation and Port Reserch)|제46권 제6호|pp. 576-584

0

조회

0

다운로드

1

인용

0

참고문헌

키워드

e-NavigationAIS해양안전선박자동식별시스템(AIS)marine safety초고속 해상무선통신(LTE-Maritime)항로 예측해상교통관제LTE-maritimevessel trajectory predictionmarine traffic control
주제분류해상운송학

초록

기존 해상 교통안전을 위한 기반 정보는 AIS 시스템을 사용하여 왔으나, IMO의 e-Navigation 도입이 제기된 이후 LTE 통신을 활용한 초고속 해상무선통신시스템(LTE-Maritime, LTE-M)이 세계 최초로 대한민국에 구축되었다. 본 논문에서는 AIS와 LTE-Maritime을 사용하여 수집된 항적 데이터를 비교 분석하고, 두 가지 종류의 항적 데이터를 기반으로 해상 안전사고 예방에 활용될 수 있는 항적 예측을 수행하였다. AIS 대비 LTE-Maritime의 데이터 수집 간격이 조밀하고 균일하여 항적 예측 오차가 작은 것을 확인하였다. LTE-Maritime에서 수집된 데이터의 경우 데이터 송·수신 시간 간격은 AIS 대비 항적 예측 오차에 대한 영향이 약 17% 적은 것을 발견하였다. 본 연구는 AIS와 LTE-Maritime의 항적 데이터와 그 활용을 정량적으로 비교한 최초의 연구라는 점에서 의미가 있다.

Abstract

AIS is widely utilized in vessel traffic services for marine traffic safety. In 2021, Korea deployed the high-speed maritime wireless communication system (LTE-Maritime) on the sea following IMO’s proposal for the introduction of e-Navigation. In this paper, vessel trajectory data from AIS and LTE-Maritime were used for vessel trajectory prediction to compare and analyze the two systems. The results show that the trajectory prediction error of LTE-Maritime was smaller than that of AIS due to the granular and uniform data provided by LTE-Maritime. Additionally, it was revealed that time interval is the most important factor influencing the errors in trajectory prediction, with the prediction error of LTE-Maritime growing at a slower rate of 17% than AIS. This research contributes to the literature by quantitatively comparing AIS and LTE-Maritime systems for the first time.

참고문헌 (19)

  1. 조구민, "다중 홉 해양통신망에서 실시간 통합 서비스를 위한 MAC 프로토콜", 한국통신학회논문지, 38(7), pp.603~611 (2013), 한국통신학회
  2. Jeong, N. J., "LTE-based High-speed Maritime Wireless Communication System for e-Navigation", pp.2018
  3. 정낙주, "LTE 기반 초고속 해상무선통신(LTE-M) 라우터 시스템", 한국정보통신학회논문지, 22(3), pp.542~547 (2018), 한국정보통신학회[DOI]
  4. Jo, S. W., "LTE-maritime:High-speed maritime wireless communication based on LTE technology", IEEE Access, 7, pp.53172~53181 (2019)
  5. Jo, S. W., "A validation of field test results for LTE-maritime", IFAC-PapersOnLine, 51(29), pp.153~158 (2018)
  6. 김부영, "이내비게이션 서비스 시나리오 및 변조코딩방식(MCS)을 고려한 초고속해상무선통신망(LTE-Maritime)의 전송속도 성능 분석", 한국항해항만학회지, 45(6), pp.360~365 (2021), 한국항해항만학회
  7. Last, P., "Comprehensive analysis of automatic identification system(AIS)data in regard to vessel movement prediction", The Journal of Navigation, 67(5), pp.791~809 (2014)
  8. 임현택, "e-Navigation을 위한 해상디지털통신 구축에 관한 정책 연구", 해양환경안전학회지, 24(6), pp.679~685 (2018), 해양환경안전학회[DOI]
  9. Millefiori, L. M., "Modeling vessel kinematics using a stochastic mean-reverting process for long-term prediction", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 52(5), pp.2313~2330 (2016)
  10. 오재용, "AIS 데이터 분석을 통한 이상 거동 선박의 식별에 관한 연구", 한국항해항만학회지, 42(4), pp.277~282 (2018), 한국항해항만학회[DOI]
  11. Park O. S., "Technical Trends in Maritime Radio Communications for e-Navigation", Electronics and Telecommunications Trends, 27(2) (2012)
  12. Perera, L. P., "Ocean vessel trajectory estimation and prediction based on extended Kalman filter", Proc. of the Second International Conference on Adaptive and Self-Adaptive System Applications, IARIA, pp.14~20 (2010)
  13. Scheepens, R., "Contour based visualization of vessel movement predictions", International Journal of Geographical Information Science, 28(5), pp.891~909 (2014)
  14. 심우성, "Novel Maritime Wireless Communication based on Mobile Technology for the Safety of Navigation: LTE-Maritime focusing on the Cell Planning and its Verification", 한국항해항만학회지, 45(5), pp.231~237 (2021), 한국항해항만학회
  15. Uney, M., "Data driven vessel trajectory forecasting using stochastic generative models", Proc. of IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp.8459~8463 (2019), CMRE
  16. Wang, S., "A prediction model of vessel trajectory based on generative adversarial network", The Journal of Navigation, 74(5), pp.1161~1171
  17. Yang, W. J., "A Study on the Application Plan of Automatic Identification System", Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, 2003(5), pp.69~75 (2003)
  18. 윤창호, "해상 초단파 대역 데이터 교환 시스템을 위한 다중 접속 방식의 성능 분석 연구", 한국정보통신학회논문지, 18(12), pp.2839~2846 (2014), 한국정보통신학회[DOI]
  19. Zhang, X., "Vessel trajectory prediction in maritime transportation: current approaches and beyond", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 11(11), pp.19980~19998 (2022)

관련 논문AI추천

보간기법을 적용한 AIS 데이터 기반 선박 경로 예측 딥러닝 연구윤승원, 이규철, 이원희, 장다현한국컴퓨터정보학회 · 한국컴퓨터정보학회논문지2024 · 제29권 제3호AIS 데이터 분석을 통한 이상 거동 선박의 식별에 관한 연구김혜진, 박세길, 오재용한국항해항만학회 · 한국항해항만학회지2018 · 제42권 제4호항적데이터 기반 격자형 공간통계를 활용한 선박종류 분류 모델 개발김광일, 유상록한국항해항만학회 · 한국항해항만학회지2025 · 제49권 제4호통영 인근 해역 어선위치발신장치의 위치 정확도에 관한 연구 -e-Navigation 단말기의 수신율 및 위치오차 분석-박철홍, 정봉규, 최원삼한국해양수산개발원 · 해양정책연구2023 · 제38권 제2호이내비게이션 서비스 시나리오 및 변조코딩방식(MCS)을 고려한 초고속해상무선통신망(LTE-Maritime)의 전송속도 성능 분석김부영, 심우성한국항해항만학회 · 한국항해항만학회지2021 · 제45권 제6호해사업무용 비동기식 R-mode를 위한 AIS-TWR 성능 평가심우성, 이상정한국항해항만학회 · 한국항해항만학회지2017 · 제41권 제3호

이 간행물의 다른 논문 (13건)

심해공학수조 조파기 전달함수 근사 모델 개발김은수, 정성준, 오승훈pp. 471-482서해안 해상풍력단지 풍황관측용 부유식 라이다 운영을 위한 선박형 부표식 설계 및 계류 시스템의 수치 해석적 안정성 평가이백범, 김종욱, 김종규, 양수인, 강용수pp. 483-490전산유체역학을 이용한 FLNG의 풍하중 추정에 관한 연구이상의pp. 491-500탈중앙화 MSR 환경에서의 웹 브라우저 기반 글로벌 이내비게이션 서비스 검색 시스템 구현에 대한 연구정진기, 안영중pp. 501-508전시기 해상도에 따른 Asterix CAT 240 포맷 최적화 방안 연구정유준, 차승태pp. 509-516
원문 보기