KR20200086818A - 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법에 관한 것으로 해상교통 리스크 요소 데이터를 수집하는 데이터 수집단계, 상기 해상교통 리스크 요소 데이터를 절대위험요소 데이터, 위험요소 데이터, 영향요소 데이터로 분류하는 데이터 분류단계, 불가항 수역에 속하지 않는 수역이 가항수역으로 식별되는 가항수역 식별단계, 위험요소 표기단계, 영향요소 표기단계, 위험도 레벨 부여단계, 맵핑단계, 항로설정단계, 시각화단계로 구성되어 해상에 산재된 항해에 위험이 될 수 있는 해상교통 리스크를 정량적으로 평가하고, 2차원 공간에서 새로운 곡선으로 시각화하여 운항자의 항해 의사 결정을 지원하도록 한다.

Description

등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법{A Technique to Plan a route based on risk contour mapping}

본 발명은 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법으로, 보다 구체적으로는 선박의 항해 중 조우하는 해상교통 리스크(위험성) 요소 데이터를 수집하여 절대위험요소, 위험요소, 영향요소 데이터로 분류하고, 항해 가능한 수역 내에서 구조화된 위험요소로부터 가중치가 감안된 위험도 값을 계산하고 위험도 값에 따른 위험도 레벨을 등곡선으로 표현하여 정량적이고 객관적인 해상교통 리스크 평가와 연속적인 곡선 형태로 시각화 가능한 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법에 관한 것이다. 제안된 기술을 활용하여, 합목적적인 항로 계획, 설정, 해상교통사고 분석, 평가, 항로안전성 평가 등 해상뿐 만 아니라 타 영역에서 다양한 확장성을 가진 등리스크 맵핑 기반 항로 설정 방법을 확보하게 함에 있다.

일반적으로 선박은 정해진 항로를 따라 항해하고 선박 내부에 GPS, RADAR, ECDIS 등 최신 전자 항해장비가 탑재되어 이를 이용해 주변 상황을 평가하며 운항한다.

그러나 이러한 선박에서 사용되고 있는 항로는 대부분 전임 항해자들의 경험적이고 정성적인 방법으로 계획된 항로를 따르고 있으며, 육지, 해상 장애물, 해상기상 등 여러 위험요소가 상존하는 해상에서 첨단 장비의 도움에도 불구하고 궁극적으로 선장 혹은 책임 사관의 결정에 의존하여, 해상교통 리스크를 객관적, 정량적으로 판단하여 의사결정 할 수 있는 수단이 부재한 실정이다. 특히, 해상교통 리스크가 급변하는 연안 해역에서 저수심 구역에 좌초 혹은, 암초와 같은 자연 장애물 및 부표와 같은 인공 장애물과 사고가 발생하고, 해상 기상요소의 영향으로 인한 해상교통 사고 리스크에 대한 사전 평가, 시각화를 통한 인지로서 선제적 대응이 중요하다.

이러한 점을 보완하여 항로 안내와 사고를 예방할 수 있는 기술이 이용되고 있는데, 등록특허공보 10-1702114 '연안 소형 선박의 해양 사고 예방시스템', 등록특허공보 10-1860742 '낙뢰 위험도 분석 시스템 및 이를 이용한 낙뢰 위험도 분석 방법', 등록특허공보 10-1729464 '선박의 해양사고 예측 시스템'이 이와 같은 기술에 해당된다.

등록특허공보 10-1702114 '연안 소형 선박의 해양 사고 예방시스템'은 선박으로부터 방사된 식별정보를 캐치할 수 있는 AIS수신기와 스마트기기를 연결하여 저렴한 비용으로 소형 선박에 충돌 사고 예방 솔루션을 제공하나, 이는 궁극적으로 선박이 운항하는 항로 주변의 위험요소들을 간과하고, 선박간의 충돌사고 측면에 초점이 맞춰져 있는 한계가 있다.

등록특허공보 10-1860742 '낙뢰 위험도 분석 시스템 및 이를 이용한 낙뢰 위험도 분석 방법'은 낙뢰 관측 정보에 기초하여 복수의 격자로 구분된 분석 영역 상에서 위험 영역을 설정하여 지형 및 UVIL 위험도를 산출하여 낙뢰 위험도 정보를 제공하나, 위험도의 이산적 표현 방법으로 연속적인 데이터에 비해 한계를 가진다.

등록특허공보 10-1729464 '선박의 해양사고 예측 시스템'은 운항중에 발생할 수 있는 위험요소의 분석 데이터와 과거 축적된 해양사고 데이터의 패턴을 비교하여 해양사고를 예측하고 주변 선박 정보를 과거 사고 이력 데이터 베이스를 통해 위험 선박에 대한 추적 및 모니터링으로 해양사고를 예측하나, 이는 실시간으로 당해 선박이 운항함에 있어 항로상의 위험요소 평가와 이를 시각화하여 운항자에게 정보를 제공해주지 못하여 한계를 가진다.

등록특허공보 10-1702114 '연안 소형 선박의 해양 사고 예방시스템' 등록특허공보 10-1860742 '낙뢰 위험도 분석 시스템 및 이를 이용한 낙뢰 위험도 분석 방법' 등록특허공보 10-1729464 '선박의 해양사고 예측 시스템'

본 발명은 이와 같은 종래 기술의 문제점을 개선하여, 선박이 항해 시 산재하고 있는 고정 위험요소로부터 발생하는 해상교통사고를 예방하기 위해서 절대요소, 위험요소, 영향요소 데이터를 반영하여 2차원 공간에서 연속적, 입체적인 방식인 곡선으로 해상교통 리스크를 시각화하여 종래의 점, 격자와 같은 이산적인 방식을 보완하여 개선하도록 하는 것을 목적으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법을 제공한다.

그리고 실시간으로 변동되는 해상교통 리스크 요소 데이터를 등리스크 곡선지도에 반영하여 운항자로 하여금 상황에 맞는 항로 선정 및 의사결정을 지원하는 것을 목적으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법을 제공한다.

그리고 절대 위험요소로부터 항해 가능한 수역을 식별하고, 그 수역 내에서 평가된 위험요소 데이터와 영향요소 데이터에 각각 가중치를 반영하여 계산된 위험도 값으로 위험도 레벨을 부여하고, 항해 시 항해사 개인의 경험적, 주관적인 판단을 최소화하고, 정량적이고 객관적으로 평가, 표현된 등리스크 맵핑 상에서 항해에 활용할 수 있도록 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법을 제공한다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 해상교통 리스크 요소 데이터가 위치정보와 연동되어 수집되는 데이터 수집단계; 해상교통 리스크 요소 데이터가 절대위험요소 데이터, 위험요소 데이터, 영향요소 데이터로 분류되는 데이터 분류단계; 절대위험요소 데이터의 위치정보로부터 불가항 수역이 설정되고, 전체 항해 대상수역에서 불가항 수역에 속하지 않는 수역이 가항수역으로 식별되는 가항수역 식별단계; 위치 정보에 따라 복수 종(種)의 상기 위험요소 데이터가 전체 항해대상 수역해도에 표기되는 위험요소 표기단계; 위치 정보에 따라 복수 종(種)의 상기 영향요소 테이터가 전체 항해대상 수역해도에 표기되는 영향요소 표기단계; 위험요소 데이터와 영향요소 데이터에 위험도 레벨이 부여되는 위험도 레벨 부여단계; 위험도 레벨이 같은 위치 정보를 연결해 곡선을 형성시키면서 등리스크 곡선지도가 형성되는 맵핑단계; 상기 등리스크 곡선 지도에 안전성 지수, 효율성 지수, 편리성 지수, 요구능력성 지수가 결정되어 합목적적 항로가 설정되어 나타내지는 항로설정단계; 상기 등리스크 곡선지도 위에 설정된 항로가 디스플레이부에 시각화되는 시각화단계; 를 포함하여 해상에 산재된 항해에 위험이 될 수 있는 해상교통 리스크 요소 데이터를 2차원 공간에서 새로운 곡선으로 시각화하여 운항자의 항해 의사 결정을 지원하는 것을 특징으로 하는 것을 특징으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법을 기술적 요지로 한다.

여기서, 상기 데이터 분류 단계는, 허용불가 수심데이터를 절대위험요소 데이터로 분류하고, 위험 수심 데이터, 인공장애물 데이터, 자연장애물 데이터를 위험요소 데이터로 분류하며, 풍속 데이터, 조류 데이터, 시정 데이터를 영향요소 데이터로 분류하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 위험요소 표기단계는, 위험 수심 데이터, 인공장애물 데이터, 자연장애물 데이터를 포함하는 복수 종(種)의 상기 위험요소 데이터가 상기 전체 항해대상 수역 해도에 중첩되어 표시 되는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 영향요소 표기단계는, 풍속 데이터, 조류 데이터, 시정 데이터를 포함하는 복수 종(種)의 상기 영향요소 데이터가 상기 전체 항해대상 수역해도에 중첩되어 표시되는 것을 특징으로 한다.

또한, 허용불가 수심데이터는, 선박 최대 흘수(잠김 깊이) 대비 허용 최소 수심 깊이 미만의 수심을 갖는 수역정보인 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 위험도 레벨 부여단계는, 평가된 위험요소 데이터와 영향요소 데이터에 각각 가중치를 반영하여 합산한 위험도 값이 계산되고 그 값에 따라 위험도 레벨을 부여하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 항로설정단계는, 거리당 누적된 위험값이 안전성 지수로 나타내지고, 전체 경로 거리의 합이 효율성 지수로 나타내지며, 변침점의 수가 편리성 지수로 나타내지고, 리스크 경사도가 요구능력성 지수로 나타내져 백분위 비율로 정규화한 값을 통해 항로가 설정되는 것을 특징으로 한다.

그리고, 안전성 지수는, 위험도 값이 출발점 위치에서 도착점 위치까지 적분된 값을 출발점 위치에서 도착점 위치까지의 거리로 나눈값으로 계산되는 거리당 누적된 위험값이고, 요구능력성 지수는, 경로에 따른 평균 위험 기울기로써 출발점 위치와 도착점 위치의 위험도 값의 차이를 출발점 위치에서 도착점 위치까지의 거리로 나눈값으로 계산되는 리스크 경사도인 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법에 의하면 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.

첫째, 표현 방법을 점, 격자 방식의 이산적 표현 방법에서 연속적, 입체적인 선 표현 방법으로 전환함으로써, 해상에서 선박의 해상교통 리스크를 2차원 공간에서 새로운 곡선으로 시각화하여 운항자로 하여금 해상교통 리스크를 정량적으로 판단하고, 인지를 통해 항해 환경을 파악할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.

둘째, 실시간으로 변동되는 해상교통 리스크 요소 데이터를 등리스크 곡선지도에 반영하여 운항자로 하여금 당시의 상황, 환경에 맞는 항로 설정 및 의사결정을 지원하는 것을 목적으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법을 제공할 수 있다.

셋째, 평가된 위험요소 데이터와 영향요소 데이터에 각각 가중치를 반영, 합산한 위험도 값으로 위험도 레벨을 부여하여 항해 시 항해사 개인의 경험적, 주관적인 판단을 최소화하고, 정량적이고 객관적으로 항로 선정 통한 항해 안전성 향상뿐 만 아니라 사용되는 항로 비교, 해상교통 사고 사전/사후 평가 등 활용도를 가질 수 있다.

이러한 본 발명에 의한 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법의 순서도
도 2는 본 발명에 따른 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법의 데이터 분류를 보여주기 위한 도면
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 항해 가능 수역 식별단계를 보여주기 위한 전체 항해대상 수역해도의 도면
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 위험도 레벨 부여의 기준이 되는 데이터 값들을 보여주기 위한 도면
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 등리스크 곡선지도를 시각화 한 결과를 보여주기 위한 도면
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 등리스크 곡선지도 상에서 항로 작도를 보여주기 위한 도면
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 리스크 경사도를 보여주기 위한 도면
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 항로 설정 경우의 수 및 항로 설정 기준 경향의 수학적 모델을 보여주기 위한 도면
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 다중 기준 항로를 보여주기 위한 도면

이하 도면을 참조하여 본 발명에 관하여 살펴보기로 하며, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명은 생략할 것이다.

그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본 발명을 설명하는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

본 발명의 실시 예에 따른 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법은 도 1에서와 같이, 데이터 수집단계(100), 데이터 분류단계(200), 가항수역 식별단계(300), 위험요소 표기단계(400), 영향요소 표기단계(500), 위험도 레벨 부여단계(600), 맵핑단계(700), 항로설정단계(800), 시각화단계(900)로 구성된다.

데이터 수집단계(100)는 항해에 위험이 되는 해상교통 리스크 요소 데이터(10)가 위치정보와 연동되어 DB로 수집된다.

본 발명의 실시 예에 따른 데이터 분류단계(200)는 도 2에서와 같이 DB로 수집된 데이터를 분류하는 단계로 허용불가 수심데이터(21)를 절대위험요소 데이터(20)로 분류하고, 위험수심 데이터(31), 인공장애물 데이터(32), 자연장애물 데이터(33)를 위험요소 데이터(30)로 분류하며 풍속 데이터(41), 조류 데이터(42), 시정 데이터(43)를 영향요소 데이터(40)로 분류한다.

허용불가 수심데이터(21)는 선박 최대 흘수(잠김 깊이) 대비 허용 최소 수심 깊이 미만의 수심을 갖는 해역정보를 기준으로 선박이 접근할 수 없는 수심을 가지는 위치 정보를 제공하는 기준이 된다.

가항수역 식별단계(300)는 절대위험요소 데이터(20)의 위치정보로부터 불가항 수역이 설정되고 전체 항해 대상수역에서 불가항 수역에 속하지 않는 수역이 가항수역으로 식별된다.

본 발명의 실시 예에서 도 3에서와 같이 불가항 수역이 붉은색과 같은 눈에 띄는 색으로 표시되어 가항수역과 확연한 구분이 가능하다.

위험요소 표기단계(400)는 위치 정보에 따라 복수 종(種) 위험요소 데이터(30)가 전체 항해대상 수역해도(1)에 표기되는데 위험 수심데이터(31), 인공장애물 데이터(32), 자연장애물 데이터(33)를 포함하는 위험요소 데이터(30)가 전체 항해대상 수역해도(1)에 중첩되어 표시된다.

영향요소 표기단계(500)는 위치 정보에 따라 복수 종(種)의 영향요소 데이터(40)가 전체 항해대상 수역지도(1)에 표기되는데 풍속 데이터(41), 조류 데이터(42), 시정 데이터(43)를 포함하는 복수 종(種)의 영향요소 데이터(40)가 전체 항해대상 수역지도(1)에 중첩되어 표시된다.

위험도 레벨 부여단계(600)는 위험요소 데이터(30)와 영향요소 데이터(40)를 바탕으로 위험도 레벨이 부여되는데 위험도 값의 범위에 맞게 정해진 평가된 위험요소 데이터(30)와 영향요소 데이터(40)에 있어 위험요소 데이터는 공간 분석, 영향요소 데이터는 해상교통 사고 사례 분석에 따라 각각의 실시간 데이터에 따른 가중치가 반영되어 합산된 위험도 값이 계산되어 최종 위험도 레벨이 부여된다.

예를들어 위험도 레벨은 도 4에서와 같이 Water depth의 h/T 값이 1.2 미만, Obstacle cohesion이 20%F 미만, Wind 값이 21m/s 이상, Current의 c/V 값이 0.4 이상, Visibility 값이 0.099 NM 미만을 충족시키면 각 요소들은 Rating 5 가 부여되어 이 값이 입력되고 가중치가 반영되어 합산된 위험도 값이 계산되어 최종 위험도 레벨이 구해진다.

맵핑단계(700)는 최종 위험도 레벨이 같은 위치 정보를 연결해 곡선을 형성시키면서 등리스크 곡선지도(2)가 그려진다.

본 발명의 실시예에서 등리스크 곡선지도(2)는 도 5에서와 같이 같은 위험도 레벨을 가지는 지점을 연결하여 등곡선의 형태로 형상화되며 도 5의 아라비아 숫자 값은 위험도 레벨을 표현한다. 예를들어 등리스크 곡선은 위험도 레벨이 4인 지점은 4인 지점끼리 연결하여 곡선을 형성하고 위험도 레벨이 7인 지점은 7인 지점끼리 연결하며 곡선을 형성한다.

항로설정단계(800)는 도 1에서와 같이 가능항로 설정단계(801), 가능항로 별 평가 지수 연산단계(802), 평가단계(803), 최종항로 설정단계(804)로 구성되며 항로 계획, 설정, 해상교통사고 분석, 평가, 항로 안전성 평가 활용의 토대가 된다.

가능항로 설정단계(801)는 도 6에서와 같이 등리스크 곡선지도(2)를 바탕으로 동일한 출발지와 목적지를 가지는 위험도 낮은 지역을 중심으로 다수의 가능한 항로가 선정된다.

가능항로 별 평가 지수 연산단계(802)는 선정된 항로별로 안전성 지수, 효율성 지수, 편리성 지수, 요구능력성 지수가 백분위 비율로 정규화된다.

안전성 지수는 위험도 값이 출발점 위치에서 도착점 위치까지 적분된 값을 출발점 위치에서 도착점 위치까지의 거리로 나눈값으로 계산되는 거리당 누적된 위험값이다.

효율성 지수는 전체 경로 거리의 합으로 나타내지며, 편리성 지수는 변침점 (Way point)의 수로 나타내진다.

요구능력성 지수는 도 7에서와 같이 경로에 따른 평균 위험 기울기로써 출발점 위치와 도착점 위치의 위험도 값의 차이를 출발점 위치에서 도착점 위치까지의 거리로 나눈값으로 계산되는데, 예를들어 항로를 등산로와 대조해보면 위험 기울기는 산의 기울기와 같은 개념이며 등산로의 가파르지만 경로가 짧은 선택지와 완만하지만 경로가 긴 선택지를 등산가의 능력에 따라 선택하듯이 항로의 위험 기울기가 높고 경로가 짧은 선택지와 위험 기울기가 낮지만 경로가 긴 선택지를 항해자에 맞게 설정 하도록 한다.

평가단계(803)는 불가항 수역을 진입하지 않는 가능 항로들에 있어서 안전성 지수, 효율성 지수, 편리성 지수, 요구능력성 지수 각각의 데이터가 항로 선택지에 경우별로 저장되며, 저장된 데이터로 분석된 항로들이 최종항로의 후보항로가 된다.

최종항로 설정단계(804)는 예정되어 있는 항로에 요구되는 안정성, 효율성, 편리성, 요구능력성에 따라 중요도가 각각 달리 부여되면서 안전성 지수 기준값, 효율성 지수 기준값, 편리성 지수 기준값, 요구능력성 지수 기준값이 설정되고, 최종항로의 후보항로에 부여되어 있는 안전성 지수, 효율성 지수, 편리성 지수, 요구능력성 지수와 상기 안전성 지수 기준값, 효율성 지수 기준값, 편리성 지수 기준값, 요구능력성 지수 기준값을 비교하여 목적에 맞는 후보항로가 최종항로로 지정된다.

시각화단계(900)는 설정된 최종항로가 표기된 등리스크 곡선지도(2)를 전자해도 디스플레이부에 나타내서 해상에 산재된 항해에 위험이 될 수 있는 해상교통 리스크 요소 데이터(10)를 2차원 공간에서 새로운 곡선으로 시각화하여 운항자의 항해 의사 결정을 지원한다.

본 발명의 실시 예에서 항로설정단계(800)는 도 8에서와 같이 지정된 위험 기울기에 따라 등리스크 곡선과 교점으로 식별된 지점을 바탕으로 조합을 통한 경우의 수를 구하는데, 위험도 기울기의 변경에 의한 각 가능항로 경우에 대하여 안전성 지수, 효율성 지수, 편리성 지수, 요구능력성 지수가 계산된다. 이 때 교점은 출발점 위치로부터 도착점 위치까지 위험도 기울기를 기준으로 작도된 원과 등리스크 곡선이 만나는 지점으로써, 작도된 원의 반경은 일정한 등리스크 곡선의 리스크 값 차이에 대하여 위험도 기울기에 반비례하여 거리가 결정된다. 즉 위험도 기울기가 크면 반경은 작아지고 위험도 기울기가 작으면 반경은 커진다. 이 때 선박의 속도, 크기, 선위 측정 주기와 등리스크 곡선 사이의 거리를 고려하여 위험도 기울기가 적용된 반경으로 작도되고, 반경을 변경하면서 수치 시뮬레이션을 수행하여 가능한 모든 항로 경우를 구한다. 도 8에 도시된 양의 기울기 방향의 직사각형 영역은 효율성 지수와 편리성 지수 반영 비율이 가장 높으며 요구능력성 지수의 반영은 가장 낮은 영역의 지표가 되며, 음의 기울기 방향의 직사각형 영역은 효율성 지수와 편리성 지수의 반영 비율이 가장 낮으며 요구능력성 지수는 반영이 가장 높은 영역의 지표가 되며, 출발점과 도착점 사이에 있는 모든 항로 경우의 수를 산출, 분석한다.

본 발명의 실시 예에서 도 9와 같이 운항자가 입력한 다중 기준 요구치와 항로 경우의 수 중 만족하는 항로를 비교하여, 항로 설정 선택지를 제안한다.

본 발명의 실시 예에서 시각화단계(900)는 도 6과 도 9에서와 같이 등곡선을 바탕으로 정량적으로 분석, 평가된 항로를 설정하고 시각화를 통해 운항자에게 전달될 수 있게 하여, 운항자가 직관적으로 상황을 이해할 수 있게 하며 상황에 따라 합리적인 의사결정을 내릴 수 있도록 한다.

이상 본 발명의 설명을 위하여 도시된 도면은 본 발명이 구체화되는 하나의 실시예로서 도면에 도시된 바와 같이 본 발명의 요지가 실현되기 위하여 다양한 형태의 조합이 가능함을 알 수 있다.

따라서 본 발명은 상기한 실시 예에 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.

1 : 전체 항해대상 수역해도
2 : 등리스크 곡선지도
10 : 해상교통 리스크 요소 데이터
20 : 절대위험요소 데이터
21 : 허용불가 수심데이터
30 : 위험요소 데이터
31 : 위험수심 데이터
32 : 인공장애물 데이터
33 : 자연장애물 데이터
40 : 영향요소 데이터
41 : 풍속 데이터
42 : 조류 데이터
43 : 시정 데이터
100 : 데이터 수집단계
200 : 데이터 분류단계
300 : 가항수역 식별단계
400 : 위험요소 표기단계
500 : 영향요소 표기단계
600 : 위험도 레벨 부여단계
700 : 맵핑단계
800 : 항로설정단계
801 : 가능항로 설정단계
802 : 가능항로 별 평가 지수 연산단계
803 : 평가단계
804 : 최종항로 설정단계
900 : 시각화단계

Claims (8)

1. 해상교통 리스크 요소 데이터가 위치정보와 연동되어 수집되는 데이터 수집단계;
   해상교통 리스크 요소 데이터가 절대위험요소 데이터, 위험요소 데이터, 영향요소 데이터로 분류되는 데이터 분류단계;
   절대위험요소 데이터의 위치정보로부터 불가항 수역이 설정되고, 전체 항해 대상수역에서 불가항 수역에 속하지 않는 수역이 가항수역으로 식별되는 가항수역 식별단계;
   위치 정보에 따라 복수 종(種)의 상기 위험요소 데이터가 전체 항해대상 수역해도에 표기되는 위험요소 표기단계;
   위치 정보에 따라 복수 종(種)의 상기 영향요소 테이터가 전체 항해대상 수역해도에 표기되는 영향요소 표기단계;
   위험요소 데이터와 영향요소 데이터의 위험도 값으로 위험도 레벨이 부여되는 위험도 레벨 부여단계;
   위험도 레벨이 같은 위치 정보를 연결해 곡선을 형성시키면서 등리스크 곡선지도가 형성되는 맵핑단계;
   상기 등리스크 곡선 지도에 안전성 지수, 효율성 지수, 편리성 지수, 요구능력성 지수가 결정되어 합목적적 항로가 설정되어 나타내지는 항로설정단계;
   상기 등리스크 곡선지도 위에 설정된 항로가 디스플레이부에 시각화되는 시각화단계;
   를 포함하여 해상에 산재된 항해에 위험이 될 수 있는 해상교통 리스크 요소 데이터를 2차원 공간에서 새로운 곡선으로 시각화하여 운항자의 항해 의사 결정을 지원하는 것을 특징으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 데이터 분류 단계는,
   허용불가 수심데이터를 절대위험요소 데이터로 분류하고, 위험수심 데이터, 인공장애물 데이터, 자연장애물 데이터를 위험요소 데이터로 분류하며, 풍속 데이터, 조류 데이터, 시정 데이터를 영향요소 데이터로 분류하는 것을 특징으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법.
3. 제 2항에 있어서,
   상기 위험요소 표기단계는,
   위험 수심데이터, 인공장애물 데이터, 자연장애물 데이터를 포함하는 복수 종(種)의 상기 위험요소 데이터가 상기 전체 항해대상 수역해도에 중첩되어 표시 되는 것을 특징으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법.
4. 제 2항에 있어서,
   상기 영향요소 표기단계는,
   풍속 데이터, 조류 데이터, 시정 데이터를 포함하는 복수 종(種)의 상기 영향요소 데이터가 상기 전체 항해대상 수역해도에 중첩되어 표시되는 것을 특징으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법.
5. 제 2항에 있어서,
   허용불가 수심데이터는,
   선박 최대 흘수(잠김 깊이) 대비 허용 최소 수심 깊이 미만의 수심을 갖는 수역정보인 것을 특징으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법.
6. 제 1항에 있어서,
   상기 위험도 레벨 부여단계는,
   위험요소 데이터와 영향요소 데이터에 각각 가중치가 반영되어 합산한 위험도 값이 계산되고 그 값에 따라 위험도 레벨을 부여하는 것을 특징으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법.
7. 제 1항에 있어서,
   상기 항로설정단계는,
   거리당 누적된 위험값이 안전성 지수로 나타내지고, 전체 경로 거리의 합이 효율성 지수로 나타내지며, 변침점의 수가 편리성 지수로 나타내지고, 리스크 경사도가 요구능력성 지수로 나타내져 백분위 비율로 정규화한 값을 통해 항로가 설정되는 것을 특징으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법.
8. 제 7항에 있어서,
   안전성 지수는,
   위험도 값이 출발점 위치에서 도착점 위치까지 적분된 값을 출발점 위치에서 도착점 위치까지의 거리로 나눈값으로 계산되는 거리당 누적된 위험값이고,
   요구능력성 지수는,
   경로에 따른 평균 위험 기울기로써 출발점 위치와 도착점 위치의 위험도 값의 차이를 출발점 위치에서 도착점 위치까지의 거리로 나눈값으로 계산되는 리스크 경사도인 것을 특징으로 하는 등리스크 곡선 맵핑 기반 항로 설정 방법.

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