WO2020189888A1 - 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법 - Google Patents

선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법 Download PDF

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WO2020189888A1
WO2020189888A1 PCT/KR2020/001144 KR2020001144W WO2020189888A1 WO 2020189888 A1 WO2020189888 A1 WO 2020189888A1 KR 2020001144 W KR2020001144 W KR 2020001144W WO 2020189888 A1 WO2020189888 A1 WO 2020189888A1
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WO
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route
ship
point
points
network
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PCT/KR2020/001144
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송형진
박동일
김지구
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씨벤티지 주식회사
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Publication date
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    • G—PHYSICS
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    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases

Definitions

  • the present disclosure relates to a route guidance method for efficient navigation of a ship.
  • Korean Laid-Open Patent Publication No. 10-2018-0076936 discloses a technology for estimating marine environment information around the ship by installing cameras and various types of measurement sensors on the ship, and guiding the optimal route of the ship.
  • the existing technology based on sensors has been a high entry barrier for mid-sized and small ships because the cost of installing the sensor on the ship and the annual maintenance cost are high.
  • Korean Patent Publication No. 10-1103455 discloses a technique for providing an optimal route using AIS (Auto Identification System) data of a ship.
  • AIS data includes basic information about the ship and the current sea position of the ship, so the position of the ship can be checked through AIS data, but ship information included in the AIS data (for example, ship name, AIS equipment ID, ship Unique number, call sign, ship type, etc.) were directly entered by the user into the AIS equipment installed in the ship, so there was a possibility that the data would be entered differently from the actual information due to the user's error or intention when entering information. It was not easy to grasp the exact specification information of the ship in operation from the data alone.
  • ship information included in the AIS data for example, ship name, AIS equipment ID, ship Unique number, call sign, ship type, etc.
  • the existing ship route guidance system only provides the shortest route based on a certain depth when route guidance, the specifications of the ship to be operated were not sufficiently considered.
  • the route is guided by connecting the ship's departure point and destination, but since it is a method of connecting an area with a depth of more than a certain standard in the shortest distance, it was limited to guide the port in consideration of the ship's specifications. Therefore, there is a need to develop a new technology capable of guiding the optimal route for each ship specification.
  • the technical idea of the present disclosure is to solve the above-described problems, a technology capable of deriving an optimal route without installing a sensor for fuel saving by checking the performance of the ship and calculating the optimal operating speed. There is a purpose to provide.
  • the present disclosure has another object to provide a technology capable of guiding an optimal route for each ship specification in consideration of the type and size of the ship.
  • a route guidance method for efficient navigation of a vessel is a route guidance method performed by a route guidance system of a vessel, and is used for each vessel from the collected AIS (Auto Identification System) data. Extracting location information for each vessel of extracting location information; A ship position display step of displaying the position of the ship according to the position information on an electronic chart; A clustering step of clustering points located within a certain area among a plurality of points displayed on the electronic chart; A route network creation step of generating a route network of a ship using the clustered points; And a step of deriving a recommended route for deriving a recommended route for each vessel based on the generated route network of the vessel.
  • AIS Auto Identification System
  • the location information is extracted for each IMO (International Maritime Organization) number of the ship
  • the entire area of the electronic chart is a square-shaped cell unit having a constant size.
  • Each cell includes an area for selecting a main point formed along the boundary line of the cell, and formed to have a certain area from the boundary line of the cell toward the center of the cell.
  • the main point The points existing in the selection area are clustered and the clustered points are extracted as main points, and the main points existing in the same main point selection area are analyzed by time and classified into entry points and exit points, and the route network creation step
  • a route network is created by connecting the classified entry points and exit points to each other, but the position of the ship according to the location information is reflected in the route network, and in the step of deriving the recommended route, from the generated plurality of route networks
  • a recommended route is selected in consideration of at least one of a shortest condition and an obstacle condition, and the shortest condition includes at least one of a moving distance and a moving time of the ship, and the obstacle condition is at least one of weather information and information on a danger zone. It may include.
  • the route guidance method for efficient navigation of the ship is to select a point with the same hourly position for a predetermined period of time among the vessel positions displayed on the electronic chart as a stopping point, and cluster a plurality of selected stopping points as a major stopping point.
  • one of the location points of the vessel displayed in the cell having the non-covered area is an entry point of a cell adjacent to the cell having the non-covered area or
  • a line passing through the non-included area may be created, and one of arbitrary points forming the line may be selected as a virtual entry point or exit point.
  • the route network generation step includes: a route clustering step of determining the similarity between route networks using a Hausdorff distance algorithm, and clustering route networks having a similarity greater than or equal to a predetermined value into one route network; And a network update step of generating a route network at regular intervals and updating the route network by comparing it with the previously generated route network.
  • a route network that has not been previously created is found, it is newly created.
  • a route network that is added as a network and has not been used for a certain period of time before the current point can be classified as a selected route network.
  • the route guidance method for efficient navigation of the ship is to check the ship type and ship size information previously submitted to Lloyd's Register for issuance of the ship's IMO number, and compare it with the ship's IMO number.
  • Ship information specifying step for specifying the type and size further comprising, in the step of deriving the recommended route, when a route request for navigating from a specific origin to a specific destination is received, each main point constituting the route network is set as a node.
  • the optimum route for each vessel can be derived without installing various sensors for checking the performance of the vessel, it is possible to reduce the installation cost and annual maintenance cost of the sensor.
  • ETA Estimated Time of Arrival
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing a navigation system for a ship according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart schematically showing a method for guiding a route of a ship according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a detailed flowchart illustrating a step of creating a route network according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a detailed flowchart illustrating a step of deriving a recommended route according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram schematically showing a state in which the position of a ship is displayed on an electronic chart in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a conceptual diagram schematically showing a process of extracting clustered points as main points in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a conceptual diagram schematically showing a process of extracting points existing in a main point selection area as main points in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram schematically showing a process of generating a route network in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a conceptual diagram schematically illustrating a process of creating a route network by selecting a virtual entry point and an exit point when there are no entry points and exit points in the main point selection area in a cell in an embodiment of the present invention. to be.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram schematically illustrating a process of deriving the shortest bypass by bypassing the danger zone when the shortest route derived in an embodiment of the present invention and an area set as a danger zone overlap.
  • references to “one” or “one” embodiment of the present invention in this specification are not necessarily to the same embodiment, and they mean at least one.
  • first and second are not used in a limiting meaning, but are used for the purpose of distinguishing one component from another component.
  • FIG. 1 is a block diagram schematically showing a route guidance system of a ship according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 5 is a schematic block diagram showing the position of a ship on an electronic chart in an embodiment of the present invention.
  • Fig. 6 is a conceptual diagram schematically showing a process of extracting clustered points as main points in an embodiment of the present invention
  • Fig. 7 is a point existing in a main point selection area in an embodiment of the present invention
  • FIG. 8 is a conceptual diagram schematically showing a process of extracting data as main points
  • FIG. 8 is a conceptual diagram schematically showing a process of generating a route network in an embodiment of the present invention
  • FIG. 9 is a cell in an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is an embodiment of the present invention.
  • This is a conceptual diagram schematically showing the process of deriving the shortest route by bypassing the dangerous area when the shortest route derived from and the area set as a dangerous area overlap.
  • the route guidance system 10 for efficient navigation of the ship includes a location information extraction unit 100, an AIS data collection unit 110, a cell division unit 200, a ship position display unit 300, and main Point extraction unit 400, network generation unit 500, recommended route derivation unit 600, stopping point generation unit 700, variable cell division unit 800, additional main point selection unit 900, route clustering unit (1000), a network update unit 1100, a ship information specifying unit 1200, a shortest route derivation unit 1300, a detour derivation unit 1400, and a shortest detour derivation unit 1500.
  • a location information extraction unit 100 includes a location information extraction unit 100, an AIS data collection unit 110, a cell division unit 200, a ship position display unit 300, and main Point extraction unit 400, network generation unit 500, recommended route derivation unit 600, stopping point generation unit 700, variable cell division unit 800, additional main point selection unit 900, route clustering unit (1000), a network update unit 1100, a ship information specifying unit 1200, a
  • the AIS data collection unit 110 may collect and store AIS data for each vessel from a separate AIS database server (not shown) in which AIS data of a vessel in operation is stored.
  • Dynamic data and static data are included in AIS data, and static data may include ship's IMO number, ship's name, ship's length, width, and type information.
  • the dynamic data may include ship speed, ship position information (latitude, longitude), bow direction, ship rotation rate information, and the like.
  • the location information extraction unit 100 may check the AIS data collected by the AIS data collection unit 110 and extract location information for each IMO number of each ship.
  • the ship position display unit 300 may grasp the position information of the ship extracted by the position information extraction unit 100 by time, and display the position point 1113 of the ship on the previously stored electronic chart 11.
  • the position point of a ship means a point indicating which position the corresponding ship exists in correspondence with the electronic chart 11.
  • the cell partition unit 200 may divide the entire area of the electronic chart 11 in units of cells 111.
  • the cell 111 means a square shape having a certain size.
  • the cell division unit 200 may allocate a main point selection area 1112 inside each cell 111.
  • the main point selection area 1112 is formed along the boundary line 1111 of the cell 111, but is formed to have a certain area from the boundary line 1111 of the cell 111 toward the center of the cell 111 Can be.
  • the main point extraction unit 400 clusters points existing in the main point selection area 1112 (i.e., position points indicating the position of the ship) according to a certain standard, and converts the clustered points into one main point. Can be extracted.
  • the main point extracting unit 400 may cluster position points of a ship using a density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN), which is a density-based clustering algorithm.
  • DBSCAN density-based spatial clustering of applications with noise
  • the DBSCAN algorithm inputs a specific radius (eps) for searching the surrounding space around arbitrary data and the minimum number of data within the radius (minPts) for recognition as a cluster.
  • the main point extraction unit 400 forms a cluster when there are more than a predetermined number of position points in a circle of a predetermined radius using the DBSCAN algorithm, and expands the cluster by performing the same inspection around neighboring position points.
  • the main point extraction unit 400 sequentially reviews from No. 1 to No. 9 in order to cluster the nine location points.
  • a circle as shown in (b) of FIG. 6 is drawn, and the minimum number of data to be included in the circle can be set to a specific value (for example, 4). .
  • a specific value for example, 4
  • the main point extraction unit 400 may select an arbitrary location point among the clustered six core points and extract it as one main point.
  • the main point extraction unit 400 clusters points existing in the main point selection area 1112 to provide a first group 112, a second group 113, a third group 114, and It can be classified into the fourth group 115, by selecting a random location point for each group and selecting the first main point (1121), the second main point (1131), the third main point (1141) and the fourth main point. It can be extracted as point 1151.
  • the main point extracting unit 400 may analyze main points existing in the same main point selection area by time and classify them into an entry point and an exit point.
  • the entry point means a point at the time when the ship enters the main point selection area
  • the exit point means the point just before the ship leaves the same main point selection area.
  • FIG. 8A the position of the ships when three ships move from left to right are displayed in the cell 131.
  • the main point extraction unit 400 can group points existing in the main point selection area 1311 and classify them into a fifth group 118 and a sixth group 119, and a random location for each group One point may be selected and extracted as the fifth main point 1181 and the sixth main point 1191.
  • the main point extraction unit 400 analyzes the fifth main point 1181 and the sixth main point 1191 existing in the same main point selection area 1311 by time, and the fifth main point 1181 Is classified as an entry point, and the sixth main point 1191 is classified as an exit point. That is, since the position information of the ship can be identified by time by the ship position display unit 300, the main point extraction unit 400 enters the fifth main point 1181 that precedes the sixth main point 1191. And the sixth main point (1191) as an exit point.
  • the network generator 500 creates a route network by connecting the classified entry points and exit points to each other, but when the route network is generated, the position of the ship according to the location information may be reflected.
  • position points of the vessel by time are displayed in the cell 131 by the vessel position display unit 300, and the network generation unit 500 is the fifth main point 1181 as an entry point.
  • the sixth main point (1191), which is an exit point can be connected to each other to create a single route network.
  • actual location points of the ship may be included on a route network created by connecting the entry point and the exit point. That is, since the route network created by the network generator 500 is generated based on the actual route of the ship, reliability of the route may be improved.
  • the recommended route derivation unit 600 may select a recommended route by considering at least one of a shortest condition and a failure condition from a plurality of route networks generated by the network generator 500.
  • the shortest condition may include at least one of a moving distance and a moving time of the ship
  • the failure condition may include at least one of weather information and information on a danger zone.
  • the danger zone may be applied as a typhoon occurrence area or a pirate haunting area
  • the meteorological information may be applied as information on wind, air pressure, water temperature, swell or wave height.
  • the recommended route derivation unit 600 may determine the recommended route in consideration of the obstacle condition. For example, the recommended route derivation unit 600 may check weather conditions for each cell 111 and 121 and determine whether or not a corresponding vessel can be operated. For a more specific example, the recommended route derivation unit 600 integrates information on wind, air pressure, water temperature, swell or wave height, and calculates the weather external force according to the type and size of the ship. This small route can be recommended as a recommended route. In general, as the external force in the weather increases, the fuel consumption of the ship passing through the region increases. Accordingly, the recommended route derivation unit 600 may contribute to fuel saving of a ship by deriving a route with less external force in the weather. In addition, the recommended route derivation unit 600 may select a recommended route in a direction in which the danger zone is avoided. In addition, the recommended route derivation unit 600 may receive information on weather or danger zones through a separate failure condition data providing server (not shown).
  • the recommended route derivation unit 600 may include a shortest route derivation unit 1300, a detour derivation unit 1400, and a shortest detour derivation unit 1500.
  • the shortest route derivation unit 1300 sets each major point constituting the route network as a node (N), and uses a route search algorithm to each node ( N)
  • the shortest route considering the cost can be derived.
  • a known shortest path algorithm, all path algorithm, Dijkstra's algorithm, or A star algorithm may be applied as the path search algorithm. If it is an algorithm that searches for the shortest path in consideration of the cost value between the node (N) and the node (N) constituting the path, other known algorithms may be used.
  • the shortest route derivation unit 1300 identifies eight main points (No. 0 to 7) constituting a plurality of route networks. It is set as a node (N), and the shortest route is derived by considering the cost between each node (N).
  • the cost refers to the cost required to move the node N and the node N.
  • the cost between the nodes N may be determined in such a manner that the cost increases as the movement distance between the nodes N is longer or the movement time increases, and the cost decreases when the movement distance or movement time decreases.
  • a route network connecting node 0, node 4, and node 7 may be derived as the shortest route.
  • the bypass derivation unit 1400 checks whether the shortest route derived by the shortest route derivation unit 1300 and the area set as the danger zone A overlap, and if it is determined that they overlap, it does not overlap with the danger zone A. It is possible to search for a node (N) that exists within a certain distance from the danger zone (A), select the node (N) as a bypass point, and use this to derive a path that can bypass the danger zone (A).
  • the detour derivation unit 1400 checks a dangerous area (A; for example, a pirate haul area)
  • the shortest route derived by the shortest route derivation unit 1300 is a dangerous area. If it is judged that it overlaps with (A), it is possible to search for a node (N) within a certain distance from the danger zone (A) without overlapping with the danger zone (A), and select nodes 2 and 5 as bypass points. have. That is, the detour derivation unit 1400 may derive a detour capable of bypassing the danger zone A among a plurality of routes from the origin (node 0) to the destination (node 7).
  • the bypass derivation unit 1400 may derive a first bypass circuit reaching node 0, node 2, node 3, and node 7 by using node 2 as a bypass point.
  • the bypass derivation unit 1400 may derive a second bypass circuit reaching node 0, node 1, node 5, node 6, and node 7 using node 5 as a bypass point.
  • the shortest bypass deriving unit 1500 may derive the shortest detour using a path search algorithm when there are a plurality of detours derived by the detour deriving unit 1400. Referring to (c) of FIG. 11, the shortest bypass derivation unit 1500 compares the costs between nodes N constituting the first and second bypasses, so that the cost among the first and second bypasses is relatively The shortest bypass can be derived by selecting the smallest second bypass.
  • the stop point generation unit 700 selects a point having the same time position for a predetermined period among the ship position points displayed on the electronic chart 11 by the ship position display unit 300 as a stop point, and
  • the breakpoints of can be clustered and created as major breakpoints.
  • the stopping point corresponds to the location of the port where the ship is actually anchored.
  • the stop point generation unit 700 regards the same location point as a stop point without changing the position for a certain period of time, and may generate one main stop point by clustering the considered stop points.
  • a method in which the breakpoint generation unit 700 clusters the breakpoints to generate one main breakpoint may be performed using a clustering algorithm like the main point extraction unit 400, so a redundant description will be omitted.
  • a main stop point for each vessel may be generated through the stop point generator 700, and a port available for docking according to a vessel specification (eg, vessel type and size) may be estimated through this.
  • variable cell division unit 800 uses variable cells 131, 132, 133, and 134 having a size different from that of the cells 111 and 121 made by the cell division unit 200.
  • the entire area of the chart 11 can be re-districted.
  • the variable cell partitioning unit 800 may allocate an additional main point selection area 1312 inside the variable cell 131.
  • the area for selecting an additional main point 1312 is formed along the boundary line 1311 of the variable cell 131, but is constant from the boundary line 1311 of the variable cell 131 to the center direction of the variable cell 131. It can be formed to have an area.
  • the additional key point selection unit 900 checks whether an entry point and an exit point exist in each key point selection area, and within the key point selection area (hereinafter referred to as'not included') in which the entry point and exit point do not exist.
  • Virtual entry points and exit points can be created. Referring to Figure 9 (a), when there are entry points 13211 and 13411 and exit points 13212 and 13412 in the main point selection areas 1321 and 1341 of the cells 132 and 134, the entry point ( A route network connecting between 13211, 13411) and the departing points (13212, 13412) may be created, but in the case of the cell 133 where no entry point and exit point exist in the main point selection area 1331, the route network There is a possibility that is not generated.
  • the additional key point selection unit 900 sets the search area 150 including a plurality of cells, and checks whether an entry point and an exit point exist in all the key point selection areas in the search area 150,
  • One of the ship's location points (13313, 13314) displayed in the cell 133 having the non-covered area is the entry point 13411 or the exit point 13312 of the cells 132 and 134 adjacent to the cell 133 having the non-covering area.
  • the route clustering unit 1000 may determine a similarity between route networks using a Hausdorff distance algorithm, and cluster route networks having a similarity greater than or equal to a predetermined value into one route network.
  • the Hausdorff distance algorithm used by the route clustering unit 1000 as a method of determining the similarity of route networks is a method of expressing the similarity between two objects numerically, and the more similar two objects are, the Hausdorff distance (H) The smaller the value of and dissimilar, the larger the value.
  • H the Hausdorff distance
  • d(A,B) and d(B,A) are respectively calculated as in Equation 1 below.
  • a is the coordinate of an arbitrary point belonging to A
  • b is the coordinate of an arbitrary point belonging to B
  • d(a,b) is the Euclidean distance between points a and b. Therefore, d(A,B) means the largest value among the minimum values among the distances from an arbitrary point belonging to object A to an arbitrary point of object B, and d(B,A) is an arbitrary point belonging to object B. Denotes the largest value among the minimum values among the distances to an arbitrary point of object A.
  • the Hausdorff distance H(A,B) means the larger of d(A,B) and d(B,A) as shown in Equation 2 below.
  • the route clustering unit 1000 compares a plurality of route networks created by the network generating unit 500 with each other, and when the similarity between route networks is greater than a certain value through the Hausdorfer distance algorithm, selects one random network, By deleting route networks other than the selected network, route networks with high similarity can be filtered into one route network.
  • the route clustering unit 1000 is the first route 141 passing through the fifth main point 1181 as the entry point and the sixth main point 1191 as the exit point.
  • the route clustering unit 1000 may improve data processing efficiency of the entire system by simplifying complex route networks.
  • the network updater 1100 may update the route network by comparing it with the previously generated route network at regular intervals. For example, if a route network that has not been previously created is found, the network update unit 1100 may add it as a new network, and a route network that has not been used for a certain period of time from the present time may be classified as a selected route network. . In one embodiment, the network update unit 1100 controls the main point extraction unit 400 and the network generation unit 500 so that the main points are extracted in units of a certain period (for example, one month) and a route network is generated accordingly. can do.
  • the network update unit 1100 may compare the newly created route network with existing route networks and, if it is determined that it is a route network that did not exist, may be added and stored as a new network. In addition, the network update unit 1100 compares the location points of the ships that have actually moved for a certain period with the route networks, and determines that they have not been used for a certain period (for example, one month before). The route network can be classified as a selected route network and stored separately.
  • the ship information specification unit 1200 checks the ship type and ship size information previously submitted to the Lloyd's Register for issuance of the ship's IMO number, and compares it with the ship's IMO number to determine the type and size of the ship. Can be specified.
  • the ship information specifying unit 1200 may receive ship types and ship information for each IMO number previously submitted to Lloyd's Register of Shipping from a separate ship specification storage server (not shown). Since the ship's IMO number is already secured by the location information extraction unit 100, the ship information specifying unit 1200 identifies the type and size of the ship by matching the ship type and ship information provided with the ship's IMO number. can do.
  • a route guidance method according to an embodiment of the present invention will be described in accordance with the flowchart shown in FIG. 2, and will be described with reference to the drawings shown in FIGS. 1 to 10, but in order for convenience.
  • the location information extraction unit 100 may extract location information for each ship from the collected Auto Identification System (AIS) data. Specifically, the location information extraction unit 100 may check the AIS data collected by the AIS data collection unit 110 and extract location information for each IMO number of each ship.
  • AIS Auto Identification System
  • the ship information specifying unit 1200 receives ship types and ship information for each IMO number previously submitted to Lloyd's Classification from a separate ship specification storage server, and receives the received ship type and ship information from a location information extraction unit. By matching with the IMO number of the ship secured by (100), the type and size of the ship can be specified.
  • the ship position display unit 300 grasps the position information of the ship extracted by the position information extraction unit 100, and the electronic chart previously stored in the chart storage unit (not shown) (11) Can be displayed on the top. And, in this step, the entire area of the electronic chart 11 is divided by the cell division unit 200 in units of square-shaped cells 111 having a certain size, and each cell 111 contains the cell 111 The main point selection area 1112 formed along the boundary line 1111 and formed to have a certain area from the boundary line 1111 of the cell 111 toward the center of the cell 111 may be included.
  • the stop point generation unit 700 selects a point with the same time-by-time position among the ship positions displayed on the electronic chart 11 for a predetermined period as a stop point, and clusters the selected plurality of stop points. It can be created as a major breakpoint.
  • the main point extracting unit 400 may cluster points located within a certain area among a plurality of points displayed on the electronic chart 11, and extract the clustered points as one main point. Specifically, the main point extracting unit 400 may cluster position points existing in the main point selection area 1112 and extract the clustered position points as main points. In addition, the main point extracting unit 400 may analyze main points existing in the same main point selection area by time and classify them into an entry point and an exit point.
  • the additional key point selection unit 900 checks whether an entry point and an exit point exist in each key point selection area, and a virtual entry into the key point selection area in which the entry point and exit point do not exist. Points and exit points can be created. Specifically, the additional main point selection unit 900 includes one of the ship's location points (13313, 13314) displayed in the cell 133 having the non-covered area, and the cells 132 and 134 adjacent to the cell 133 having the non-covering area.
  • step S105 the classified entry point and the exit point are connected to each other to create a route network, but when the route network is generated, the position of the ship according to the location information may be reflected. Since the vessel location points by time are displayed in the cell 131 by the vessel location display unit 300, the network generator 500 may generate a single route network by connecting the entry point and the exit point to each other. In this case, actual location points of the ship may be included on a route network created by connecting the entry point and the exit point. According to an embodiment, this step may be subdivided into a route clustering step and a network update step.
  • the route clustering unit 1000 may determine the degree of similarity between route networks using the Hausdorfer distance algorithm, and cluster route networks with a degree of similarity greater than or equal to a certain value into one route network. For example, when there are a plurality of route networks passing through the same main points, the route clustering unit 1000 calculates the similarity between routes based on an arbitrary route, and when the similarity is more than a certain value, only the route as the reference The remaining routes can be deleted.
  • the network update unit 1100 may generate a route network for each regular period and update the route network by comparing it with the previously generated route network. For example, the main point extraction unit 400 and the network generation unit 500 are controlled to extract the main points every month and create a route network accordingly, and the newly created route network is combined with the existing route networks. In comparison, if it is determined that it is a non-existing route network, it can be added and stored as a new network. In addition, the network update unit 1100 may classify an existing route network that has not been used for one month from the current point in time as a selected route network and store it separately.
  • the recommended route derivation unit 600 may derive the recommended route for each vessel based on the generated route network. Specifically, the recommended route derivation unit 600 may select a recommended route in consideration of at least one of a shortest condition and a failure condition from a plurality of generated route networks. According to an embodiment, this step may include a shortest route derivation step, a detour derivation step, and a shortest detour derivation step.
  • the shortest route derivation unit 1300 sets each major point constituting the route network as a node (N), and uses a route search algorithm.
  • the shortest route considering the cost between each node (N) can be derived.
  • the detour derivation unit 1400 checks whether they overlap, the overlap with the danger zone (A). It searches for a node (N) that exists within a certain distance from the danger zone (A) and selects the node (N) as a bypass point, and uses this to derive a path that can bypass the danger zone (A). I can.
  • the shortest detour derivation unit 1500 may derive the shortest detour with the lowest cost among the plurality of detours using a path search algorithm.
  • the existing method of guiding the route using the past track data included in the AIS data can guide only the same route that went in the past, so it is insufficient to present an optimized route in consideration of unexpected variables or circumstances.
  • a vast amount of route data is accumulated, so there is a disadvantage in that data processing efficiency is deteriorated.
  • data processing efficiency is deteriorated.
  • resources are distributed to provide excellent data processing efficiency. have.
  • a route network may be constructed by extracting a route that can actually be operated based on AIS data, and this may be subdivided by type and size of a ship. Therefore, since it is possible to recommend a route in which a ship can actually operate while considering the ship specification, there is an advantage of having high reliability for the recommended route when establishing a route plan.
  • the actual operation status of the ship by IMO number is confirmed, and the specification information of the ship in actual operation is verified through the ship information previously submitted to the Lloyd's Register of Shipping to provide accurate ship information.

Landscapes

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Abstract

선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법이 개시된다. 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법은 선박의 항로 안내 시스템에 의해 수행되며, 수집된 AIS(Auto Identification System) 데이터로부터 선박별 위치 정보를 추출하는 선박별 위치 정보 추출 단계; 상기 위치 정보에 따른 선박의 위치를 전자해도 상에 표시하는 선박 위치 표시 단계; 상기 전자해도에 표시된 복수의 지점 중 일정한 영역 내에 위치한 지점들을 군집화하는 군집 단계; 군집화된 지점들을 이용하여 선박의 항로 네트워크를 생성하는 항로 네트워크 생성 단계; 및 생성된 선박의 항로 네트워크를 바탕으로 선박별 추천 항로를 도출하는 추천 항로 도출 단계;를 포함할 수 있다.

Description

선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법
본 개시는 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 선박의 운영시 가장 큰 비중을 차지하는 것이 유류비이기 때문에 선박의 운항을 최적화시켜 유류비를 절감하려는 시도가 지속적으로 이루어져왔다. 이와 관련하여, 대한민국 공개특허공보 제10-2018-0076936호에는 선박에 카메라와 여러 종류의 계측센서를 설치하여 선박 주변의 해상 환경정보를 추정하고, 선박의 최적항로를 안내하는 기술이 제시된 바 있다. 그런데, 센서에 기반한 기존 기술은 선박에 센서를 설치하는 비용과 연간 유지비가 높기 때문에 중, 소형 선사들에게는 높은 진입 장벽으로 작용했다.
한편, 대한민국 등록특허공보 제10-1103455호에는 선박의 AIS(Auto Identification System) 데이터를 이용하여 최적항로를 제공하는 기술이 제시된 바 있다. AIS 데이터 내에는 선박에 대한 기본정보와 선박의 현재 해상 위치가 포함되어 있으므로 AIS 데이터를 통해 선박의 위치를 확인할 수 있으나, AIS 데이터 내에 포함된 선박 정보(예를 들어, 선박명, AIS장비 ID, 선박고유번호, 콜 싸인, 선박종류 등)는 선박 내에 구비된 AIS 장비에 사용자가 직접 입력한 것이므로 정보 입력시 사용자의 착오나 고의에 의해 실제 정보와 다르게 입력될 가능성이 있었고, 그만큼 데이터 신뢰도가 떨어져 AIS 데이터만으로는 운항중인 선박의 정확한 스펙 정보를 파악하기가 쉽지 않았다.
그리고, 기존의 선박 항로 안내 시스템은 항로 안내시 단순히 일정 수심을 기준으로 한 최단거리 항로만을 제공하는 방식이었기 때문에 운항 예정인 선박의 스펙이 충분히 고려되지 못했다. 즉, 기존에는 선박의 출발지와 목적지 사이를 연결하여 항로를 안내하되, 수심이 특정 기준 이상인 지역을 최단거리로 연결하는 방식이어서 선박의 스펙을 고려하여 항구를 안내하기가 제한적이었다. 따라서, 선박의 스펙별 최적 경로를 안내할 수 있는 새로운 기술의 개발이 요구되고 있다.
본 개시의 기술적 사상은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 선박의 퍼포먼스를 확인하고 최적의 운항속도를 산출하여 연료를 절감하기 위한 용도의 센서를 선박에 설치하지 않아도 최적 항로를 도출할 수 있는 기술을 제공하는데 목적이 있다.
또한, 본 개시는 선박의 종류와 크기를 고려하여 선박 스펙별 최적 항로를 안내할 수 있는 기술을 제공하는데 다른 목적이 있다.
본 발명이 해결하려는 과제는 전술한 과제로 제한되지 아니하며, 언급되지 아니한 또 다른 기술적 과제들은 후술할 내용으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시형태로서, 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법은 선박의 항로 안내 시스템에 의해 수행되는 항로 안내 방법으로서, 수집된 AIS(Auto Identification System) 데이터로부터 선박별 위치 정보를 추출하는 선박별 위치 정보 추출 단계; 상기 위치 정보에 따른 선박의 위치를 전자해도 상에 표시하는 선박 위치 표시 단계; 상기 전자해도에 표시된 복수의 지점 중 일정한 영역 내에 위치한 지점들을 군집화하는 군집 단계; 군집화된 지점들을 이용하여 선박의 항로 네트워크를 생성하는 항로 네트워크 생성 단계; 및 생성된 선박의 항로 네트워크를 바탕으로 선박별 추천 항로를 도출하는 추천 항로 도출 단계;를 포함할 수 있다.
그리고, 선박별 위치 정보 추출 단계에서, 해당 선박의 IMO(International Maritime Organization) 번호별로 위치 정보를 추출하고, 상기 선박 위치 표시 단계에서, 상기 전자해도의 전체 영역은 일정한 크기를 갖는 정사각형 모양의 셀 단위로 구획된 것이며, 각 셀에는 상기 셀의 경계선을 따라 형성되되, 상기 셀의 경계선에서 상기 셀의 중심 방향으로 일정한 면적을 갖도록 형성된 주요점 선정용 영역이 포함되고, 상기 군집 단계에서는, 상기 주요점 선정용 영역 내에 존재하는 지점들을 군집화시키고 군집화된 지점들을 주요점으로 추출하되, 동일한 주요점 선정용 영역 내에 존재하는 주요점들을 시간별로 분석하여 진입점과 진출점으로 분류하며, 상기 항로 네트워크 생성 단계에서는, 분류된 진입점과 진출점을 서로 연결하여 항로 네트워크를 생성하되, 상기 항로 네트워크 내에는 상기 위치 정보에 따른 선박의 위치가 반영되며, 상기 추천 항로 도출 단계에서는, 생성된 복수의 항로 네트워크로부터 최단 조건 및 장애 조건 중 적어도 하나를 고려하여 추천 항로를 선정하며, 상기 최단 조건은 선박의 이동 거리 및 이동 시간 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 장애 조건은 기상 정보 및 위험구역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법은 상기 전자해도 상에 표시된 선박 위치 중에 기지정된 기간 동안 시간별 위치가 동일한 지점을 정지점으로 선정하고, 선정된 복수의 정지점을 군집화하여 주요 정지점으로 생성하는 주요 정지점 생성 단계; 및 상기 주요점 선정용 영역 내에 진입점과 진출점이 존재하는지를 확인하고, 진입점과 진출점이 존재하지 않는 주요점 선정용 영역(이하, '미포함 영역'이라 함) 내에 가상의 진입점과 진출점을 생성하는 추가 주요점 선정 단계;를 더 포함하고, 상기 추가 주요점 선정 단계에서는, 상기 미포함 영역을 갖는 셀 내에 표시된 선박의 위치점들 중 하나를 상기 미포함 영역을 갖는 셀과 인접한 셀의 진입점 또는 진출점과 연결함으로써 상기 미포함 영역을 통과하는 라인을 만들고, 상기 라인을 형성하는 임의의 지점 중 하나를 가상의 진입점 또는 진출점으로 선정할 수 있다.
그리고, 항로 네트워크 생성 단계는 하우스도르프(Hausdorff) 거리 알고리즘을 이용하여 항로 네트워크들 간의 유사도를 판단하고, 유사도가 일정 수치 이상인 항로 네트워크들을 하나의 항로 네트워크로 군집화하는 항로 군집화 단계; 및 일정한 주기별로 항로 네트워크를 생성하고, 기존에 생성된 항로 네트워크와 비교하여 항로 네트워크를 갱신하는 네트워크 갱신 단계;를 포함하고, 상기 네트워크 갱신 단계에서는, 기존에 생성되지 않았던 항로 네트워크가 발견되면 이를 신규 네트워크로 추가하고, 현 시점으로부터 일정 기간 이전 동안 사용되지 않은 항로 네트워크는 도태된 항로 네트워크로 분류할 수 있다.
또한, 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법은 선박의 IMO 번호 발급을 위해 로이드 선급(Lloyd's Register)에 기제출된 선종과 선박의 크기 정보를 확인하고, 선박의 IMO 번호와 대조함으로써, 해당 선박의 종류와 크기를 특정하는 선박 정보 특정 단계;를 더 포함하고, 상기 추천 항로 도출 단계는 특정 출발지로부터 특정 목적지까지 운항하기 위한 항로 요청이 수신될 경우, 항로 네트워크를 구성하는 각 주요점을 노드로 설정하고, 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 각 노드 간의 코스트를 고려한 최단 항로를 도출하는 최단 항로 도출 단계; 도출된 최단 항로와 위험구역으로 설정된 영역이 중첩되는지를 확인하고 중첩된다고 판단되면, 상기 위험구역과 중첩되지 않으면서 상기 위험구역과 일정한 거리 이내에 존재하는 노드를 검색하고, 해당 노드를 우회점으로 선정하고 이를 이용하여 상기 위험구역을 우회할 수 있는 경로를 도출하는 우회로 도출 단계; 및 도출된 우회로가 복수일 경우, 상기 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 최단 우회로를 도출하는 최단 우회로 도출 단계;를 포함할 수 있다.
상술한 과제의 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본 발명을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 기재된 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 다양한 실시예에 의하면 선박의 퍼포먼스를 확인하기 위한 다양한 센서를 설치하지 않아도 선박별 최적 항로를 도출할 수 있으므로 센서의 설치 비용과 연간 유지비를 절감할 수 있다.
아울러, 선박의 도착예상시간(Estimated Time of Arrival; ETA)을 보다 정확하게 예측함으로써, 선박의 불필요한 가속을 줄이고, 선박이 너무 일찍 도착하여 대기 시간이 늘어나는 것을 방지하여 비용을 절감할 수 있다.
또한, 실제로 운항중인 선박의 종류와 크기를 고려하여 선박 스펙별 최적 항로를 안내할 수 있으므로 도출된 항로의 신뢰도가 향상되는 장점이 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 선박의 항로 안내 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도2는 본 발명의 일 실시예에 따른 선박의 항로 안내 방법을 개략적으로 도시한 흐름도이다.
도3은 본 발명의 일 실시예에 따른 항로 네트워크 생성 단계를 세부적으로 도시한 흐름도이다.
도4는 본 발명의 일 실시예에 따른 추천 항로 도출 단계를 세부적으로 도시한 흐름도이다.
도5는 본 발명의 일 실시예에서 전자해도 상에 선박의 위치가 표시된 모습을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도6은 본 발명의 일 실시예에서 군집화된 지점들을 주요점으로 추출하는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도7은 본 발명의 일 실시예에서 주요점 선정용 영역 내에 존재하는 지점들을 주요점으로 추출하는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도8은 본 발명의 일 실시예에서 항로 네트워크가 생성되는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도9는 본 발명의 일 실시예에서 셀 내의 주요점 선정용 영역에 진입점과 진출점이 존재하지 않을 때, 가상의 진입점과 진출점을 선정하여 항로 네트워크를 생성하는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도10은 본 발명의 일 실시예에서 도출된 최단 항로와 위험구역으로 설정된 영역이 중첩될 경우, 위험구역을 우회하여 최단 우회로를 도출하는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 더 구체적으로 설명하되, 이미 주지되어진 기술적 부분에 대해서는 설명의 간결함을 위해 생략하거나 압축하기로 한다.
본 명세서에서 본 발명의 "일" 또는 "하나의" 실시예에 대한 언급들은 반드시 동일한 실시예에 대한 것은 아니며, 이들은 적어도 하나를 의미한다는 것에 유의해야 한다.
이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다.
이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다른 의미를 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다.
이하의 실시예에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우 뿐만 아니라, 그 중간에 다른 부재를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
<선박의 항로 안내 시스템에 대한 설명>
도1은 본 발명의 일 실시예에 따른 선박의 항로 안내 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이고, 도5는 본 발명의 일 실시예에서 전자해도 상에 선박의 위치가 표시된 모습을 개략적으로 도시한 개념도이고, 도6은 본 발명의 일 실시예에서 군집화된 지점들을 주요점으로 추출하는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이고, 도7은 본 발명의 일 실시예에서 주요점 선정용 영역 내에 존재하는 지점들을 주요점으로 추출하는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이며, 도8은 본 발명의 일 실시예에서 항로 네트워크가 생성되는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이고, 도9는 본 발명의 일 실시예에서 셀 내의 주요점 선정용 영역에 진입점과 진출점이 존재하지 않을 때, 가상의 진입점과 진출점을 선정하여 항로 네트워크를 생성하는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이며, 도10은 본 발명의 일 실시예에서 도출된 최단 항로와 위험구역으로 설정된 영역이 중첩될 경우, 위험구역을 우회하여 최단 우회로를 도출하는 과정을 개략적으로 도시한 개념도이다.
도1을 참조하면, 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 시스템(10)은 위치정보 추출부(100), AIS 데이터 수집부(110), 셀 구획부(200), 선박위치 표시부(300), 주요점 추출부(400), 네트워크 생성부(500), 추천항로 도출부(600), 정지점 생성부(700), 가변 셀 구획부(800), 추가 주요점 선정부(900), 항로 군집화부(1000), 네트워크 갱신부(1100), 선박정보 특정부(1200), 최단 항로 도출부(1300), 우회로 도출부(1400) 및 최단 우회로 도출부(1500)를 포함할 수 있다.
먼저, AIS 데이터 수집부(110)는 운항 중인 선박의 AIS 데이터가 보관되어 있는 별도의 AIS 데이터베이스 서버(미도시)로부터 선박별 AIS 데이터를 수집하고 저장할 수 있다. AIS 데이터 내에는 동적 데이터와 정적 데이터가 포함되며, 정적 데이터에는 선박의 IMO 번호, 선박의 이름, 선박의 길이, 폭, 종류 정보 등이 포함될 수 있다. 그리고, 동적 데이터에는 선박의 속도, 선박의 위치정보(위도, 경도), 선수방향, 선박의 회전율 정보 등이 포함될 수 있다.
위치정보 추출부(100)는 AIS 데이터 수집부(110)가 수집한 AIS 데이터를 확인하고, 각 선박의 IMO 번호별로 위치 정보를 추출할 수 있다. 선박위치 표시부(300)는 위치정보 추출부(100)에 의해 추출된 선박의 위치 정보를 시간별로 파악하고, 선박의 위치점(1113)을 기저장된 전자해도(11) 상에 표시할 수 있다. 본 명세서에서 선박의 위치점은 해당 선박이 전자해도(11) 상에서 어느 위치에 대응하여 존재하는지를 나타내는 지점을 의미한다.
도5를 참조하면, 셀 구획부(200)는 전자해도(11)의 전체 영역을 셀(111) 단위로 구획할 수 있다. 여기서, 셀(111)은 일정한 크기를 갖는 정사각형 모양을 의미한다. 또한, 셀 구획부(200)는 각 셀(111) 내부에 주요점 선정용 영역(1112)을 할당할 수 있다. 일 실시예에서 주요점 선정용 영역(1112)은 셀(111)의 경계선(1111)을 따라 형성되되, 셀(111)의 경계선(1111)에서 셀(111)의 중심 방향으로 일정한 면적을 갖도록 형성될 수 있다.
주요점 추출부(400)는 주요점 선정용 영역(1112) 내에 존재하는 지점들(즉, 선박의 위치를 나타내는 위치점들)을 일정한 기준에 의해 군집화시키고, 군집화된 지점들을 하나의 주요점으로 추출할 수 있다. 일 실시예에 따른 주요점 추출부(400)는 밀도 기반 군집화 알고리즘인 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)을 이용하여 선박의 위치점들을 군집화시킬 수 있다. 구체적으로, DBSCAN 알고리즘은 임의의 데이터를 중심으로 주변 공간을 탐색하기 위한 특정 반경(eps)과 군집으로 인정하기 위한 반경 내 최소 데이터 개수(minPts)를 입력한다. 주요점 추출부(400)는 DBSCAN 알고리즘을 이용하여 소정 반경의 원 내에 소정 개수 이상의 위치점들이 존재하면 군집을 형성하고, 이웃한 위치점들을 중심으로 동일한 검사를 실시하여 군집을 확장해나간다. 도6을 예로 들어 설명하면, 주요점 추출부(400)는 9개의 위치점을 군집화하기 위해 1번부터 9번까지 순차적으로 검토하게 된다. 이때, 각 위치점을 중심으로, 반경의 크기를 설정하면 도6의 (b)와 같은 원이 그려지며, 원 안에 포함되어야 할 최소 데이터의 개수를 특정 수치(일 예로, 4)로 설정할 수 있다. 도6의 (c)는 위치점 3을 중심으로 원이 그려진 것이고, 원 안에 4개의 위치점이 존재하므로 위치점 3은 코어 포인트로 분류될 수 있다. 이러한 방식으로 위치점 1 내지 9를 모두 군집화하면 도6의 (d)와 같이 6개의 코어 포인트가 도출될 수 있다. 주요점 추출부(400)는 군집화된 6개의 코어 포인트 중 임의의 위치점 하나를 선정하여 하나의 주요점으로 추출할 수 있다,
도7을 참조하면, 주요점 추출부(400)는 주요점 선정용 영역(1112) 내에 존재하는 지점들을 군집화시켜 제1그룹(112), 제2그룹(113), 제3그룹(114) 및 제4그룹(115)으로 분류할 수 있고, 각 그룹별로 임의의 위치점 하나를 선정하여 제1주요점(1121), 제2주요점(1131), 제3주요점(1141) 및 제4주요점(1151)으로 추출할 수 있다.
또한, 주요점 추출부(400)는 동일한 주요점 선정용 영역 내에 존재하는 주요점들을 시간별로 분석하여 진입점과 진출점으로 분류할 수 있다. 여기서, 진입점은 선박이 주요점 선정용 영역으로 진입할 당시의 지점을 의미하고, 진출점은 선박이 동일한 주요점 선정용 영역을 이탈하기 직전의 지점을 의미한다. 도8의 (a)를 참조하면, 3대의 선박이 각각 좌에서 우 방향으로 이동할 때의 선박의 위치점이 셀(131) 내에 표시된다. 이때, 주요점 추출부(400)는 주요점 선정용 영역(1311) 내에 존재하는 지점들을 군집화시켜 제5그룹(118) 및 제6그룹(119)으로 분류할 수 있고, 각 그룹별로 임의의 위치점 하나를 선정하여 제5주요점(1181) 및 제6주요점(1191)으로 추출할 수 있다. 그리고, 주요점 추출부(400)는 동일한 주요점 선정용 영역(1311) 내에 존재하는 제5주요점(1181)과 제6주요점(1191)을 시간별로 분석하고, 제5주요점(1181)은 진입점으로 분류하고 제6주요점(1191)은 진출점으로 분류한다. 즉, 선박의 위치 정보는 선박위치 표시부(300)에 의해 시간별로 파악할 수 있기 때문에 주요점 추출부(400)는 제6주요점(1191)보다 시점이 앞서는 제5주요점(1181)을 진입점으로 분류하고, 제6주요점(1191)을 진출점으로 분류할 수 있다.
네트워크 생성부(500)는 분류된 진입점과 진출점을 서로 연결하여 항로 네트워크를 생성하되, 항로 네트워크의 생성시에는 위치 정보에 따른 선박의 위치가 반영될 수 있다. 도8의 (b)를 예로 들어 설명하면, 선박위치 표시부(300)에 의해 시간별 선박의 위치점들이 셀(131) 내에 표시되며, 네트워크 생성부(500)는 진입점인 제5주요점(1181)과 진출점인 제6주요점(1191)을 서로 연결시켜 하나의 항로 네트워크로 생성할 수 있다. 이 때, 진입점과 진출점을 연결하여 만들어진 항로 네트워크 상에는 선박의 실제 위치점들이 포함될 수 있다. 즉, 네트워크 생성부(500)에 의해 만들어진 항로 네트워크는 선박의 실제 항로를 기반으로 하여 생성된 것이기 때문에 항로에 대한 신뢰도가 향상될 수 있다.
추천항로 도출부(600)는 네트워크 생성부(500)에 의해 생성된 복수의 항로 네트워크로부터 최단 조건 및 장애 조건 중 적어도 하나를 고려하여 추천 항로로 선정할 수 있다. 일 실시예에서 최단 조건은 선박의 이동 거리 및 이동 시간 중 적어도 하나를 포함하고, 장애 조건은 기상 정보 및 위험구역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예에서 위험구역은 태풍 발생 지역이나 해적 출몰 지역으로 적용될 수 있고, 기상 정보는 바람, 기압, 수온, 너울 또는 파고에 대한 정보로 적용될 수 있다.
추천항로 도출부(600)는 추천 항로의 선정시, 장애 조건을 고려하여 추천 항로를 결정할 수 있다. 예를 들어, 추천항로 도출부(600)는 각 셀(111, 121)별 기상 조건을 확인하고, 해당 선박의 운항 가능 여부를 판단할 수 있다. 보다 구체적인 예를 들자면, 추천항로 도출부(600)는 바람, 기압, 수온, 너울 또는 파고에 대한 정보를 통합하고, 선박의 종류 및 크기에 따른 기상의 외력을 산출하는 별도의 알고리즘을 통해 기상 외력이 적은 경로를 추천항로로 추천할 수 있다. 일반적으로, 기상 외력이 커질수록 해당 지역을 지나가는 선박의 연료 소모량도 증가하게 된다. 따라서, 추천항로 도출부(600)는 기상 외력이 적은 경로를 도출함으로써, 선박의 연료 절감에 기여할 수 있다. 또한, 추천항로 도출부(600)는 위험구역은 회피하는 방향으로 추천 항로를 선정할 수 있다. 그리고, 추천항로 도출부(600)는 별도의 장애 조건 데이터 제공 서버(미도시)를 통해 기상 또는 위험구역에 대한 정보를 제공받을 수 있다.
일 실시예에서 추천항로 도출부(600)는 최단 항로 도출부(1300), 우회로 도출부(1400) 및 최단 우회로 도출부(1500)를 포함할 수 있다. 최단 항로 도출부(1300)는 특정 출발지로부터 특정 목적지까지 운항하기 위한 항로 요청이 수신될 경우, 항로 네트워크를 구성하는 각 주요점을 노드(N)로 설정하고, 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 각 노드(N) 간의 코스트를 고려한 최단 항로를 도출할 수 있다. 일 실시예에서 경로 탐색 알고리즘은 공지된 최단 경로 알고리즘(shortest path), 모든 경로 알고리즘(all path algorithm), 다익스트라 알고리즘(Dijkstra's algorithm) 또는 에이 스타 알고리즘(A star algorithm) 등이 적용될 수 있다. 경로를 구성하는 노드(N)와 노드(N) 간의 코스트 값을 고려하여 최단 경로를 탐색하는 알고리즘이라면 공지된 다른 알고리즘을 사용해도 무방하다.
도11의 (a)를 참조하여 설명하면 다음과 같다. 특정 출발지(0)로부터 특정 목적지(7)까지 운항하기 위한 항로 요청이 수신될 경우, 최단 항로 도출부(1300)는 복수의 항로 네트워크를 구성하는 8개의 주요점(0~7번)을 각각의 노드(N)로 설정하고, 각 노드(N) 간의 코스트(cost)를 고려하여 최단 항로를 도출하게 된다. 여기서, 코스트는 노드(N)와 노드(N)를 이동하는데 소요되는 비용을 의미한다. 예를 들어, 각 노드(N) 간의 코스트는 각 노드(N) 간의 이동 거리가 길거나 이동 시간이 길수록 코스트가 높아지고, 이동거리나 이동 시간이 짧아지면 코스트가 낮아지는 방식으로 결정될 수 있다. 최단 항로 도출부(1300)에 의해 각 노드(N) 간의 코스트를 고려한 결과, 0번 노드, 4번 노드 및 7번 노드를 연결하는 항로 네트워크가 최단 항로로 도출될 수 있다.
우회로 도출부(1400)는 최단 항로 도출부(1300)에 의해 도출된 최단 항로와 위험구역(A)으로 설정된 영역이 중첩되는지를 확인하고 중첩된다고 판단되면, 위험구역(A)과 중첩되지 않으면서 위험구역(A)과 일정한 거리 이내에 존재하는 노드(N)를 검색하고, 해당 노드(N)를 우회점으로 선정하고 이를 이용하여 위험구역(A)을 우회할 수 있는 경로를 도출할 수 있다.
도11의 (b)를 참조하면, 우회로 도출부(1400)가 위험구역(A; 일 예로, 해적출몰지역)을 확인했을 때, 최단 항로 도출부(1300)에 의해 도출된 최단 항로가 위험구역(A)과 중첩된다고 판단되면 위험구역(A)과 중첩되지 않으면서 위험구역(A)과 일정한 거리 이내에 있는 노드(N)를 검색하고, 2번 노드와 5번 노드를 우회점으로 선정할 수 있다. 즉, 우회로 도출부(1400)는 출발지(0번 노드)로부터 목적지(7번 노드)까지 이르는 복수의 경로 중 위험구역(A)을 우회할 수 있는 우회로를 도출할 수 있다. 예를 들어, 우회로 도출부(1400)는 우회점인 2번 노드를 이용하여 0번 노드, 2번 노드, 3번 노드 및 7번 노드에 이르는 제1우회로를 도출할 수 있다. 또한, 우회로 도출부(1400)는 우회점인 5번 노드를 이용하여 0번 노드, 1번 노드, 5번 노드, 6번 노드 및 7번 노드에 이르는 제2우회로를 도출할 수 있다.
최단 우회로 도출부(1500)는 우회로 도출부(1400)에 의해 도출된 우회로가 복수개일 경우, 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 최단 우회로를 도출할 수 있다. 도11의 (c)를 참조하면, 최단 우회로 도출부(1500)는 제1우회로와 제2우회로를 구성하는 각 노드(N) 간의 코스트를 비교하여 제1우회로와 제2우회로 중에 코스트가 상대적으로 적은 제2우회로를 선정함으로써 최단 우회로를 도출할 수 있다.
한편, 정지점 생성부(700)는 선박위치 표시부(300)에 의해 전자해도(11) 상에 표시된 선박 위치점들 중에 기지정된 기간 동안 시간별 위치가 동일한 지점을 정지점으로 선정하고, 선정된 복수의 정지점을 군집화하여 주요 정지점으로 생성할 수 있다. 일 실시예에서 정지점은 선박이 실제로 정박하는 항구의 위치에 해당한다.
즉, 정지점 생성부(700)는 일정한 시간 동안 위치가 변하지 않고 동일한 위치점은 정지점으로 간주하며, 간주된 정지점들을 군집화하여 하나의 주요 정지점으로 생성할 수 있다. 정지점 생성부(700)가 정지점들을 군집화하여 하나의 주요 정지점을 생성하는 방식은 주요점 추출부(400)와 같이 군집화 알고리즘을 이용하여 수행될 수 있으므로 중복되는 설명은 생략한다. 일 실시예에서는 정지점 생성부(700)를 통해 선박별 주요 정지점을 생성할 수 있으며, 이를 통해 선박 스펙(예를 들어, 선박 종류, 크기)별 접안 가능한 항구를 추정할 수 있다.
도9를 참조하면, 가변 셀 구획부(800)는 셀 구획부(200)에 의해 만들어진 셀(111, 121)과는 다른 크기를 갖는 가변 셀(131, 132, 133, 134)을 이용하여 전자해도(11)의 전체 영역을 재구획할 수 있다. 이때, 가변 셀 구획부(800)는 가변 셀(131) 내부에 추가 주요점 선정용 영역(1312)을 할당할 수 있다. 일 실시예에서 추가 주요점 선정용 영역(1312)은 가변 셀(131)의 경계선(1311)을 따라 형성되되, 가변 셀(131)의 경계선(1311)에서 가변 셀(131)의 중심 방향으로 일정한 면적을 갖도록 형성될 수 있다.
추가 주요점 선정부(900)는 각 주요점 선정용 영역 내에 진입점과 진출점이 존재하는지를 확인하고, 진입점과 진출점이 존재하지 않는 주요점 선정용 영역(이하, '미포함 영역'이라 함) 내에 가상의 진입점과 진출점을 생성할 수 있다. 도9의 (a)를 참조하면, 셀(132, 134)의 주요점 선정용 영역(1321, 1341) 내에 진입점(13211, 13411)과 진출점(13212, 13412)이 존재할 경우에는 진입점(13211, 13411)과 진출점(13212, 13412) 간을 연결하는 항로 네트워크가 만들어질 수 있으나, 주요점 선정용 영역(1331) 내에 진입점과 진출점이 존재하지 않는 셀(133)의 경우에는 항로 네트워크가 생성되지 않을 가능성이 있다. 따라서, 추가 주요점 선정부(900)는 복수의 셀이 포함된 검색영역(150)을 설정하고, 검색영역(150) 내에 있는 모든 주요점 선정용 영역 안에 진입점과 진출점이 존재하는지를 확인하며, 미포함 영역을 갖는 셀(133) 내에 표시된 선박의 위치점들 중 하나(13313, 13314)를 미포함 영역을 갖는 셀(133)과 인접한 셀(132, 134)의 진입점(13411) 또는 진출점(13212)과 연결함으로써 미포함 영역(1331)을 통과하는 라인(13315, 13316)을 만들고, 라인(13315, 13316)을 형성하는 임의의 지점 중 하나를 가상의 진입점(13311) 또는 진출점(13312)으로 선정함으로써, 진입점과 진출점이 존재하지 않는 셀에서도 항로 네트워크를 만들 수 있다.
항로 군집화부(1000)는 하우스도르프(Hausdorff) 거리 알고리즘을 이용하여 항로 네트워크들 간의 유사도를 판단하고, 유사도가 일정 수치 이상인 항로 네트워크들을 하나의 항로 네트워크로 군집화할 수 있다.
일 실시예에서 항로 군집화부(1000)가 항로 네트워크들의 유사도를 판단하는 방법으로 이용되는 하우스도르프 거리 알고리즘은 두 대상물 사이의 유사성을 수치로 나타내는 방법이며, 두 대상물이 유사할수록 하우스도르프 거리(H)의 값이 작고 비유사 할수록 값이 크다. 예를 들어, 두 대상체 A와 B 사이의 하우스도르프 거리를 구하기 위해, 아래 수학식1과 같이 d(A,B)와 d(B,A)를 각각 계산한다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2020001144-appb-I000001
위 수식에서 a는 A에 속하는 임의의 점의 좌표이고, b는 B에 속하는 임의의 점의 좌표이다. d(a,b)는 점 a와 점b 사이의 유클리드 거리(Euclidean distance)이다. 그러므로 d(A,B)는 대상체 A에 속하는 임의의 점에서 대상체 B의 임의의 점까지의 거리 중 최소값들 중 가장 큰 값을 의미하고, d(B,A)는 대상체 B에 속하는 임의의 점에서 대상체 A의 임의의 점까지의 거리 중 최소값들 중 가장 큰 값을 의미한다. 위 수학식1에 기초하여 하우스도르프 거리 H(A,B)는 아래 수학식2와 같이 d(A,B)와 d(B,A) 중 큰 값을 의미한다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2020001144-appb-I000002
하우스도르프 거리를 구하는 방법은 이미 공지(Dubuisson, M. P. and Jain, A. K. 1994. A Modified Hausdorff Distance for Object Matching. ICPR 94 (1): 566-568)된 것이므로 더 이상의 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
항로 군집화부(1000)는 네트워크 생성부(500)에 의해 만들어진 복수의 항로 네트워크를 서로 비교하고, 하우스도르프 거리 알고리즘을 통해 항로 네트워크들 간의 유사도가 일정 수치 이상일 경우에는 임의의 네트워크 하나를 선정하고, 선정된 네트워크 이외의 항로 네트워크들은 삭제함으로써 유사도가 높은 항로 네트워크들을 하나의 항로 네트워크로 필터링할 수 있다. 도8의 (b)와 (c)를 참조하면, 항로 군집화부(1000)는 진입점인 제5주요점(1181)과 진출점인 제6주요점(1191)을 지나가는 제1항로(141), 제2항로(142), 제3항로(143)의 유사도를 산출하고, 제1항로(141)를 기준으로, 제2항로(142)와 제3항로(143)의 유사도가 일정 수치 이상일 경우에는 제1항로(141)만 남기고 제2항로(142)와 제3항로(143)는 삭제할 수 있다. 즉, 항로 군집화부(1000)는 복잡한 항로 네트워크들을 단순화시킴으로써 전체 시스템의 데이터 처리 효율을 향상시킬 수 있다.
네트워크 갱신부(1100)는 일정한 주기별로 기존에 생성된 항로 네트워크와 비교하여 항로 네트워크를 갱신할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 갱신부(1100)는 기존에 생성되지 않았던 항로 네트워크가 발견되면 이를 신규 네트워크로 추가하고, 현 시점으로부터 일정 기간 이전 동안 사용되지 않은 항로 네트워크는 도태된 항로 네트워크로 분류할 수 있다. 일 실시예에서는 네트워크 갱신부(1100)가 일정 기간(일 예로, 1개월) 단위로 주요점을 추출하고 그에 따른 항로 네트워크를 생성하도록 주요점 추출부(400)와 네트워크 생성부(500)를 제어할 수 있다. 네트워크 갱신부(1100)는 새롭게 만들어진 항로 네트워크를 기존에 만들어진 항로 네트워크들과 비교하여 기존에 없었던 항로 네트워크라고 판단될 경우에는 신규 네트워크로 추가하여 저장할 수 있다. 또한, 네트워크 갱신부(1100)는 일정 기간 동안 실제로 이동한 선박의 위치점들과 항로 네트워크들을 비교하고, 현 시점으로부터 소정의 기간(일 예로, 1개월 이전까지) 동안 사용되지 않았다고 판단되는 기존의 항로 네트워크는 도태된 항로 네트워크로 분류하여 별도로 저장할 수 있다.
선박정보 특정부(1200)는 선박의 IMO 번호 발급을 위해 로이드 선급(Lloyd's Register)에 기제출된 선종과 선박의 크기 정보를 확인하고, 선박의 IMO 번호와 대조함으로써, 해당 선박의 종류와 크기를 특정할 수 있다. 일 실시예에서 선박정보 특정부(1200)는 로이드 선급에 기제출된 IMO 번호별 선종과 선박 정보를 별도의 선박 스펙 저장서버(미도시)로부터 제공받을 수 있다. 선박의 IMO 번호는 위치정보 추출부(100)에 의해 이미 확보된 상태이므로 선박정보 특정부(1200)는 제공받은 선종과 선박 정보를 선박의 IMO 번호와 매칭시킴으로써, 해당 선박의 종류와 크기를 특정할 수 있다.
<항로 안내 방법에 대한 설명>
본 발명의 일 실시예에 따른 항로 안내 방법에 대하여 도2에 도시된 흐름도를 따라 설명하고, 도1 내지 도10에 도시된 도면을 참조하여 설명하되, 편의상 순서를 붙여 설명하기로 한다.
1. 선박별 위치 정보 추출 단계<S101>
본 단계에서는 수집된 AIS(Auto Identification System) 데이터로부터 선박별 위치 정보를 위치정보 추출부(100)가 추출할 수 있다. 구체적으로, 위치정보 추출부(100)는 AIS 데이터 수집부(110)가 수집한 AIS 데이터를 확인하고, 각 선박의 IMO 번호별로 위치 정보를 추출할 수 있다.
2. 선박 정보 특정 단계<S102>
단계 S101 이후, 본 단계에서 선박정보 특정부(1200)는 로이드 선급에 기제출된 IMO 번호별 선종과 선박 정보를 별도의 선박 스펙 저장서버로부터 제공받고, 제공받은 선종과 선박 정보를 위치정보 추출부(100)에 의해 확보된 선박의 IMO 번호와 매칭시킴으로써, 해당 선박의 종류와 크기를 특정할 수 있다.
3. 선박 위치 표시 단계<S103>
단계 S102 이후, 본 단계에서 선박위치 표시부(300)는 위치정보 추출부(100)에 의해 추출된 선박의 위치 정보를 파악하고, 선박의 위치점을 해도 저장부(미도시)에 기저장된 전자해도(11) 상에 표시할 수 있다. 그리고, 본 단계에서 전자해도(11)의 전체 영역은 셀 구획부(200)에 의해 일정한 크기를 갖는 정사각형 모양의 셀(111) 단위로 구획된 것이며, 각 셀(111)에는 셀(111)의 경계선(1111)을 따라 형성되되, 셀(111)의 경계선(1111)에서 셀(111)의 중심 방향으로 일정한 면적을 갖도록 형성된 주요점 선정용 영역(1112)이 포함될 수 있다.
4. 주요 정지점 생성 단계<S104>
단계 S103 이후, 본 단계에서 정지점 생성부(700)는 전자해도(11) 상에 표시된 선박 위치 중에 기지정된 기간 동안 시간별 위치가 동일한 지점을 정지점으로 선정하고, 선정된 복수의 정지점을 군집화하여 주요 정지점으로 생성할 수 있다.
5. 군집 단계<S105>
단계 S104 이후, 본 단계에서 주요점 추출부(400)가 전자해도(11)에 표시된 복수의 지점 중 일정한 영역 내에 위치한 지점들을 군집화하고, 군집화된 지점들을 하나의 주요점으로 추출할 수 있다. 구체적으로, 주요점 추출부(400)는 주요점 선정용 영역(1112) 내에 존재하는 위치점들을 군집화시키고 군집화된 위치점들을 주요점으로 추출할 수 있다. 또한, 주요점 추출부(400)는 동일한 주요점 선정용 영역 내에 존재하는 주요점들을 시간별로 분석하여 진입점과 진출점으로 분류할 수 있다.
6. 추가 주요점 생성 단계<S106>
단계 S105 이후, 본 단계에서 추가 주요점 선정부(900)는 각 주요점 선정용 영역 내에 진입점과 진출점이 존재하는지를 확인하고, 진입점과 진출점이 존재하지 않는 주요점 선정용 영역 내에 가상의 진입점과 진출점을 생성할 수 있다. 구체적으로, 추가 주요점 선정부(900)는 미포함 영역을 갖는 셀(133) 내에 표시된 선박의 위치점들 중 하나(13313, 13314)를 미포함 영역을 갖는 셀(133)과 인접한 셀(132, 134)의 진입점(13411) 또는 진출점(13212)과 연결함으로써 미포함 영역(1331)을 통과하는 라인(13315, 13316)을 만들고, 라인(13315, 13316)을 형성하는 임의의 지점 중 하나를 가상의 진입점(13311) 또는 진출점(13312)으로 선정할 수 있다.
7. 항로 네트워크 생성 단계<S107>
단계 S105 이후, 본 단계에서는 분류된 진입점과 진출점을 서로 연결하여 항로 네트워크를 생성하되, 항로 네트워크의 생성시에는 위치 정보에 따른 선박의 위치가 반영될 수 있다. 선박위치 표시부(300)에 의해 시간별 선박의 위치점들이 셀(131) 내에 표시되므로 네트워크 생성부(500)는 진입점과 진출점을 서로 연결시켜 하나의 항로 네트워크로 생성할 수 있다. 이 때, 진입점과 진출점을 연결하여 만들어진 항로 네트워크 상에는 선박의 실제 위치점들이 포함될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 본 단계는 항로 군집화 단계 및 네트워크 갱신 단계로 세분화될 수 있다.
7-1. 항로 군집화 단계<S1071>
본 단계에서는 항로 군집화부(1000)가 하우스도르프 거리 알고리즘을 이용하여 항로 네트워크들 간의 유사도를 판단하고, 유사도가 일정 수치 이상인 항로 네트워크들을 하나의 항로 네트워크로 군집화할 수 있다. 예를 들어, 동일한 주요점들을 지나가는 항로 네트워크가 복수개 존재할 때, 항로 군집화부(1000)는 임의의 항로를 기준으로, 항로들 간의 유사도를 산출하고, 유사도가 일정 수치 이상일 경우에는 기준이 되는 항로만 남기고 나머지 항로는 삭제할 수 있다.
7-2. 네트워크 갱신 단계<S1072>
본 단계에서는 네트워크 갱신부(1100)가 일정한 주기별로 항로 네트워크를 생성하고, 기존에 생성된 항로 네트워크와 비교하여 항로 네트워크를 갱신할 수 있다. 예를 들어, 1개월 단위로 주요점을 추출하고 그에 따른 항로 네트워크를 생성하도록 주요점 추출부(400)와 네트워크 생성부(500)를 제어하고, 새롭게 만들어진 항로 네트워크를 기존에 만들어진 항로 네트워크들과 비교하여 기존에 없었던 항로 네트워크라고 판단될 경우에는 신규 네트워크로 추가하여 저장할 수 있다. 또한, 네트워크 갱신부(1100)는 현 시점으로부터 1개월간 사용되지 않은 기존의 항로 네트워크는 도태된 항로 네트워크로 분류하여 별도로 저장할 수 있다.
8. 추천 항로 도출 단계<S108>
단계 S107 이후, 본 단계에서는 생성된 선박의 항로 네트워크를 바탕으로 추천항로 도출부(600)가 선박별 추천 항로를 도출할 수 있다. 구체적으로, 추천항로 도출부(600)는 생성된 복수의 항로 네트워크로부터 최단 조건 및 장애 조건 중 적어도 하나를 고려하여 추천 항로를 선정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 본 단계는 최단 항로 도출 단계, 우회로 도출 단계 및 최단 우회로 도출 단계를 포함할 수 있다.
8-1. 최단 항로 도출 단계<S1081>
본 단계에서는 특정 출발지로부터 특정 목적지까지 운항하기 위한 항로 요청이 수신될 경우, 최단 항로 도출부(1300)가 항로 네트워크를 구성하는 각 주요점을 노드(N)로 설정하고, 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 각 노드(N) 간의 코스트를 고려한 최단 항로를 도출할 수 있다.
8-2. 우회로 도출 단계<S1082>
본 단계에서는 최단 항로 도출부(1300)에 의해 도출된 최단 항로와 위험구역(A)으로 설정된 영역이 중첩되는지를 우회로 도출부(1400)가 확인한 후에 중첩된다고 판단되면, 위험구역(A)과 중첩되지 않으면서 위험구역(A)과 일정한 거리 이내에 존재하는 노드(N)를 검색하고, 해당 노드(N)를 우회점으로 선정하고 이를 이용하여 위험구역(A)을 우회할 수 있는 경로를 도출할 수 있다.
8-3. 최단 우회로 도출 단계<S1083>
우회로 도출부(1400)에 의해 도출된 우회로가 복수일 경우, 본 단계에서는 최단 우회로 도출부(1500)가 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 복수의 우회로 중에서 코스트가 가장 적은 최단 우회로를 도출할 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 다양한 실시예에 의하면, 선박에 하나 이상의 센서를 설치하지 않아도 선박별 최적 항로를 도출할 수 있으므로 최적 항로를 도출하는데 소요되는 비용이 센서 방식에 비해 절감되는 효과가 있다.
AIS 데이터에 포함된 과거 항적 데이터를 이용하여 항로를 안내하는 기존 방식은 과거에 갔던 똑같은 항로만 안내할 수 있으므로 돌발 변수나 상황을 고려하여 최적화된 항로를 제시하기에 부족한 면이 있고, AIS 데이터는 시간이 지날수록 방대한 양의 항로 데이터가 축적되므로 데이터 처리 효율이 떨어지는 단점이 있었다. 그러나, 본 발명의 다양한 실시예에 의하면, 특정 크기의 셀 또는 가변 셀 단위로 데이터를 처리하고, 항로 네트워크의 갱신도 셀 또는 가변 셀 단위로 이루어지기 때문에 리소스를 분산시켜 데이터 처리 효율이 뛰어난 효과가 있다.
아울러, 본 발명의 다양한 실시예에 의하면, 실제로 운항중인 선박의 종류와 크기를 고려하여 선박 스펙별 최적 항로를 안내할 수 있으므로 도출된 항로의 신뢰도가 향상되는 장점이 있다. 즉, 선박의 종류와 크기에 따라 주요 정지점을 추출하며, 이는 선박의 스펙별로 최적화된 항구 정보로 이용될 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예들에서는 AIS 데이터를 기반으로 실제로 운행 가능한 항로를 추출하여 항로 네트워크를 구축하고, 이를 선박의 종류와 크기별로 세분화할 수 있다. 따라서, 선박 스펙을 고려한 상태에서 선박이 실제로 운항 가능한 항로를 추천할 수 있으므로 항로 계획 수립시 추천 항로에 대한 신뢰도가 높은 장점이 있다.
더욱이, 수집된 AIS 데이터를 통해 선박의 IMO 번호를 확인하여 IMO 번호 별 선박의 실제 운항 상태를 확인하고, 실제로 운항 중인 선박의 스펙 정보는 로이드 선급에 기제출된 선박 정보를 통해 검증함으로써 정확한 선박 정보에 따른 항로를 도출할 수 있다. 그리고, 주요점 선정용 영역 내에 진입점과 진출점이 존재하는지를 확인하고, 진입점과 진출점이 존재하지 않는 주요점 선정용 영역 내에 가상의 진입점과 진출점을 생성함으로써 진입점과 진출점이 존재하지 않는 셀에서도 항로 네트워크를 만들 수 있으므로 항로 네트워크 생성시 보다 정밀한 경로 생성이 가능하다.
위에서 설명한 바와 같이 본 발명에 대한 구체적인 설명은 첨부된 도면을 참조한 실시예에 의해서 이루어졌지만, 상술한 실시예는 본 발명의 바람직한 예를 들어 설명하였을 뿐이기 때문에, 본 발명이 상기의 실시예에만 국한되는 것으로 이해되어져서는 아니 되며, 본 발명의 권리범위는 후술하는 청구범위 및 그 균등개념으로 이해되어져야 할 것이다.

Claims (5)

  1. 선박의 항로 안내 시스템에 의해 수행되는 항로 안내 방법으로서,
    수집된 AIS(Auto Identification System) 데이터로부터 선박별 위치 정보를 추출하는 선박별 위치 정보 추출 단계;
    상기 위치 정보에 따른 선박의 위치를 전자해도 상에 표시하는 선박 위치 표시 단계;
    상기 전자해도에 표시된 복수의 지점 중 일정한 영역 내에 위치한 지점들을 군집화하는 군집 단계;
    군집화된 지점들을 이용하여 선박의 항로 네트워크를 생성하는 항로 네트워크 생성 단계; 및
    생성된 선박의 항로 네트워크를 바탕으로 선박별 추천 항로를 도출하는 추천 항로 도출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는
    선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 선박별 위치 정보 추출 단계에서, 해당 선박의 IMO(International Maritime Organization) 번호별로 위치 정보를 추출하고,
    상기 선박 위치 표시 단계에서, 상기 전자해도의 전체 영역은 일정한 크기를 갖는 정사각형 모양의 셀 단위로 구획된 것이며, 각 셀에는 상기 셀의 경계선을 따라 형성되되, 상기 셀의 경계선에서 상기 셀의 중심 방향으로 일정한 면적을 갖도록 형성된 주요점 선정용 영역이 포함되고,
    상기 군집 단계에서는, 상기 주요점 선정용 영역 내에 존재하는 지점들을 군집화시키고 군집화된 지점들을 주요점으로 추출하되, 동일한 주요점 선정용 영역 내에 존재하는 주요점들을 시간별로 분석하여 진입점과 진출점으로 분류하며,
    상기 항로 네트워크 생성 단계에서는, 분류된 진입점과 진출점을 서로 연결하여 항로 네트워크를 생성하되, 상기 항로 네트워크 내에는 상기 위치 정보에 따른 선박의 위치가 반영되며,
    상기 추천 항로 도출 단계에서는, 생성된 복수의 항로 네트워크로부터 최단 조건 및 장애 조건 중 적어도 하나를 고려하여 추천 항로를 선정하며, 상기 최단 조건은 선박의 이동 거리 및 이동 시간 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 장애 조건은 기상 정보 및 위험구역에 대한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는
    선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법은
    상기 전자해도 상에 표시된 선박 위치 중에 기지정된 기간 동안 시간별 위치가 동일한 지점을 정지점으로 선정하고, 선정된 복수의 정지점을 군집화하여 주요 정지점으로 생성하는 주요 정지점 생성 단계; 및
    상기 주요점 선정용 영역 내에 진입점과 진출점이 존재하는지를 확인하고, 진입점과 진출점이 존재하지 않는 주요점 선정용 영역(이하, '미포함 영역'이라 함) 내에 가상의 진입점과 진출점을 생성하는 추가 주요점 선정 단계;를 더 포함하고,
    상기 추가 주요점 선정 단계에서는, 상기 미포함 영역을 갖는 셀 내에 표시된 선박의 위치점들 중 하나를 상기 미포함 영역을 갖는 셀과 인접한 셀의 진입점 또는 진출점과 연결함으로써 상기 미포함 영역을 통과하는 라인을 만들고, 상기 라인을 형성하는 임의의 지점 중 하나를 가상의 진입점 또는 진출점으로 선정하는 것을 특징으로 하는
    선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 항로 네트워크 생성 단계는
    하우스도르프(Hausdorff) 거리 알고리즘을 이용하여 항로 네트워크들 간의 유사도를 판단하고, 유사도가 일정 수치 이상인 항로 네트워크들을 하나의 항로 네트워크로 군집화하는 항로 군집화 단계; 및
    일정한 주기별로 항로 네트워크를 생성하고, 기존에 생성된 항로 네트워크와 비교하여 항로 네트워크를 갱신하는 네트워크 갱신 단계;를 포함하고,
    상기 네트워크 갱신 단계에서는, 기존에 생성되지 않았던 항로 네트워크가 발견되면 이를 신규 네트워크로 추가하고, 현 시점으로부터 일정 기간 이전 동안 사용되지 않은 항로 네트워크는 도태된 항로 네트워크로 분류하는 것을 특징으로 하는
    선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법은
    선박의 IMO 번호 발급을 위해 로이드 선급(Lloyd's Register)에 기제출된 선종과 선박의 크기 정보를 확인하고, 선박의 IMO 번호와 대조함으로써, 해당 선박의 종류와 크기를 특정하는 선박 정보 특정 단계;를 더 포함하고,
    상기 추천 항로 도출 단계는
    특정 출발지로부터 특정 목적지까지 운항하기 위한 항로 요청이 수신될 경우, 항로 네트워크를 구성하는 각 주요점을 노드로 설정하고, 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 각 노드 간의 코스트를 고려한 최단 항로를 도출하는 최단 항로 도출 단계;
    도출된 최단 항로와 위험구역으로 설정된 영역이 중첩되는지를 확인하고 중첩된다고 판단되면, 상기 위험구역과 중첩되지 않으면서 상기 위험구역과 일정한 거리 이내에 존재하는 노드를 검색하고, 해당 노드를 우회점으로 선정하고 이를 이용하여 상기 위험구역을 우회할 수 있는 경로를 도출하는 우회로 도출 단계; 및
    도출된 우회로가 복수일 경우, 상기 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 최단 우회로를 도출하는 최단 우회로 도출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는
    선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법.
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