한국해양대학교

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해상교통 빅데이터를 활용한 GIS 환경에서의 항행공간계획에 관한 연구

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dc.contributor.advisor 조익순 -
dc.contributor.author 이정석 -
dc.date.accessioned 2021-01-31T08:40:38Z -
dc.date.available 2021-01-31T08:40:38Z -
dc.date.issued 2020 -
dc.identifier.uri http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/12564 -
dc.identifier.uri http://kmou.dcollection.net/common/orgView/200000341992 -
dc.description.abstract 최근 해양공간은 사용하는 주체들에 의해 구체적 관리체계 없이 선점식으로 이용되고 있다. 해양공간을 이용하는 주체들 간의 갈등이 심화되면서 해양 난개발이 발생하며 사회적인 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영국, 벨기에, 미국, 네덜란드 등은 해양공간의 용도를 체계적, 정량적으로 분리하여 이용 주체들에게 제공하고 있다. 특히, 해양공간 이용 주체 중 항행구역은 다른 목적의 해양 용도보다 최우선시 되고, 항행을 확보할 수 있게 한다. 우리나라는 부산 인근 해역에 해양공간관리계획을 수립 및 발표하였다. 해양용도구역으로 어업활동보호구역, 골재·광물자원개발구역, 해양관광구역, 환경·생태계관리구역, 연구·교육보전구역, 항만·항행구역, 군사활동구역, 안전관리구역으로 분리하였다. 여기서 항만·항행구역이 포함하는 영역은 영해의 경우 17.36%이며, 배타적 경제수역에서는 1.07%로 나타난다. 영해 영역은 항계 내부, 교통안전특정해역으로만 선정되어 있으며, 선박이 항행하기 위한 이외의 해역에서는 항행구역으로 선정되어 있지 않다. 본 연구는 해양공간계획(Marine Spatial Planning, MSP)에서 정량적인 방법으로 항행공간계획의 수립 방법을 제시하고자 한다. 실측 해상교통 데이터 기반으로 선박의 항행 밀집도를 산출한 후, 새로운 방법의 항로 생성 알고리즘을 적용하여 항로의 안전성을 검증한다. 생성된 항로의 안전성 검증 이후, 항행구역에 적용이 가능한지 파악하고 항로를 신설할 해역 또는 항로의 수정이 요구되는 해역에 적용하고자 한다. 항로 생성 알고리즘을 적용하기 위해 1년간의 선박자동식별시스템(Automatic Identification System, AIS) 해상교통 빅데이터 기반으로 KDE(Kernel Density Estimation)분석을 수행하였다. 사용된 Kernel 함수는 Quartic을 사용하였고, 전체 해상 교통량에서 90%를 항행구역으로 선정한 해외 사례를 적용하여 분석하였다. 90%의 KDE 분석 결과를 기반으로 이미지 처리 알고리즘을 수행하여 항로 부분과 그렇지 않은 부분으로 나누기 위해 Otsu 이진화 알고리즘을 수행하였다. 이진화 과정 수행 후, 항로의 가장자리를 추출하기 위해 Sobel, Laplacian, Canny의 알고리즘을 적용하였으며, 이 중 가장 정확하게 추출되는 Canny 알고리즘을 분석에 사용하였다. 항로의 가장자리는 선으로 이루어져 있으며 선과 선이 만나는 지점인 코너를 추출하기 위해 Harris 탐지 알고리즘을 사용하였다. 이와 같이 이미지 처리 알고리즘을 수행한다면 생성된 항로의 초기 모습을 나타낼 수 있다. 하지만, 생성된 항로의 초기모습은 일부 구간이 울퉁불퉁하며 끊어져 있는 부분이 존재한다. 이를 라인 스무싱 작업을 통해 항로를 부드럽게 만들어주고 끊어져 있는 부분을 연결한다. 부드럽게 생성된 항로 구역을 들로네 삼각분할을 적용하여 삼각형으로 분할한다. 생성된 삼각형에 이웃한 삼각형의 개수에 따라 속성값을 1 ~ 3까지 입력 하고, 개별 속성값은 노드, 커브, 세그먼트를 구성할 수 있다. 세그먼트를 모두 연결하면 최종적으로 항로의 센터라인을 생성할 수 있다. 생성된 센터라인은 항로 안전성 측면에서 비교하기 위해 기존 항로의 센터라인과 굴곡도 검증, 교각 검증, RCE(Route Change Envelope) 검증을 수행한다. 일부 구간을 제외하고, 생성된 센터라인은 안전성 측면에서 우수한 결과를 가져왔으며, 이를 해양공간계획의 항행구역으로 선정한다. -
dc.description.abstract So far, various user using marine space around the world have been using it preemptively without a comprehensive management. Such practice has caused such social problems as increased conflicts between marine users and has led to excessive development of marine space. In an effort to resolve such issues, European countries, China, Japan, and the United States categorized marine space systematically and quantitatively prior to providing the area to the users. Especially, the navigation areas among the user using marine space are given priority over other purposes of marine use, and enables navigation routes to be secured. In the Republic of Korea, the Ministry of Oceans and Fisheries and Busan Metropolitan City established and announced the Marine Spatial Management Planning for exclusive economic zones and territorial sea for the first time since the implementation of the Marine Spatial Planning Act. The planning divided marine-use areas into the following zones: fishery activity protection zone; aggregate, mineral resource development zone; marine tourism zone; environment, ecosystem management zone; research and education conservation zone; port, shipping zone; military activity zone; and safety management zone. Here, the area covered by the port, shipping zone represents 17.36% of the territorial sea, and the figure stands at 1.07% in the exclusive economic zone. The designated territorial sea refers to the selected areas only inside the busan harbour limit and the traffic safety designated areas. The sea is not designated as a navigable area if it does not serve the purpose of the space required for sailing. With the aid of a quantitative method, this study attempts to create novel maritime routes – while employing the big data of the maritime traffic to establish navigable areas - in the Marine Spatial Planning (MSP). To perform such task, the traffic density would be calculated based on the actual traffic data, while the safety of the novel maritime route would be verified by applying the new method of the route generating algorithms. Following the verification of the safety of the novel maritime route, this research will subsequently determine whether it can be applied to the navigable areas of the marine spatial planning, and then use it to the areas where the route is to be established or the areas requiring modification of the routes. To apply the route generating algorithms, a one-year KDE (Kernel Density Estimation) analysis, based on the AIS (Automatic Identification System) marine traffic big data, was performed. The Quartic was used for Kernel function, and it was analyzed by applying overseas cases, in which 90% of the total sea traffic was selected as a navigation zone. The image processing algorithm based on the result of 90% KDE analysis was conducted. Also, in order to separate the areas into the route part and the non-route part, the Otus binarization algorithm was used. After performing the image binarization process, Sobel, Laplacian, and Canny's algorithms were applied to extract the boundary of the routes. As a result, Canny algorithm - the most accurate on obtaining boundaries - was used for the analysis. The boundary of the route consists of lines, and the Harris detection algorithm was used to extract the corners where the lines meet one another. When the image processing algorithms are executed as above, it is possible to present the initial appearance of the generated route. However, the routes created by applying the image processing algorithms display some sections as uneven or cut off. The line smoothing operation could smoothen out the lines and combine cut-off parts. Then, the smoothened out route areas could be divided into triangles by applying the Delaunay triangulation. Depending on the number of triangles adjacent to the generated triangles, we can enter the attribute values from 1 to 3, and the individual attribute value can be composed of nodes, curves, and segments. When all segments are connected, it becomes finally possible to create the centerline of the route. The generated centerline is compared with the centerline of the original route in terms of stability. To carry out the comparisons, the sinuosity verification, the intersection angle verification, and the route change envelope(RCE) are performed. In the end, the centerline of the newly generated route, with few exceptions, achieved excellent results in terms of stability, and we intend to select it as a navigable area of the Marine Spatial Planning. -
dc.description.tableofcontents 목 차 Abstract vii 국문초록 x 제 1 장 서 론 1 1.1 연구 배경 및 목적 1 1.2 연구 방법 4 제 2 장 국내외 항행공간계획 동향 6 2.1 해양공간계획(Marine Spatial Planning, MSP) 정의 6 2.2 항행공간계획 해외동향 7 2.2.1 영국 8 2.2.2 벨기에 12 2.2.3 미국 15 2.2.4 네덜란드 20 2.3 항행공간계획 국내동향 21 2.3.1 해양공간계획 수립 현황 21 2.3.2 항만 및 항행구역 한계점 23 제 3 장 수집 데이터 전처리 및 분석 프로그램 27 3.1 선박자동식별시스템 개요 27 3.2 AIS 데이터 특징 및 전처리 과정 30 3.3 분석 프로그램 35 3.3.1 지리공간정보시스템 35 3.3.2 공간정보 분류 35 제 4 장 항로 생성 알고리즘 적용 43 4.1 항로 생성 알고리즘 43 4.1.1 항로 생성 해역 모델링 43 4.1.2 항로 생성 알고리즘 개요 44 4.2 KDE(Kernel Density Estimation) 분석 46 4.2.1 KDE 개요 46 4.2.2 GIS 기반 KDE 분석 47 4.2.3 KDE 분석 결과 49 4.3 항로 생성 이미지 처리 기법 53 4.3.1 이미지 이진화 알고리즘 53 4.3.2 가장자리 추출 알고리즘 58 4.3.3 코너 탐지 알고리즘 64 4.4 항로 센터라인 추출 모델링 69 4.4.1 라인 스무싱 알고리즘 69 4.4.2 들로네 삼각분할 알고리즘 74 제 5 장 생성 항로의 비교 및 검증 80 5.1 항로 안전성 검증 80 5.1.1 굴곡도 검증 80 5.1.2 교각 검증 84 5.1.3 RCE 검증 87 5.2 생성 항로 항행공간계획 적용 92 제 6 장 결 론 94 6.1 연구의 결론 94 6.2 향후 연구 과제 96 참고문헌 98 -
dc.format.extent 101 -
dc.language kor -
dc.publisher 한국해양대학교 대학원 -
dc.rights 한국해양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. -
dc.title 해상교통 빅데이터를 활용한 GIS 환경에서의 항행공간계획에 관한 연구 -
dc.title.alternative A Study on Navigable Spatial Planning using Big Data on Maritime Traffic in Geographic Information System Environment -
dc.type Dissertation -
dc.date.awarded 2020. 8 -
dc.contributor.alternativeName Jeong-Seok Lee -
dc.contributor.department 대학원 해양플랜트운영학과 -
dc.contributor.affiliation 한국해양대학교 대학원 해양플랜트운영학과 -
dc.description.degree Master -
dc.identifier.bibliographicCitation 이정석. (2020). 해상교통 빅데이터를 활용한 GIS 환경에서의 항행공간계획에 관한 연구 -
dc.subject.keyword 해상교통 -
dc.subject.keyword 항로생성 -
dc.subject.keyword 해양공간계획 -
dc.subject.keyword 커널 밀집 예측 -
dc.subject.keyword 빅데이터 -
dc.subject.keyword 이미지 처리 -
dc.subject.keyword 항로 안전성 검증 -
dc.contributor.specialty 해상교통 빅데이터 -
dc.identifier.holdings 000000001979▲200000001758▲200000341992▲ -
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