한국해양대학교

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해상교통 빅데이터 기반 해상 예·특보 구역 개선에 관한 연구

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor 설동일 -
dc.contributor.author 강민균 -
dc.date.accessioned 2024-01-03T16:10:08Z -
dc.date.available 2024-01-03T16:10:08Z -
dc.date.created 2022-09-06 -
dc.date.issued 2022 -
dc.identifier.uri http://repository.kmou.ac.kr/handle/2014.oak/13093 -
dc.identifier.uri http://kmou.dcollection.net/common/orgView/200000642548 -
dc.description.abstract 해양기상정보는 우리나라 주변을 항해하는 선박 및 해상업무 종사들에게 매우 중요하다. 특히 기상청에서 발표하는 해상특보는 관련법에 따라 선박 출항통제를 할 수 있으므로 해양 사고의 예방 측면에서 매우 중요하다 할 수 있다. 이 연구의 목적은 국내외 해상 예보 및 특보 운영 현황을 파악하고, 실제로 우리나라 주변 해역을 항행하는 각종 선박의 항적을 분석하여 현행 해상 예·특보 구역의 개선방안을 제시하는 것이다. 선박통항 환경을 파악하고 분석하기 위해 GICOMS 선박 항적 빅데이터를 분석하여 선종을 어선, 여객선, 예부선, 화물선, 유조선으로 구분하고, 분석해역을 14구역으로 설정하였다. 각 선종을 해상특보의 선박 출항통제 요건에 대입하여 선박 크기별로 분류하고 각각의 항적을 비교·분석하였다. 또한 해양사고 중 기상악화로 인한 해양사고를 GIS에 중첩시켜 해상교통과의 관계를 검토하였다. 그 결과, 현행 해상 예·특보 구역 중 안쪽먼바다는 남해서부먼바다를 제외하고 모두 세분화할 필요성을 확인하였고, 특히 동해먼바다는 연해구역과 예·특보 구역을 일치시키거나 개선할 필요성을 확인하였다. 또한 전남남부서해앞바다의 경계를 벗어나는 평수구역 제7구 주변의 선박통항 분석을 통하여 해당 앞바다를 맹골수도의 끝단까지 확장할 것을 제안하였다. 이 연구의 결과는 현행 해상 예·특보의 구역을 현 교통상황에 맞게 개선하고 세분화함으로써 해양사고 예방에 기여하고, 해역을 이용하는 선박 및 해상 사용자가 안전하고 경제적인 항해를 하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.|Marine weather information is very important for ships and maritime service workers navigating in the vicinity of Korea. In particular, the marine special weather report announced by the Korea Meteorological Administration is very important in terms of preventing marine accidents because the control of entry and departure of vessels can be performed according to related laws. This study identifies the current status of domestic and foreign marine weather forecasts and special reports, analyzes the movements of various ships navigating in the vicinity of Korea, and suggests ways to improve the current marine forecast and special report areas. In order to identify and analyze the maritime traffic environment, GICOMS’s ship navigation big data were analyzed, and the ship types were classified into fishing vessels, passenger ships, towing vessels, cargo vessels, and oil tankers, and the analysis area was set as 14 zones. Each vessel type was substituted for the control of entry and departure of vessels of the marine special report, classified by size, and compared and analyzed each route. In addition, the relationship with the vessel traffic routes were reviewed by superimposing marine accidents caused by bad weather on the GIS. As a result, it was confirmed that all of the inner offshore among the current marine forecast and special report areas needed to be subdivided except for the West sea, and in particular, offshore of the East sea confirmed the need to match or improve the coastal areas. In addition, it was proposed to expand the coastal area to the end of Maenggol waterway through the analysis of vessel traffic around the 7th district of smooth water areas, which deviates from the boundary of the west coastal sea off the southern part of Jeollanam-do. The results of this study are expected to contribute to the prevention of marine accidents and help ships and maritime users using the sea area safely and economically by improving and segmenting the areas of current maritime forecasts and special reports according to the current traffic situation. -
dc.description.tableofcontents 1. 서론 1 1.1 연구 배경 및 목적 1 1.2 선행 연구 고찰 2 1.3 연구 방법 6 2. 해상 예보 및 특보 운영 현황 7 2.1 국내 현황 7 2.1.1 우리나라의 해상 예·특보 현황 7 2.1.2 항해구역 및 선박 출항통제 현황 17 2.2 국외 현황 19 2.2.1 미국 19 2.2.2 영국 24 2.2.3 일본 25 2.2.4 호주 28 2.3 국내외 해상 예·특보 구역 비교 31 3. 해상교통 분석과 해상 예·특보 구역 획정 32 3.1 해상교통 빅데이터 32 3.2 선종별 항적 분석 35 3.2.1 어선의 항적 분석 35 3.2.2 여객선의 항적 분석 41 3.2.3 예부선, 화물선, 유조선의 항적 분석 44 3.3 모든 선박의 중첩된 항적과 항해구역 및 해양사고 비교 49 3.4 풍랑특보 조건에서의 선박 항적 분석 52 3.4.1 풍랑주의보 조건 52 3.4.2 풍랑경보 조건 53 3.5 서해남부남쪽안쪽먼바다의 평수구역 항적 분석 55 3.6 해상 예·특보 구역 세분화 결과 56 4. 세분화 결과의 비교 및 검증 61 4.1 풍랑경보 조건에서의 항적도 비교 61 4.2 모든 선박의 구역별 분포 비교 및 검증 62 5. 결론 67 -
dc.format.extent 84 -
dc.language kor -
dc.publisher 한국해양대학교 대학원 -
dc.rights 한국해양대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. -
dc.title 해상교통 빅데이터 기반 해상 예·특보 구역 개선에 관한 연구 -
dc.title.alternative A Study on the Improvement of Marine Forecasting and Special Reporting Areas based on Big Data of Maritime Traffic -
dc.type Dissertation -
dc.date.awarded 2022-08 -
dc.embargo.terms 2022-09-06 -
dc.contributor.alternativeName Min-Kyoon Kang -
dc.contributor.department 대학원 항해학과 -
dc.contributor.affiliation 한국해양대학교 대학원 항해학과 -
dc.description.degree Master -
dc.identifier.bibliographicCitation 강민균. (2022). 해상교통 빅데이터 기반 해상 예·특보 구역 개선에 관한 연구. -
dc.subject.keyword 해상교통, 해상특보, 선박 출항통제, 해양사고, 빅데이터, 연해구역, 평수구역 -
dc.contributor.specialty 해사기술안전 -
dc.identifier.holdings 000000001979▲200000002983▲200000642548▲ -
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