Current Issue

AIS의 정보는 정적정보(Static data)와 동적정보(Dynamic data) 등 크게 2가지로 분류하고 있다. 정적정보는 선박명, 호출부호, IMO 번호, MMSI 식별부호 등의 정보와 목적지, 도착예정시간, 흘수, 항해상태 등 변동이 많지 않은 정보를 말하며 6분 간격으로 전송되는 정보이다. 동적정보는 선박의 이동에 따라 변하는 위치(위도, 경도), 속도(SOG), 침로(COG), 선수(Heding), 선회율(ROT) 등의 정보를 말하며 선박의 상태와 속력에 따라 전송주기가 다르다. 표 1은 Class-A AIS의 동적정보 전송주기를 나타내고 있다[3], [12].

선박위치정보는 동적정보에 포함되어 있으며, 전송 시각의 선박위치, 속도, 침로 등의 정보를 저장하고 있다.

AIS 정보를 수집하는 방법은 크게 3가지로 구분할 수 있다. 첫 번째 방법은 선박에서 발신되는 AIS 신호를 직접 수신하는 방법이며 수신되는 AIS 신호를 통신프로토콜에 따라 메시지를 분석하는 과정이 필요하다.

두 번째 방법은 육상 기지국을 통해 수신되어 저장된 정보를 수집하는 것이다. 국내에서는 해양수산부의 해양안전종합정보시스템(GICOMS, General Information Center on Maritime Safety and Security)을 운영하고 있으며 육상 AIS 기지국에 수신되는 정보를 통합 데이터베이스에 구축하고 활용하고 있다.

국내의 경우 AIS 기지국을 통해 저장되는 전국 선박위치정보는 하루 평균 2,000만 건 이상이며, 1년에 70억 건 이상의 정보가 저장되고 있다[13].

세 번째 방법은 위성 AIS정보를 활용하는 방법이며, 대부분 상용 위성을 운용하는 회사로부터 직접 구입하여 수집할 수 있다. 그러나 일반적으로 상용 위성AIS 정보는 구매 비용이 높고, 주로 무역을 위한 선박 추적용도로 활용되고 있어 전송주기가 30분 간격으로 매우 길기 때문에 활용이 어려운 실정이다[14].

본 연구에서는 선박위치정보 오류 및 이상치 탐지 방안을 적용할 자료를 수집하였으며, 기존에 구축되어 있는 2018년 10월 31일 전국의 AIS 자료를 수집하였다. 수집된 AIS 자료는 총 26,160,503 건이며 항목은 MMSI, 전송시간, 위도, 경도, 속도, 침로, 선수 항목으로 구성되어 있다.

그러나 기존에 구축되어 있는 AIS 자료는 해상 관제에 필요한 항목만 선택하여 구축된 정보이므로 한정된 정보만을 저장하고 있었다. 이를 해결하기 위해 오류 탐지 방안을 수립하기 위한 자료를 별도로 수집하였으며, 2020년 9월 24일~2020년 9월 26일의 3일간 전국의 수신 기지국에 수신된 153,289,183 건의 정보를 수집하였다. 기지국에서 수신된 데이터의 예시는 그림 3과 같으며 상세 내용은 표 2와 같다.

Fig. 3. 
Example of receiver station data

수신된 정보는 메시지 구분 코드와 메시지 내용이 하나의 레코드로 구성되어 있으며, AIS의 동적정보 이외에도 VHF-DSC, 위성망, 레이더 및 위성AIS 정보를 포함되어 있다. AIS 동적정보를 추출하기 위해 빅데이터 플랫폼을 이용하였으며, 수집된 자료로부터 총 69,766,865 건의 AIS 선박위치정보를 수집하였다.

추출된 AIS 동적정보는 MMSI 식별부호와 함께 메시지 수신 일시, 수신 기지국 ID, AIS 신호 Mode, 위도, 경도, 선회율, 속도, 침로, 선수 등의 정보를 포함하고 있다. 속도와 침로항목은 소수점을 제거하기 위해 원본 값에 10을 곱한 값으로 제공되고 있었으며, 위도와 경도 항목은 원본 값에 600,000의 수치를 곱한 값으로 제공되고 있다.

선박위치정보는 AIS 동적정보의 항목 중 위도, 경도로 이루어져 있으며, 따라서 위도, 경도의 오류 및 이상치를 탐지하도록 하였다. 여기서 선박위치정보의 오류는 선박이 물리적으로 있을 수 없는 위치 값을 가질 경우로 정의하였으며, 이상치는 선박의 위치정보가 오류는 아니지만 비정상적인 값으로 판단되어 실제 값을 검수할 필요가 있을 경우로 정의하였다.

오류를 탐지하기 위한 첫 번째 방법으로 대표적인 자료 검수 방법인 경계 값 테스트(boundary test)를 적용하였다. 경계 값 테스트는 입력 범위를 벗어난 값을 탐지하는 가장 기본적인 오류 탐지 방법이며, 선박위치정보의 위도와 경도 값에 적용하였다. AIS 동적정보 목록에서 확인할 수 있는 내용으로 선박의 AIS 장비는 GPS 위성과 연결되지 않았을 경우 위도 91 ˚, 경도 181 ˚의 기본 값을 전송하며, 이 값은 비정상적인 값이므로 오류로 판단하였다.

이후 다른 선박위치정보 오류를 탐지하기 위해 선박의 위치정보를 지도상에 표시하였다. 선박의 위치정보를 시간 순으로 정렬하여 이전 위치와 이후 위치를 연결하여 항적으로 나타내었으며, 그림 4는 남해안에 위치한 선박의 항적을 표시한 그림이다. 이 때, 항적을 표시하는 선의 색은 항적을 연결하는 두 선박위치의 위, 경도 값과 시간을 이용하여 계산한 두 점간의 평균이동속도를 반영하여 속도 값이 높을수록 붉은 색을 띄도록 하였다.

Fig. 4. 
Example of abnormal ship tracks in South Sea

선박의 속도가 비정상적으로 높게 나타난 일부 항적들이 붉은색으로 길게 나타나고 있었으며, 일부 항적은 육지 위에 표시된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 항적은 모두 오류로 나타나는 항적이므로 오류 처리를 위한 방안 수립이 필요하다.

선박의 위치가 순간적으로 다른 위치로 이동한 것처럼 입력된 위치정보 값이 있음을 확인할 수 있다. 이러한 값들은 선박위치정보의 오류로 판단할 수 있으며, 구축된 선박위치정보에 대하여 선박의 속도를 이용한 경계 값 테스트를 수행한다면 오류를 탐지할 수 있다.

그림 5는 선박의 항적을 위, 경도 좌표로 표시한 그래프이며, 위치에 표시된 점의 크기는 해당 지점의 평균이동속도를 의미한다. 그래프의 특정 지점에서 점이 크게 표시되었으며, 속도가 높은 지점임을 확인하였다. 속도의 변화가 나타난 구간을 상세하게 분석하기 위해 동일한 항적에 대하여 시간과 속도의 변화를 그래프로 나타낸 결과는 그림 6과 같으며, 선박의 속도가 최대 70,000 ㎞/h를 초과하여 선박의 속도가 비정상적으로 높음을 확인할 수 있었다. 그림 7은 해당 항적을 지도상에 표시한 후 확대한 그림이다. 동일한 MMSI 번호를 가진 선박의 위치정보를 시간순으로 연결한 항적이 직선으로 보이지만 실제로는 여러 개의 항적이 겹쳐서 나타나고 있다. 시간의 흐름에 따라 선박의 위치정보가 일정한 경로를 그리며 이동해야 했으나, 특정 위치에 선박위치가 고정되어 선박의 항적이 왕복하는 것으로 나타나고 있었다.

Fig. 5. 
Example of latitude/longitude graph (Dot size: velocity)

Fig. 6. 
Example of velocity/time graph

Fig. 7. 
Example of overlapped track

이러한 오류가 발생하는 원인을 분석하기 위해 시간과 위도 그래프를 AIS Mode로 분류한 결과, 오류를 나타낸 선박위치정보가 AIS Class-A 신호와 AIS Class-B 신호가 구분되어 나타난 것을 확인할 수 있었다. 그림 8은 AIS Class-A 신호와 AIS Class-B 신호를 구분하여 표시한 그래프이다. Class-A 신호는 1과 3의 값을 발신하며 Class-B 신호는 4의 값을 발신한다. 그래프에서 확인할 수 있듯이 두 개의 신호가 동시에 입력되고 있었으며, Class-B 신호의 선박위치정보가 고정되어 오류를 발생시키고 있었다. 하나의 선박에서 2개의 AIS 신호가 발신되고 있기 때문에 신호를 구분해서 처리해야 함을 나타내고 있다.

Fig. 8. 
Example of latitude/time graph (Group by AIS Mode)

따라서 본 연구에서는 선박위치정보의 오류를 탐지하기 위한 인자로 선박의 평균이동속도를 사용하였다. 선박의 평균이동속도는 위도와 경도를 사용하여 곡면의 거리를 구할 수 있는 공식 중 빅데이터 플랫폼에서 컬럼(Column) 계산이 가능하도록 한 줄로 구현이 가능한 구면 코사인법칙을 적용하여 계산하였다. 두 점 (lat1,lon1), (lat2,lon2)이 주어졌을 때 구면상의 거리 d는 식 (4)와 같으며 두 점의 이동시간으로 나누어 평균이동속도를 계산하였다. 이 때 지구반지름 R은 6371 ㎞로 가정하였다.

현재 운행 중인 쾌속선의 최고속도는 58.1 knot(107.6 ㎞/h)이며, 일반적인 목적으로 운행하는 선박의 경우 200 ㎞/h를 초과할 수 없기 때문에 속도에 대한 경계 값으로 설정하였다[15]. 다만 200 ㎞/h가 넘는 모든 항적이 오류 항적이라고 할 수 없다. 그림 9와 같이 평균이동속도는 이전의 선박위치를 이용하여 속도를 계산되므로 점 B와 점 C는 200 ㎞/h를 초과하였지만 점 B는 오류 위치정보이며 점 C는 오류 위치정보가 아니다. 따라서 연속된 2개의 선박위치정보의 평균이동속도를 계산하여 점 B만을 오류로 탐지하는 스파이크 테스트(spike test)를 적용하였다.

Fig. 9. 
Example of spike test

상기한 바와 같이 AIS Mode에 따라 선박위치정보를 분류할 수 있음을 확인하였지만 기 구축된 AIS 자료는 AIS Mode 항목이 존재하지 않기 때문에 분류가 불가능한 경우도 있다. 지금까지 분석한 오류 이외에도 예측이 불가능한 오류가 나타나며, 정상적인 값인지 아닌지를 판단하기 위한 자료의 분석과 검수가 필요하다.

따라서 경계 값 테스트와 스파이크 테스트로 탐지된 오류를 제외한 값에 대한 이상치 분석을 수행하여 오류가 발생할 수 있는 선박위치정보를 추출하여 오류를 최소화할 수 있도록 하였다. 이상치를 탐지하기 위한 방법으로 평균이동속도에 대한 이동 IQR 테스트(moving Inter-Quartile-Range test)를 적용하여 이상치를 탐지하고 이를 오류 검수 대상으로 분류하도록 하였다.

기 구축되어 있는 빅데이터의 샘플 데이터셋인 2018년 10월 31일의 AIS 자료에 대하여 선박위치정보 오류 및 이상치 탐지를 수행하였다. 선박위치정보 오류 및 이상치 탐지를 위한 순서도는 그림 10과 같다.

Fig. 10. 
Flowchart of detecting vessel location error and outlier

첫 번째로 위도와 경도 값에 대한 경계 값 테스트를 수행하였다. 위도와 경도 값은 ±90 ˚, ±180 ˚ 범위 이내의 값으로 입력되고 있으므로 이 범위를 벗어난 값을 오류로 판단하고 flag_boundary 값을 1로 입력하였다. 그림 11은 경계 값 테스트로 탐지된 선박위치정보 오류 예시이다.

Fig. 11. 
Example of boundary test

이후 스파이크 테스트를 위한 선박평균이동속도를 계산하도록 하였다. 빅데이터 플랫폼을 이용하여 전체 AIS 정보를 선박 식별 번호인 MMSI 번호를 기준으로 분류하고 분류된 선박위치정보 집합 내에서 선박위치정보를 전송시간의 오름차순으로 정렬하였다.

정렬된 현재 행으로부터 첫 번째와 두 번째 이후 행의 전송시간, 위도, 경도를 불러온 후 각 선박위치까지의 평균이동속도를 계산하여 첫 번째 지점이 스파이크 테스트 임계값을 넘었지만 두 번째 값이 임계값을 넘지 않았을 경우 첫 번째 지점을 오류로 판단하고 flag_spike 값을 1로 입력하였다. 다음 행으로 이동하여 반복 수행하여 모든 선박위치정보에 대해 스파이크 테스트를 수행하였다.

이상치를 탐지하기 위해 선박의 이동 속도를 계산하여 이상 값을 탐지하는 방법인 이동 IQR 테스트를 적용하였다. 이동 IQR 테스트는 현재 값 근처의 샘플링 사이즈 범위의 집단을 만들고 이 집단의 1분위수와 3분위수의 값 차이인 IQR의 스케일 배수만큼 벗어났을 때 이상치로 탐지한다.

이 때 최적의 샘플링 사이즈와 스케일을 분석하기 위해 다양한 조합으로 테스트를 수행하였다. 현재 값으로부터 참조할 이전-이후의 행의 크기를 나타내는 샘플링 사이즈를 10-10 구간부터 10씩 증가시켜 100-100 구간까지 테스트하였다. 이와 함께 1분위수와 3분위수 값으로부터 이상치를 판별하기 위해 사용하는 스케일을 1.5부터 0.5씩 증가하여 6까지 테스트 하였다. 이상치로 탐지된 선박위치정보의 flag_outlier 값을 1로 입력하고 탐지된 건수를 비교해 보았다.

선박위치정보의 오류 및 이상치 탐지를 위해 데이터 분산 처리가 가능한 Spark 기반의 빅데이터 분석 플랫폼을 활용하였다. Apache Spark는 대용량 자료의 분산 저장과 인-메모리(in-memory) 컴퓨팅을 지원하여 빠른 데이터 입출력 및 계산이 가능한 오픈소스 분산 클러스터 컴퓨팅 프레임워크이며, 행과 열로 구성된 구조적 데이터에 대해 데이터 프레임(Dataframe) 연산을 지원한다. 함수를 이용한 반복계산이 아닌 데이터프레임의 변환(Transformation)을 이용한 컬럼의 연산 방식을 결정하고 액션(Action)을 통해 컬럼 단위의 분산 처리를 수행한다.

한국해양과학기술원은 해양공간계획에 관한 정책 수립 지원, 해양경찰 경비세력 최적 배치 지원 등을 위해 해양과학 분야 빅데이터의 수집 및 처리, 분석 연구 요구 증가함에 따라 해양과학분야 빅데이터 처리 및 분석 연구지원이 가능하도록 빅데이터 분석 플랫폼을 운영하고 있다. 총 9대로 구성된 HDFS(Hadoop File System) 기반의 시스템은 고용량 데이터의 분산저장 및 병렬처리가 가능하도록 설계되었으며, 최대 72 TB(TeraByte)의 데이터를 저장하고 1.6 TB 메모리 환경에서 정보를 처리할 수 있다. Apache Spark를 적용해 Scala, Python 등 오픈소스 프로그램을 활용할 수 있는 환경을 제공하고 있으며, 빅데이터 처리를 위한 오픈소스 분산처리 플랫폼으로 대용량의 데이터를 고속으로 처리할 수 있다[16].

세부 소프트웨어 구성은 표 2와 같다.

선박위치정보는 7개의 항목을 가진 데이터의 집합으로 Spark 기반의 데이터프레임 분석을 수행할 수 있다. 경계 값 테스트와 스파이크 테스트를 수행하기 위해 그림 12와 같이 컬럼 표현식을 정의하여 연산을 수행하였으며, 탐지된 오류 개수를 세기 위한 액션을 수행하여 결과를 수집하였다. 이동 IQR 테스트를 수행하기 위해 샘플링 사이즈에 따라 이전 이후 행의 선박위치정보를 활용한 IQR 값을 계산할 수 있도록 SQL 표현식을 활용한 그룹 연산을 수행하였다.

Fig. 12. 
Example of dataframe calculation code

연구대상인 기 구축된 AIS 정보는 26,160,503 건이었으며, 경계 값 테스트 및 스파이크 테스트로 검출된 오류는 총 685,150 건으로 2.62 %의 오류가 탐지되었다. 경계 값 테스트로 검출된 오류는 604,969 건으로 2.31 %의 오류가 탐지되었으며, 스파이크 테스트로 검출된 오류는 80,181 건으로 0.31 %의 오류가 탐지되었다. 탐지된 오류 값에 대해 사용자의 목적에 따라 활용이 가능하도록 선박위치정보의 오류 flag 값을 1로 저장하였다.

본 연구에서는 오류로 탐지된 선박위치정보를 제외한 25,555,534 건에 대하여 이상치를 탐지하기 위한 이동 IQR 테스트를 수행하였다. 이동 IQR 테스트를 샘플링 사이즈와 스케일을 변화시키며 이상치를 탐지하였으며, 그 결과는 표 3과 같다. 샘플링 사이즈가 증가할수록 IQR 값이 증가하기 때문에 넓은 범위의 평균을 크게 벗어난 값만 이상치로 탐지하므로 이상치 탐지 건수가 감소하는 경향을 나타냈으며, 스케일이 증가할수록 이상치 탐지 범위를 감소시키므로 이상치 탐지 건수가 감소하는 것을 확인할 수 있었다(그림 13).

Fig. 13. 
Outlier detection result

그림 14는 샘플링 사이즈를 증가시켰을 때 검출되는 이상치의 검출량의 감소율을 나타내는 그래프이다. 샘플링 사이즈를 30에서 40으로 증가시켰을 때 이후부터는 감소율의 변화가 크게 줄어든 것을 확인할 수 있었다.

Fig. 14. 
Outlier detection reduction rate

샘플링 사이즈에 따른 연산 시간의 차이를 확인하기 위해 Spark 엔진 초기화 후 샘플링 사이즈 당 12번의 연산을 수행하고 그 시간을 측정하였다. 최댓값과 최솟값을 제외한 10개의 값의 평균으로 시간을 측정하였으며, 그림 15와 같이 샘플링 사이즈에 따라 연산시간이 선형적으로 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 이상치 탐지를 위한 연산효율을 고려하였을 때 30-30, 40-40 구간의 샘플링 사이즈가 가장 적절한 이동 IQR 테스트 범위로 판단된다.

Fig. 15. 
Execution time(ms) by size

스케일이 값이 클수록 이상치는 정상 자료로 간주되며, 스케일의 값이 작을수록 정상 자료는 이상치로 간주되므로 적절한 스케일 값의 산정이 필요하다. 그림 14는 샘플링 사이즈가 30-30, 40-40 구간인 경우의 스케일에 따른 이상치 탐지율이다. 급격한 변곡점을 나타내지는 않았으나, 이상치 내 오류를 탐지하기 위한 목표 이상치 탐지율에 따라 적절한 스케일을 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 이상치 탐지를 위한 이동 IQR 테스트의 적절한 스케일로 이상치 탐지율의 기울기가 완만해지는 스케일인 3을 제시하였다.

Fig. 16. 
Error detection rate by scale

이상치로 탐지된 선박위치정보가 실제 오류인지 확인하기 위해 선박의 항적을 지도에 표시했으며, 그림 17과 18은 이상치로 탐지된 선박위치정보의 예시를 나타내고 있다. 그림 17은 동일한 MMSI 번호를 가진 선박 오류를 나타내고 있다. 비슷한 시간에 동일한 MMSI 번호를 가진 선박이 먼 거리를 이동하며 높은 속도를 나타내고 있지만 스파이크 테스트에 탐지되지 않은 오류이다. 스파이크 테스트는 순간적으로 벗어난 하나의 값을 탐지할 수 있으나 진동하며 움직이는 항적의 경우는 탐지되지 않음을 확인할 수 있었다.

Fig. 17. 
Example of same MMSI number error

Fig. 18. 
Example of velocity error detection

그림 18은 동일한 선박의 항적이지만 속도가 급격히 변하는 경우가 이어지는 하나의 항적을 나타내고 있다. 동일한 선박에서 발신되는 선박위치정보가 주기적으로 변동하는 것으로 보아 AIS 신호의 클래스 모드별 선박위치정보가 혼합된 것으로 판단된다. 그러나 기 구축된 AIS 정보에는 AIS 클래스 신호 항목이 없으므로 해당 오류를 탐지하기는 어렵다.

이상치로 분류된 선박위치정보를 확인했을 때 많은 수의 항적이 오류로 판단되는 것을 확인하였다. 그러나 육안으로 검증하기에는 많은 수의 이상치가 분류되고 있으며, 이를 개선하기 위해 빅데이터로 구축할 선박위치정보의 항목 정의가 필요할 것으로 판단된다.