본 논문은 광범위하게 운용되어지고 있는 선내 AIS 장비의 정보시스템과 VTS 의 실제 데이터를 분석하고 계층적 알고리즘을 기반으로 한 새로운 안전 위험성 평가 방법에 대해 제시하고자 한다.
세부적인 위험평가를 수행하기 전 조사시간을 최소화기 위하여 불필요한 데이터(안전하게 군집된 선박)를 제거하는 사전 평가 솔루션을 제안하였다.
본 논문에서 제안하는 방법은 광범위한 해역에서 조우하는 선박간의 거리계수를 데이터 클러스터링 알고리즘에 적용하여 사용자에게 즉각적이고 편리한 평가 결과를 제공한다. 따라서, 본 알고리즘은 선박 충돌 시 발생할 수 있는 심각한 결과를 경고하고 예방하기 위한 대안이 될 수 있다.
또한 본 논문에서는 현재 사용되고 있는 방법과 비교하여 실질적인 효과를 보여주고자 한다. 다른 평가방법들이 좁은 수역에 대한 요인의 분석 및 평가에만 초점을 맞추고 사용자에게 정보의 교란과 어려움을 일으킬 수 있는 경우, 본 논문에서 제안하는 평가방법은 국제 기준에 따라 충돌예방이 충분하게 평가되어지는 거리 매개변수가 핵심인 넓은 수역에 대해 조사를 수행한다.
베트남 붕따우 해역에서의 실험 결과 본 논문에서 제안된 방법은 실용성과 효율을 보여주었으며, 관련 내용은 4 장에서 설명하였다.
본 논문은 서론, 실시간 데이터를 이용한 충돌 위험 평가, HCAAP 과정, 실험 결과, 결론 5 개의 장으로 구성되어 있다. 2 장에서는 실시간 데이터, 수집 및 전처리 방법, 위험 평가에 대한 정보를 제공하고, 3 장에서는 현재 사용되거나 연구되고 있는 다양한 관련 해상 교통 위험 평가 및 평가 모델을 제시하고 비교하여 본 논문에서 제안된 방법에 대한 채택이유와 HCAAP 방법에 설명하였다.