실시간 선박자동식별장치(AIS) 모니터링 시스템은 해양 안전 및 물류 분야에서 필수적이다. 그러나 AIS 관련 상용 플랫폼 서비스는 구독 비용이 발생하고, 자체 시스템 구축은 고가의 서버 인프라가 필요하므로 접근성 면에서 진입 장벽이 존재한다. 본 연구는 이러한 어려움을 극복하기 위하여, 고성능의 전용 서버가 아닌 누구든지 사용할 수 있는 일반적인 데스크톱 PC 환경에서 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 안정적으로 동작하는 실시간 AIS 데이터 분배 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 경량 메시징 프로토콜인 MQTT를 중심으로 Python Flask, WebSocket 기술을 활용하여 데이터 수집과 분배 과정을 효율적으로 설계하여 시스템 부하가 최소화 되도록 설계되었다. 시스템의 실용성을 검증하기 위해, 일반적인 PC 환경에서 다수의 클라이언트가 접속을 시뮬레이션하는 부하 테스트를 실시하였다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 5대의 클라이언트 PC에서 동시 접속하는 클라이언트 각각의 환경에서도 CPU 점유율 10% 이하를 유지하였고, 안정적으로 시스템 운용이 가능한 것을 확인하였다. 이를 통해 제안하는 아키텍처가 개인 연구, 소규모 연구 기관, 교육 목적 등 예산이 부족한 상황에서 AIS 모니터링 시스템을 구축하기 위한 효과적이고 합리적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
The real-time Automatic Identification System (AIS) monitoring system is crucial for marine safety and logistics. However, accessibility is a significant barrier due to subscription costs associated with commercial AIS platform services and the expensive server infrastructure required to build proprietary systems. To address these challenges, this study proposed and implemented a real-time AIS data distribution system that operates reliably on a standard desktop PC, eliminating the need for high-performance dedicated servers. The proposed system minimizes system load by efficiently designing the data collection and distribution process using Python Flask and WebSocket technology, with a focus on MQTT, a lightweight messaging protocol. To evaluate the system's practicality, a load test was conducted, simulating a large number of client connections in a typical PC environment. The results demonstrated that the system maintained a CPU usage of 10% or less, even with five clients accessing the system simultaneously from each of the five PCs, confirming stable operation. This study verifies that the proposed architecture offers an effective and affordable alternative for establishing an AIS monitoring system, particularly for individuals, small research institutes, and educational purposes facing budget constraints.
1. 서 론
2. 관련 연구
3. 기술적 배경
4. 시스템 아키텍처 설계
5. 시스템구현 및 환경
6. 실험 및 성능 평가
7. 결 론
References
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