자율운항선박의 안전운항을 위한 적대적 AI 및 강화학습 기술의 연구

A Study on Adversarial AI and Reinforcement Learning Technologies for Safe Navigation of Autonomous Ships

  • 홍예령 (성신여자대학교 AI융합학부) ;
  • 박주현 (동덕여자대학교 데이터사이언스전공) ;
  • 조혜원 (이화여자대학교 전자전기공학과) ;
  • 김민솔 (홍익대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 한지은 (강남대학교 데이터사이언스학과) ;
  • 이규영 (한국과학기술원 정보보호대학원)
  • Ye-Ryeong Hong (School of AI Convergence, Sungshin Women's University) ;
  • Ju-Hyun Park (Dept. of Data Science, Dongduk Women's University) ;
  • Hye-Won Jo (Dept. of Electronic & Electrical Engineering, Ewha Woman's University) ;
  • Min-Sol Kim (Dept. of Computer Engineering, Hongik University) ;
  • Ji-Eun Han (Dept. of Data Science, Kangnam University) ;
  • Gyu-Young Lee (Graduate School of Information Security, KAIST)
  • Published : 2024.10.31

Abstract

해운산업에 인공지능 기술이 결합됨에 따라 자율 항해 기술이 급격히 발전하고 있다. 선박 운항의 안정성과 효율성을 높이기 위해 강화학습을 이용한 충돌 방지 및 경로 생성 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 인공지능은 적대적 공격에 취약하다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 선박의 안전 운항을 위협하는 적대적 공격기법을 비교 분석하고, 강화학습 기술을 평가하여 가장 적합한 기법을 제안함으로써, 향후 선박운항을 위한 연구 방향을 제시하고자 한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 해양수산부 실무형 해상물류 일자리지원사업(스마트해상물류 x ICT멘토링)을 통해 수행한 ICT멘토링 프로젝트 결과물입니다.

References

  1. 이광일, 황승욱, '표준.시험인증 기술동향 - 자율운항선박 국제표준화 동향', TTA 저널, 175, 115-122, 2018