한국항해항만학회지 (Journal of Navigation and Port Research)

  • 제32권8호
  • /
  • Pages.589-596
  • /
  • 2008
  • /
  • 1598-5725(pISSN)
  • /
  • 2093-8470(eISSN)
한국항해항만학회 (Korean Institute of Navigation and Port Research)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

인공신경망을 이용한 선박의 자동접안 제어에 관한 연구

A Study of the Automatic Berthing System of a Ship Using Artificial Neural Network

  • 배철한 (부산대학교 조선해양공학과 대학원) ;
  • 이승건 (부산대학교 조선해양공학과) ;
  • 이상의 (부산대학교 조선해양공학과) ;
  • 김주한 (부산대학교 조선해양공학과 대학원)
  • Bae, Cheol-Han (Graduate school of Department of Naval Architecture and Ocean Engineering Pusan National University) ;
  • Lee, Seung-Keon (Department of Naval Architecture and Ocean Engineering Pusan National University) ;
  • Lee, Sang-Eui (Department of Naval Architecture and Ocean Engineering Pusan National University) ;
  • Kim, Ju-Han (Graduate school of Department of Naval Architecture and Ocean Engineering Pusan National University)
  • 발행 : 2008.10.31
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

선박의 접안운동을 자동화하기 위하여 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 의한 제어를 수행하였다. ANN은 시스템의 비선형성이 표현 가능하므로 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운동에 적합하다. 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 다층 인식자(Multi-layer perceptron)를 사용하였고, 교사 데이터(Teaching data)와 역전파(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 신경망의 출력값과 목표 출력값 사이의 오차가 최소가 되도록 신경망 학습을 수행하였다. 접안 시 저속조종 수학모델을 사용하여 접안 시뮬레이션을 수행하였으며, ANN의 입력층 성분(unit)이 8개인 구조와 6개인 구조의 접안 제어를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 두 ANN에 의하여 접안 경로 선택에 차이가 나타났으나 접안 조건은 모두 만족하였다.

In this paper, Artificial Neural Network(ANN) is applied to automatic berthing control for a ship. ANN is suitable for a maneuvering such as ship's berthing, because it can describe non-linearity of the system. Multi-layer perceptron which has more than one hidden layer between input layer and output layer is applied to ANN. Using a back-propagation algorithm with teaching data, we trained ANN to get a minimal error between output value and desired one. For the automatic berthing control of a containership, we introduced low speed maneuvering mathematical models. The berthing control with the structure of 8 input layer units in ANN is compared to 6 input layer units. From the simulation results, the berthing conditions are satisfied, even though the berthing paths are different.

키워드

참고문헌

  1. 곽문규, 서상현(1997a), "신경망을 이용한 선박용 자동조타장치의 제어시스템 설계(I)", 대한조선학회 논문집, 제34권 2호
  2. 곽문규, 서상현(1997b), "신경망을 이용한 선박용 자동조타장치의 제어시스템 설계(II)", 대한조선학회 논문집, 제 34권 3호.
  3. 김대수(1992), "신경망 이론과 응용(1)", 하이테크정보, pp.91-142.
  4. 이승건(2004), "선박운동.조종론", 부산대학교 출판부, pp.125-214.
  5. 이승건, 이경우, 이승재, 정성룡(1998), "선박 자동접안 시스템 구축을 위한 인공신경망의 적용", 한국항해항만학회:학술대회지, 춘계학술발표회 논문집, pp.111-119.
  6. 임남균(2007), "인공신경망을 이용한 다방향 접근 시 선박 자동 접이안 제어기 연구", 제어.자동화.시스템공학 논문지, 제 13권, 제4호. https://doi.org/10.5302/J.ICROS.2007.13.4.304
  7. 한국항만협회(2005), "항만설계기준 - 제 2편 설계조건", http://www.koreaports.or.kr, pp.24-30
  8. Hamamoto, M.(1997), "MMG Report II", Bulletin of the Society of Naval Architects of Japan(SNAJ), No.577.
  9. Hasegawa, K. and Kitera, K.(1993), "Mathematical Model of Manoeuvrability at Low Advance Speed and its Application to Berthing Control", Proc. of 3rd International Conference Mano-euvring and Control of Marine Craft(MCMC'94), Osak, Japan, pp.144-153.
  10. Hasegawa, K. and Fukutomi, T.(1994), "On harbour manoeuvring and neural control system for berthing with tug operation", Proc. of 3rd International Conference Mano-euvring and Control of Marine Craft(MCMC'94), pp.127-210.
  11. Hasegawa, K., Nishino, M., Hachii, T., Kang, D. H. and Im, N. K. (2004), "Automatic Teaching Data Creation for Automatic Control System using Artificial Neural Network", Proceedings of the 2nd Asia-Pacific Workshop on Marine Hydrodynamics Busan.
  12. Im, N. K. and Hasegawa, K.(2002), "A Study on Automatic Ship Berthing Using Parallel Neural Controller(2nd Report)-Motion Identification Considering Lateral Speed and Angular Velocity to cope with Disturbances-", J. Kansai Soc. N. A., Japan, No. 237.
  13. Kasai(1997), "MMG Report III", Bulletin of the Society of Naval Architects of Japan(SNAJ)., No.578. (all in Japanese)
  14. Kose, K. (1984), "On a Mathematical Model of Maneuvering Motions of Ships in Low Speeds", JSNA of Japan, Vol. 155, pp.132-138.
  15. Motora, S.(1960), "On the Measurement of Added Mass and Added Moment of Inertia of ships in Steering Motion", Proc. of First Symposium on Ship Maneuverability, Washington, DTMB Report No. 1461.
  16. Michael, C.(1993), "NEURAL NETWORKS A Tutorial", PTR Prentice-Hall, pp.1-65.
  17. Newman, J. H.(1997), "Marine Hydrodynamics", The MIT Press, pp.16-18.
  18. Ogawa, A.(1997), "MMG Report I", Bulletin of the Society of Naval Architects of Japan(SNAJ), No.575.