본 연구에서는 항공기 지상 이동 fast-time 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터는 FCFS (first-come first-served) 스케줄러로부터 생성된 스케줄을 사용하여 항공기를 지상 이동시키는데, 항공기의 움직임을 모사하기 위해 1차원 등속 이동 운동 모델을 적용하였다. 공항 내 항공기 충돌 위험이 발생하는 상황을 분석하여 총 6개의 상황으로 분류하였으며 충돌 감지 및 회피 알고리즘을 구현하여 분리 거리를 유지하고 교착 상태를 방지 하도록 하였다. 인천국제공항의 실제 운용상황을 모사한, 72대의 항공기가 포함된 시나리오에 대하여 테스트를 실시하였다. 충돌 감지 및 회피 기능을 사용하지 않은 경우, 다양한 위험 상황이 확인되었으며, 충돌감지 및 회피 알고리즘을 사용하면 위험 상황이 없어지는 대신 추가적인 지연이 발생함을 확인하였다. 또한 회피 알고리즘에서 3가지 통행 우선순위 부여 방식을 구현하여 각 방식에 따른 지연 대수와 평균 지연 시간을 비교하였다. 남은 거리 또는 남은 시간에 따라 우선 순위를 부여하는 방식이 각 상황별 최소 지연을 선택하는 방식에 비하여 전체 추가 지연이 작아짐을 확인하였다.
선박에 현대화된 다양한 항해장비들이 설치됨에도 불구하고 여전히 해양사고가 자주 일어나는데, 이런 사고의 주요 형태 중 하나가 충돌 사고이다. 우리나라 해양사고의 약 1/4이 충돌에 의한 사고이고, 이 중 대부분이 인적오류가 원인인 것으로 알려져 있다. 따라서, 항해사의 의사결정을 도울 수 있는 지능적인 지원 도구가 필요한데, 이와 관련하여 충돌위험을 추정하는 다양한 방식들이 꾸준히 소개되어 왔으며 충돌위험 상황에 대해 사람에게 친숙한 언어적 표현을 반영하여 추론하기 위해 퍼지를 활용한 연구 결과들이 많다. 이런 기존 연구들의 충돌위험도는 현재시점에서 선박들의 속도나 방향 상태가 유지되는 것을 기준으로 충돌위험도를 추정한다. 그러나, 실제 선박에서는 충분히 피항 가능 상황임에도 불구하고 충돌 위험으로 판단되어 잦은 경고를 울리는 시스템들에 대해 항해사들이 느끼는 불편함이 적지 않아 보조 장치들의 알람 기능을 꺼놓은 경우도 많은 것으로 알려져 있다. 이 연구는 선박들의 일반적인 피항 패턴을 반영한 가까운 미래 시점의 충돌위험도 예측에 관한 것으로서, 퍼지추론과 DEVS 형식론에 기반한 충돌 위험 예측 모델을 제안한다.
본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 상황인지 시스템에서 규칙들간에 발생하는 충돌을 실행 이전에 탐지하기 위한 기법을 소개한다. 사용자가 새로운 규칙을 입력하면, 이벤트, 조건, 액션 정보를 단계적으로 분석하여, 동일한 이벤트가 상이한 서비스를 요구하는 규칙들을 탐지한다. 이는 실행 중에 발생되는 충돌을 감소시킴으로써, 동적 충돌 탐지 및 해결 대상을 감소시킨다. 제안된 기법은 규칙 기반 상황인지 미들웨어 상에 구현되었다.
Situation awareness는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공하기 위한 방법으로, 다양한 context와 action이력을 기술하여 협동 시스템을 표현할 수 있는 Situation Aware-Interface Definition Language(SA-IDL) 접근방법이 유용하다. 하지만, SA-IDL로 다수의 상황인지 서비스를 만들게 될 때 서비스 단독으로는 문제가 없을지라도 여러 개의 서비스들 사이에서는 충돌문제가 발생할 수 있다. 이런 충돌을 검출해내고 해결하기 위해서, 을 수학적으로 모델링된 SA-IDL을 통해, 충돌을 수학적으로 정의하여 기술하고, graph theory적인 접근 방법과 자기 상관계수를 통한 마크호프 예측 기법으로 해결하고자 한다.
본 논문에서는 SCADE를 사용하여 항공기 안전필수 시스템인 공중충돌회피시스템(TCAS-II)을 위한 통합 시뮬레이터를 설계한다. 이 TCAS-II시뮬레이터는 기존의 충돌회피 알고리즘의 문제점을 분석하고 실제 공중충돌 상황을 더욱 현실성 있게 시스템 평가에 반영할 수 있도록 편리한 통합시뮬레이션 환경을 반영하여 구현한다. 또한 안전 필수요건인 소프트웨어 국제표준 신뢰성 요건을 만족하면서 실제로 실험할 수 없는 상황에 대한 TCAS-II의 성능분석 및 새로운 충돌회피 로직 연구를 위한 시나리오 편집기를 제시하고 이를 사용하여 전형적인 공중충돌 시나리오에 대한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증한다.
본 논문은 자동차 충돌사고시 승객보호장구인 에어백과 안전벨트가 운전자 안전에 미치는 영향을 컴퓨터 모의충돌실험을 통해 연구하였다. 에어백 전개특성은 실제 에어백 전개 단품실험을 통해, 모의충돌실험차량의 감속도 특성은 실제 차량충돌실험 결과자료를 기초로 자동차 충돌해석 전문프로그램인 LS-DYNA를 이용하여 도출하였고, 에어백과 안전벨트가 운전자 안전에 미치는 영향은 승객거동해석 전문프로그램인 MADYMO를 이용하여 연구하였다. 연구결과. 충돌 후 운전자 머리에 작용하는 1차 접촉 가속도에 대한 저감효과는 에어백을 장착하고 안전벨트도 착용한 A상황이 가장 높고, 다음으로 B상황, C상황, D상황 순이다. 안전벨트가 운전자 머리보호에 미치는 효과는 에어백을 장착한 경우, 안전벨트를 착용한 경우가 안전벨트를 착용하지 않은 경우에 비해 최소 12.2%, 최대 32.5% 증대되고. 에어백을 장착하지 않은 경우는 안전벨트를 착용한 경우가 안전벨트를 착용하지 않은 경우에 비해 최소 14.2%, 최대 28.0% 운전자 머리보호 효과가 증대된다. 에어백이 운전자 머리보호에 미치는 효과는 안전벨트를 착용한 경우, 에어백을 장착한 경우가 에어백을 장착하지 않은 경우에 비해 최소 45.0%, 최대 59.8% 증대되고, 안전벨트를 착용하지 않은 경우에는 에어백을 장착한 경우가 에어백을 장착하지 않은 경우에 비해 최소 39.4%, 최대 66.5% 운전자 머리 보호효과가 증대된다. 특히, 에어백을 장착하고 안전벨트를 착용한 경우가 에어백을 장착하지 않고 안전벨트도 착용하지 않은 경우에 비해 최소 52.9%, 최대 70.5% 운전자 머리를 부상으로부터 보호하는 효과가 증대된다. 따라서. 충돌 후 운전자의 인명피해를 최소화하고 안전을 극대화하기 위해서는 차량에 에어백을 장착함과 동시에 안전벨트를 반드시 착용한 후 운행해야한다. 그러나, 충돌속도가 60Km/h 이상이면 에어백을 장착하고 안전벨트를 착용하였더라도 안전장구로써 기능이 저하되어 운전자 머리를 부상으로부터 보호할 수 없으므로 안전장구가 운전자 안전을 지켜주는 최선의 방법이 아니라 보조장구라는 것을 반드시 인식하여야 할 것이다.
본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.
선박이 운항중 타선과의 충돌상황을 효과적으로 신속하게 파악하는 데 도움을 줌으로써 선박 충돌사고를 방지하기 위한 선박충돌위험도 식별시스템을 개발하였다. 지난 연구에서는, 고안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 부산항에서 일어난 제품운반선과 화물선간의 충돌사고의 실제 AIS 데이터를 이용한 재생시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드를 구축하였고, 실제 해상에서 AIS 신호를 이용하여 성능을 검증해 보고자 하였다. 이를 위해, 군산항과 인천항의 연안여객선에 테스트베드를 장착하고, 실제 운항중 AIS 정보를 이용하여, 실시간으로 선박충돌위험도 식별시스템의 온보드 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 선박충돌위험도 식별 시스템의 테스트베드의 특징과, 실제 해상에서 수행된 온보드 시험 결과에 대해 소개하였다.
항해 중인 함정은 늘 충돌 가능성이 존재하지만 충돌회피를 위한 명확한 기동지침은 없고 함교 당직사관의 직관적 판단에 의존하는 경향이 있다. 본 연구에서는 항해 중인 함정이 방위끌림이 없는 장애물을 조우하는 상황에서 함교 당직사관을 대상으로 언제 어떻게 충돌을 회피하는지 설문조사를 실시하였다. 설문 결과를 활용하여 방위끌림이 없는 장애물 조우 상황, 주·야간 충돌 회피 방법을 분석하였다. 조함이 까다로운 지역은 평택, 목포 순이었고, 주로 협수로 내에서 발생하였다. 빈도는 4시간 항해 시 평균 1회 정도로 나타났으며, 1:1 조우 상황보다 다수 선박 조우가 많았다. 충돌침로 확인 시 전자해도보다 육안 확인 결과를 더 신뢰하였고, 충돌회피 고려 요소로 최단 접근거리, 최단 접근시간을 우선시하였다. 피항의무선과 침로유지선의 충돌회피 기동상 특별한 차이는 없었지만 주·야간 시 최단 접근거리의 차이는 존재했다. 충돌회피 시 대부분의 항해사들은 변침·변속을 함께 사용하는 것을 선호하며 타각 10~15°, 변속 ±5knots, 변침침로는 타함 함미 정방향에서 함미 가중치를 두었다. 이러한 결과들은 승조원들에게 부임 함정의 충돌 회피 기준을 제공하는데 도움이 될 것이며 나아가 AI, 빅데이터 기반의 무인함정 충돌회피 알고리즘 개발에도 적용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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