선박은 충돌방지를 위해 해상충돌예방규칙에 의해 운항한다. 하지만 다수의 선박이 동시에 운항하는 특수상황 시에는 해상충돌예방규칙을 적용하기 곤란하며 이때는 운항자의 개인능력에 의한다. 이러한 경우 해상교통관제를 통한 교통상황 관리가 필요하다. 이에 전 세계적으로 VTS(Vessel Traffic Services)를 통해 해상교통이 관리되고 있으며 운용 방법은 관제요원이 VTS 시스템을 이용하여 위험상황을 판단하고 통신시설을 이용하여 선박들에게 안전운항을 권고한다. 이 연구에서는 기존 방법에 AI(Artificial Intelligence) 기법을 추가하여 운항자의 관점에서 위험상황을 판단하는 방법에 대해 고찰한다. 또한, 관제 효율성 증대를 위해 AR(Augmented Reality)기법을 추가한 해상교통안전모니터링 시스템에 대해 설명한다. 이 시스템은 위험상황 및 위험 우선순위 예측이 정량적으로 가능하여 복잡한 교통상황시 실제 운항자가 충돌회피하는 방법과 동일한 순차적 위험상황 해소가 가능하다. 특히, 위험상황을 관제요원의 관점뿐만 아니라 각 선박의 운항자의 관점에서 분석할 수 있어 기존의 방법보다 실제적이다. 또한, 분석결과를 통해 정량적인 위험수역 파악이 가능하여 충돌회피를 위한 권고항로 지원이 가능하다. 결과적으로 이 시스템은 해상교통상황이 복잡한 해역에서의 선박간 충돌방지에 도움이 될 것이다. 특히, 해양분야 제4차 산업혁명에 주요한 분야를 차지하는 자율운항선박에 충돌방지 기능으로 사용될 수 있을 것이다.
국제해상충돌예방규칙은 선박이 다른 선박이나 해저 등 어떠한 물체에도 충돌하지 아니하도록 제정된 국제협약이다. 선박의 충돌예방을 위한 규칙은 19세기 중반부터 성문화되고 다듬어져 현재에 이르고 있다. 따라서 COLREGs에서 사용된 용어와 문장 또한 뚜렷한 학문적, 법률적 의미를 갖고 있다. 그러나 COLREGs를 국내법으로 반영한 해사안전법에서는 '충돌의 위험성'과 '충돌의 위험'을 구분하지 않은 채 혼용하고 있다. 이에 '위험성'의 정의에 대하여 국제연합 산하의 권위 있는 국제기구인 국제해사기구 및 널리 알려진 비정부간 기구인 국제표준화기구에서 정의한 내용을 살펴봄으로써 '위험'과 '위험성'의 차이를 분석하였으며, COLREGs에서 관련 문장을 살펴봄으로써 이를 구분해야할 근거를 제시하였다. 안전한 항해라는 측면에서 볼 때 향후 해사안전법에 '위험'과 '위험성'의 구분이 명확해 짐으로써 이를 준수해야 하는 해기사들의 해상충돌예방을 위한 노력이 한층 체계화되기를 기대하였다.
About 75% of vessel collision accidents are caused by human error, which causes enormous economic loss, environmental pollution, and human casualties, thus research on automatic collision avoidance of vessels is being actively conducted. In addition, vessels must comply with the COLREGs rules stipulated by IMO when performing collision avoidance with other vessels in motion. In this study, the collision risk was calculated by estimating the position and velocity of other vessels through the Probabilistic Data Association Filter (PDAF) algorithm based on RADAR sensor data. When a collision risk is detected, we propose an event-triggered Nonlinear Model Predict Control (NMPC) algorithm that geometrically creates waypoints that satisfy COLREGs and follows them. To verify the proposed algorithm, simulations through MATLAB are performed.
본 논문에서는 지능형 선박의 실시간 장애물회피를 위한 충돌회피시스템을 논한다. 다른 무인자율항체들의 충돌회피시스템과는 달리 지능형 선박의 충돌회피시스템은 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피뿐만 아니라 해양을 항해하는 모든 선박이 준수해야하는 국제해상충돌예방규칙(COLRECs, International Regulations for Preventing Collisions at Sea)을 반영해야한다. 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피라는 일반적인 충돌회피시스템의 목표를 달성하기 위해 BK-곱에 기반한 휴리스틱 탐색기법을 채용하며, 또 다른 목표인 COLREGs의 준수를 위해 충돌회피를 위한 규칙을 적용하는 지식기반시스템을 채용한다. 제안된 충돌회피시스템의 성능검증을 위해 COLREGs에 명시된 여러 가지 조우상황을 설정한 시나리오를 이용하여 최적성과 안정성 관점에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 $A^{\ast}$ 탐색기법과 비교한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 충돌회피시스템이 지능형 선박의 실용적이고 효율적인 실시간 충돌회피시스템으로 적합함을 확인하였다.
본 연구는 해상에서 선박간의 충돌상황을 회피하기 위한 선박 충돌 회피 우선순위지정 및 회피모델의 개발에 중점을 두었다. 이 논문에서는 DCPA, TCPA, VCD 등의 개념을 새롭게 접근하였고, 타 함정의 AIS, GPS 등에서 수집 가능한 정보, 즉 침로, 속도, 목적지, 길이 등을 바탕으로 선박의 조함자가 사전에 설정한 DCPA를 적용하는 SCAAM 개념을 제안하였다. 만약 선박이 충돌 위험이 존재한다면 조함자는 SCAAM을 이용하여 회피항해 또는 현재 침로-속도를 유지할 것인지를 결정하게 된다. 그리고 조함자가 회피를 결심하게 되면 선박은 국제해상 충돌예방규칙에 의거 회피를 결정하게 될 것이다. 따라서 이 연구는 사람의 실수로 인한 선박 충돌사고를 감소함으로써 선박의 안전항해에 기여할 수 있다.
This study presents an automatic collision avoidance algorithm for autonomous navigation of unmanned surface vessels. The performance of the collision avoidance algorithm is heavily dependent on the estimation quality of the course and speed of traffic ships because collision avoidance maneuvers should be determined based on the predicted motions of the traffic ships and their trajectory uncertainties. In this study, the collision avoidance algorithm is implemented based on the Probabilistic Velocity Obstacle (PVO) approach considering the maritime collision regulations (COLREGs). In order to demonstrate the performance of the proposed algorithm, an extensive set of simulations was conducted and the results are discussed.
일본을 중심으로 과거 10여년전부터 수행되어온 선박자동충돌회피연구는 최근 눈부신 IT산업의 발전에 힘입어 실용화 단계에 까지 접어들 수 있는 환경을 맞이 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 선박자동충돌회피지원시스템의 주요 핵심 기술인 자동회피 알고리즘을 구성하기 위한 연구를 수행하였다. 선박운동방정식은 간편히 선체운동을 수학식으로 표현하는 KT모델을 이용하였으며, 선박이 정해진 항로를 유지해 나가는 Track Control System의 구현을 위해서는 퍼지 이론을 이용한 자동제어 시스템을 적용하였다. 또한 충돌회피 추론 부분에서는 위험도 판정을 위하여 TCPA와 DCPA를 이용한 퍼지 추론이 이용되었다. 충돌회피거동 기능면에서는 국제해상충돌예방규칙을 기초로 하여, 두 선박의 다양한 조우 상황을 분석하였다. 이 분석에 기초한 피항거동이 이루어질수 있도록 알고리즘을 구축하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 상황의 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과 적절한 선박충돌회피 동작이 이루어지는 것을 확인하였으며, 향후 더욱 연구가 발전된다면 자동선박충돌회피지원시스템으로 실 선박에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구에서는 소형어선 및 예인선단의 해양사고 사례를 통해 선박의 규정된 등화 및 형상물로 오인할 수 있거나 그들의 특성 식별을 방해하는 등화 및 형상물 또는 적절한 경계(警戒)를 방해하는 등화 및 형상물의 문제점을 살펴보았다. 그리고 다음과 같이 선박의 등화 및 형상물에 관한 규칙을 규정하고 있는 국내법의 개정 필요성을 제시하고자 한다. 먼저 "총톤수 10톤 미만 소형어선의 구조 및 설비기준"은 소형어선이 "국제해상충돌예방규칙" 제26조 및 "해사안전법" 제84조에서 규정하고 있는 "어로에 종사하고 있는 선박"이 표시하여야 하는 등화 및 형상물을 비치하도록 개정하여야 한다. 둘째 소형어선의 항해등 및 레이더반사기에 관한 면제 규칙을 규정하고 있는 "어선설비기준"은 "해사안전법" 제20조의 규정을 충족하도록 개정하여야 한다. 셋째 "해사안전법" 제2조에서 규정하고 있는 "예인선열"의 정의는 "국제해상충돌예방규칙" 제24조의 규정을 충족하도록 개정하여야 한다. 또한 모든 항해사에게 해양사고 예방을 위하여 적절한 등화 및 형상물 표시의 중요성을 강조하고자 한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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