• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2020

현재 자율운항선박의 성공적 달성을 위해 다양한 연구개발이 진행 중이며 이와 관련하여 자율운항선박의 안전항해 지원을 위해 자율운항 지원 서비스와 해양사고 대응 서비스가 개발되고 있다. 자율운항 지원 서비스는 전자해도표시시스템(ECDIS, Electronic Chart Display and Information System)에서 수립하는 항로 계획 정보를 육상 운항조정상황실에 전송하여 충돌 위험 예측 후 유용한 정보를 자율운항선박에게 제공하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 타 선박과 자율운항선박간의 조우 지점과 타 선박의 사전 변침정보를 미리 알 수 있기 때문에 충돌 예측 정보로써 활용할 수 있다. 해양사고 대응 서비스는 현재 사람에 의존적인 해양사고 상황인식 및 해양사고 대응기관에 전파하는 것을 자동으로 상황을 인식하고 사고 대응하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 사고 단계별 유용한 정보를 사고선박 및 주변 해양사고 대응기관에 정보를 제공함으로써 추가적인 해양사고 방지와 즉각 대응이 가능하다. 본 연구에서는 2가지 서비스를 성공적으로 제공하기 위해 시스템의 요구사항을 분석하고 시스템 아키텍처를 설계하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.167-170
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• 2013

본 논문은 전자해도표시시스템 (ECDIS: Electronic Chart Display and Information System)을 기반으로 하는 충돌회피 지원 시스템의 개발 결과에 대해 기술하였다. 실제 운항 중에는 주변 경계 소홀 및 해상교통법의 오역으로 인하여 선박 충돌 상황이 빈번히 발생하는데 이를 방지하기 위하여 자동으로 충돌 위험물을 인식하고 회피 경로를 생성하고 자동 항해하는 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 전자해도표시시스템과 이와 연동되는 각종 항해통신 장비에서 전달하는 정보를 이용하여 충돌 위험 상황을 자동으로 인식하고 해상교통법 전문가시스템을 이용하여 충돌회피 경로를 생성하여 최종적으로는 그 결과를 전자해도표시시스템에 표시하고 자동항해 장치로 전달한다. 검증은 단계별 충돌 상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션으로 수행되었으며 복잡한 충돌 상황에서도 적절한 충돌회피 경로가 표시됨을 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권1호
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• pp.9-16
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• 2004

본 연구는 선박충돌회피 알고리즘에 대하여 검토하고, 이를 개선하려는 의도로 수행되었다. 선박충돌회피 알고리즘에 대한 연구는 지금까지 많이 수행되었는데, 이런 연구에서 채용하고 있는 핵심 이론을 내용에 따라 구분하면 위험도계산법과 위험지역 설정법으로 각각 나뉠 수 있다. 그 두 가지 이론은 각각의 장점과 단점을 가지고 있으며, 또한 그 한계성을 포함하고 있다. 이번 연구는 두 가지 이론의 한계점을 극복하기 위한 방안을 제시한다. 제시된 모델은 위험도 계산법을 기초로 하고 있으며, 위험도계산법에서 가장 문제시 되어온 임계값 설정 문제를 해결하기 위하여, 사용자가 항해 환경 등에 따라 적절히 그 설정값을 선택할 수 있는 기능을 제시하고 있다. 또한 두 가지 이론의 상호 관계를 규명하기 위해서 위험도 계산법의 시뮬레이션을 인용하여, 본선 주위에 위험구역을 도식해 봄으로써, 위험지역설정과 그 차이를 비교하여, 양자간의 이해를 돕는 수단으로 활용하였다. 마지막으로 위험도 계산법의 경우, 특히 TCPA, DCPA를 사용하여 위험도계산을 할 경우, 두 선박이 선미에서 너무 접근하는 문제점이 발생하는데, 이런 문제의 해결책의 하나로, 위험지역 설정법을 부분적으로 적용한 새로운 모델을 제시하고 그 효용성을 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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• pp.75-76
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• 2007

해난사고에 있어 운항자의 조선 실수가 큰 비중을 차지한다. 이는 항구의 여건이 크게 개선되지 않은 상태에서 선박이 점차 대형화 고속화, 그리고 항만의 물동량 증가에 따른 위험도의 증가라 볼 수 있으며, 이에 따라 연안에서의 선박의 충돌회피를 위한 자동제어에 관한 필요성이 대두되어 본 연구를 진행하였다. 본 연구는 MMG 수학모텔에 기반으로 Surge, Sway, Yaw 3자유도 운동방정식을 사용하였고, 충돌예상시점에 의한 정보(DCPA and TCPA) 를 이용하여 퍼지추론을 통한 위험도를 설정하였다. 이 방법의 설효성을 검증하기 위해 연안에서의 여러 정박지와 선박의 조우 상태에 따른 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.73-75
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• 2022

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.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권6호
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• pp.798-807
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• 2021

4차 산업혁명시대에 해운산업에서는 자율운항 선박의 출현이 예상되고 있다. 이와 관련된 충돌회피 시스템 연구는 활발하지만 대부분 상선을 중심으로 추진되고 있다. 자율운항 선박이 조우하게 될 모든 선박을 고려하였을 때 어선과의 충돌회피 시스템 연구 또한 반드시 필요하다. 본 연구에서는 어선의 점용면적(Ship's domain) 반영한 충돌회피 모델의 연구를 위하여 부산항과 인근 해역의 중·소형 어선과 모든 선박과의 통항 이격거리를 조사하였다. 통항량이 가장 많은 기간의 AIS 데이터 중에서 조우관계에 있는 어선과 모든 선박간 상대위치를 원형산포도로 나타내었고, 이를 대상선박으로부터 방위별 평균 이격거리 및 최다 통항 이격거리로 분석하였다. 분석 결과, 어선의 속력이 증가할수록 평균 이격거리는 방위별 4L에서 8L 정도로 증가하였고, 선박 길이가 증가할수록 10L 이상이던 평균 이격거리가 약 6L 정도로 감소하는 경향이 나타났다. 추후 어선의 점용면적 일반화를 통한 충돌회피 모델에 연구에 본 기초결과가 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.295-296
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• 2022

자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.81-83
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• 2023

자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 현재 시점부터 2주후 미래까지의 항로 혼잡도를 예측하고, 정확도를 제시한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권6호
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• pp.642-648
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• 2019

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.

• 한국항해항만학회지
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• 제43권6호
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• pp.377-383
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• 2019

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.