The stability, reliability and efficiency of a smart ship are important issues as the interest in an autonomous ship has recently been high. An automatic collision avoidance system is an essential function of an autonomous ship. This system detects the possibility of collision and automatically takes avoidance actions in consideration of economy and safety. In order to construct an automatic collision avoidance system using reinforcement learning, in this work, the sequential decision problem of ship collision is mathematically formulated through a Markov Decision Process (MDP). A reinforcement learning environment is constructed based on the ship maneuvering equations, and then the three key components (state, action, and reward) of MDP are defined. The state uses parameters of the relationship between own-ship and target-ship, the action is the vertical distance away from the target course, and the reward is defined as a function considering safety and economics. In order to solve the sequential decision problem, the Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithm which can express continuous action space and search an optimal action policy is utilized. The collision avoidance system is then tested assuming the $90^{\circ}$intersection encounter situation and yields a satisfactory result.
본 고에서는 현재 해상과 항공 이동통신에서는 자동 감시 및 트래픽 완화를 위해 도입되고 있는 자동 식별장치에 대한 기술적 특성에 대해서 기술하였다. 특히 해상에서는 2002년 7월부터 의무적으로 선박자동식별장치를 설치할 것을 SOLAS(Safety of Life at Sea)조약에서 규정하고 있다. 자동감시시스템인 선박자동식별장치는 디지틀 무선링크와 GNSS(Global Navigation Satellite System)를 컴퓨터와 상호 연결해서 효율적으로 선박간의 충돌 회피 및 트래픽 관리를 수행한다. 이를 위해서는 각 장치간에 데이터 링크를 효율적으로 사용해야 하는데 이를 SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access)라 부르는 알고리즘이 수행하고 있다. 이 알고리즘은 여러 무선국에 짧은 버스트를 허용해서 정확히 조직화한다. 그러므로 무선국을 설치한 선박이나 항공기간에 충돌은 최소화된다. 본 고에서는 해상 및 항공에서 SOTDMA 알고리즘 동작 및 능력을 분석해서 모델링하여 이 시스템의 throughput을 평가하는 방법을 제시 하였다.
본 고에서는 현재 해상과 항공 이동통신에서는 자동 감시 및 트래픽 완화를 위해 도입되고 있는 자동 식별장치에 대한 기술적 특성에 대해서 기술하였다. 특히 해상에서는 2002년 7월부터 의무적으로 선박자동식별장치를 설치할 것을 SOLAS(Safety of Life at Sea)조약에서 규정하고 있다. 자동감시시스템인 선박자동식별장치는 디지틀 무선링크와 GNSS(Global Navigation Satellite System)글 컴퓨터와 상호 연결해서 효율적으로 선박간의 충돌 회피 및 트래픽 관리를 수행한다. 이를 위해서는 각 장치간에 데이터 링크를 효율적으로 사용해야 하는데 이를 SOTDMA(Self-Organized Time Division Multiple Access)라 부르는 알고리즘이 수행하고 있다. 이 알고리즘은 여러 무선국에 짧은 버스트를 허용해서 정확히 조직화한다. 그러므로 무선국을 설치한 선박이나 항공기간에 충돌은 최소화된다. 본 고에서는 해상 및 항공에서 SOTDMA 알고리즘 동작 및 능력을 분석해서 모델링하여 이 시스템의 throughput을 평가하는 방법을 제시하였다.
최근 선박의 자율운항기술이 활발하게 연구되어 오면서, 경로추종 제어 및 충돌회피 등의 자율운항 기술 연구가 많이 진행되고 있으며 그에 따른 시뮬레이션과 실해역 시험 등도 활발하게 수행되고 있다. 이러한 자율운항기술 중 본 연구에서는 AUV(Autonomous Underwater Vehicle) 진회수 시 모함에 활용되며 쌍동선형을 갖는 쌍동형 무인수상선을 대상으로 경로추종 제어에 대한 실해역 시험을 수행한 내용을 소개한다. 대상선인 쌍동형 무인수상선은 배수량이 약 10ton, 최대속도 10knots를 기준으로 설계된 선형이며 Sail drive 타입의 쌍축 추진기를 탑재하고 있으며 Fig. 1에 나타내었다. 실해역 시험은 경기도 화성시에 위치한 제부마리나 전면 해역에서 여러 속도에 대해 Fig. 2의 경로(빨간색)를 활용하여 수행되었다. 해당 경로는 변침각이 45도까지 이루어져 있다. 경로추종 제어 알고리즘은 목표경유점을 향하기 위해 선수각을 제어하는 부분과 목표속도로 추진하기 위해 속도를 제어하는 부분으로 나뉘어져 있다. 선수각 제어 시 경로와 무인선과의 위치 오차를 줄이는 방향으로 선수각이 향할 수 있도록 알고리즘이 설계되었다. 속도 제어의 경우 RPM 별로 실제 속도를 계측하여 데이터화 한 후, 실제 속도가 명령 속도와 다를 경우 RPM을 가감하여 명령 속도로 추진하기 위해 제어할 수 있도록 하였다. Fig. 2에서 파란색 선은 설계한 알고리즘을 활용하여 경로추종 제어를 한 결과의 궤적을 보여준다.
선박조종 시뮬레이션 모델은 항해사에게 요구되는 항해장비 숙달, 충돌위험 회피, 비상상황 대응 등의 해기능력 향상에 많은 기여를 하고 있으나, 인적오류에 의한 사고는 여전히 발생하고 있다. 여기서는 기존의 선박조종 시뮬레이터를 활용하여 여러 단계의 조종능력을 보유하고 있는 항해자를 대상으로 국제항공 및 해상수색구조편람(IAMSAR manual) 제3권 선내비상사태(On board Emergencies) 익수자(Person Overboard) 편에 구성되어 있는 표준 선박조종법을 검토하였다. 그리고 교육훈련 시 나타나는 항해자의 인적오류 사항을 모니터링하여 인지 시뮬레이션 모델 구축을 위한 기초자료를 검토하였다.
이 연구에서는 대형위그선 개발에 따른 운항요원의 양성 방향에 관한 기초 연구를 수행하였다. 국제해사기구(IMO)는 2002년 12월 제76차 해사안전위원회에서 기존의 선박과 동일한 위그선의 충돌 회피규정 등 안전운항에 관한 잠정적인 가이드라인을 제정하였고, 지난 2005년 5월에는 위그선 운항요원의 운항지식, 운항기술 및 교육훈련 사항 등에 대한 가이드라인을 제시하였다. 위그선은 선박과 항공기의 복합형태인 새로운 운송수단임을 고려한 양성 교육과정 준비가 필요하다. 우리나라는 세계 최고의 조선 인프라와 기술력을 확보하여 대형위그선 건조는 기술적으로 실현가능할 뿐만 아니라 차세대 해상 수송혁신을 주도할 수 있다고 한다. 또한 최근 적재량 100톤급 대형위그선 실용화 사업이 해양수산부를 중심으로 순조롭게 추진되고 있다. 따라서 양 해양대학은 대형위그선 개발 시점에 맞춰 운항요원 양성을 통한 신규분야에 대한 블루오션 창출이라는 목표를 갖고 종합적인 연구와 체계적인 준비가 절실히 요구된다.
무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer - Virtual World - Considerative Layer) 지능시스템 모델을 소개한다.
자율운항선박 관련 기술개발은 2010년도 중반부터 충돌회피, 항로 지정, 디지털 트윈 및 통신 기술개발 등의 주제로 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 이와 비교하여 자율운항선박과 연계된 물류시스템, 항만시설 및 선박교통관제 등의 육상 인프라에 관한 연구는 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 이 연구에서는 자율운항선박의 등장에 따라 기존 선박교통관제 업무에 미치게 되는 영향을 분석함과 동시에 이를 대비하기 위한 관제 업무 변화 방안을 제시하였다. 이를 위하여 현행 선박교통관제 업무를 분석하고, 동시에 자율운항선박 기술 중 선박교통관제에 영향을 미칠 수 있는 요소를 파악하였다. 또한, 선박교통관제사들을 대상으로 자율운항선박 관제 관련 항목 도출을 위한 설문조사를 수행하였으며, 이를 AHP 기법으로 분석한 결과 비상 상황 대응 및 자율운항선박과의 통신 방법에 대한 준비가 가장 중요한 것으로 도출되었다. 이를 기반으로 해상교통관제구역 내에서 데이터 통신을 기반으로 한 기본적인 자율운항선박 관제 절차 및 비상 대응 절차 등 세부 방안을 도출할 수 있었다. 이 연구에서 제안하는 자율운항선박 관제 절차는 향후 자율운항선박의 연안 해상교통안전에 관한 문제점들을 해소하는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
HF대 SSB 해상 데이터통신 서비스를 운용하는 회사는 가입 선박을 대상으로 하지만, 무선프로토콜의 미비로 접속을 요구하는 선박이 많아지면 calling redundancy가 증가되는 문제가 있다. 선박국과 링크접속을 위하여 자유신호를 이용하는 경우가 있지만 선박국들의 호출에 의한 서로간의 충돌을 회피하기가 어렵다. HF대 SSB 통신은 특성상 채널의 트래픽을 고려하여 자동적으로 무선링크가 설정되어야 하며, 트래픽의 과부하시에는 적응적으로 채널의 안정성을 확보하며 운용되어야 한다. 이에 대하여 자유접속, 그룹자유접속, 폴링(polling)의 3가지 접속링크 방식을 순차적으로 구동하는 새로운 무선프로토콜에 대하여 연구하였다
선박은 충돌회피 및 변침을 목적으로 선회를 수행한다. 부적절한 화물 적재 및 선회 중 과도한 타각을 사용하면 전복사고로 이어질 수 있다. 선회 중 선박동적상태가 실시간으로 변화하기 때문에 항해사들은 선회 중 횡경사의 위험을 인지하기 어렵다. autopilot에서 추정된 조종성 지수를 이용하여 선회 중 횡경사를 예측하였다. Autopilot의 Kalman filter를 통하여 추정된 조종성 지수는 실시간으로 예측이 가능하며, 추정된 선회성 지수로부터 선회반경을 구하고 선회 중 횡경사의 계산이 가능하였다. 본 연구는 선회 중 위험횡경사 예방에 관한 기초자료로 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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