• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.166-167
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• 2022

자율운항선박의 개발 및 운용에 대한 논의가 최근 조선해운업계에서 활발하게 이루어 지구 있다. IMO 해사안전위원회 98차회의에서는 자율운항선박을 '다양한 자동화 수준에서 인간의 간섭 없이 독립적으로 운용될 수 있는 선박'으로 정의하였으며, 자율운항 규정 검토작업을 수행하기 위한 임시 정의에 덧붙여서 이러한 자율화등급을 4개로 구분하였다. 하지만 현재 자율화 등급과 관련하여 단순히 인적 요소의 유무로만 구분하기에는 범위가 너무 넓어 재정립이 필요하다는 요구가 있다. 자율운항선박에서의 자율화 등급은 선박의 설계, 구조, 운항등과 밀접하게 관련되는 매우 중요한 요소이기에 본 논문에서는 선박의 등급 화를 나누는 기준 중 동적위치제어시스템을 탑재한 선박들의 등급 기준을 검토하여, 인적 요소 외 다른 요소의 기준이 적용될 수 있는지의 여부에 대해 알아보고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.236-238
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• 2023

자율운항선박 기술개발 사업중 해운 6세부(자율운항시스템 원격관리 및 안전운영 기술 개발)과제에서 자율운항 선박을 지원하기 위한 6종 서비스 중 항만 효율화를 위한 양·적하 작업 시간 예측 서비스에 대한 연구 및 개발을 목표로 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.477-479
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• 2012

최근 선박의 사고가 증가하고 해양 환경오염 문제가 대두되면서 운항 중인 선박을 대상으로 하는 다양한 안전운항 솔루션에 대한 필요성이 요구되고 있다. 안전운항 솔루션은 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 선박의 안전 입출항 지원 서비스의 항목을 정의하고, 이를 구현하기 위한 서버 및 클라이언트 시스템에 대하여 기술한다. 본 연구의 안전 입출항 지원 서비스는 교통정보, 환경정보, 충돌회피지원정보로 구성되며, 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 정보를 제공 받도록 설계하였다. 이렇게 설계된 시스템은 테스트 플랫폼을 통해 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 실해역(여수항)에서의 시험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.158-159
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• 2018

전 세계적으로 진행 중인 스마트 선박 개발 관련 국내 외 동향을 분석하고, 스마트 선박 특히 자율운항 선박에 필요한 주요 기능을 식별하여, 자율운항 선박을 위한 INS(Integrated Navigation System) 개발에 활용되어 질 수 있는 핵심 기술을 소개한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.137-138
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• 2022

자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS)은 전 세계적으로 활발히 연구 개발되고 있다. 국제해사기구(IMO)에서 규정하는 자율도 레벨(Degree of autonomy)의 Degree four에 해당하는 자율운항선박 개발까지 진행되는 가운데, 우리가 연구하고 있는 원격제어는 Degree two에서부터 필요한 주요 개발되어야 하는 핵심 기술 중 하나이다. 원격지에서 운항자가 원격제어시 발생되는 지연 상황에 대해 파악하였고 그중 선박 조종 특성에 의한 지연을 확인하였다. 추후 선박 조종에 영향을 주는 바람, 파고 등의 인자를 추가하여 보다 구체적인 연구 결과를 제시할 예정이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.496-498
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• 2012

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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.122-124
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• 2012

선박운항 시뮬레이터 시스템은 체험자가 실제 선박을 운항하는 것과 유사한 경험을 할 수 있도록 설계된 시스템으로 선원의 교육 및 해상교통 안전진단 등에 활용된다. 이러한 활용 목적에 따른 효과를 극대화하기 위해 시뮬레이션 통제 및 운용 공간을 비롯해 하드웨어 및 소프트웨어, 데이터베이스 등 여러 요소가 유기적으로 연동되어 구성되는데, 공간 및 하드웨어. G.UI 기반의 소프트웨어 등은 실선박과 거의 흡사하게 제작되고 있는 반면 3차원 영상 소프트웨어 및 데이터베이스는 몰입감을 형성하는 가장 중요한 요소임에도 불구하고 사실적으로 묘사되지 못하고 있다. 특히 선박운항 시뮬레이터의 가장 중요한 요소 중 하나인 해양파 묘사에 있어서는 더욱 취약한 모습을 보여주고 있다. 본 발표를 통해 선박운항 시뮬레이터를 위한 여러 해양파 가시화 요소들을 분석해 보고 몰입감 있는 해양파 가시화를 위한 방안을 모색하고자 하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.369-370
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• 2022

최근 자율 운항 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, MUNIN (Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks) 프로젝트를 계기로 자율 운항 선박에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 국제해사기구 IMO는 자율 운항 선박 시대에 대응하기 위해 자율 선박을 MASS (Maritime Autonomous Surface Ship)라 정의하고 선박 자율화 정도에 따라 4단계 등급을 제시하고 있다. 완전한 자율 운항 선박에 대한 요구조건을 만족하기 위해서는 항로 결정과 제어기술이 필수적이다. 본 연구에서는 여러 가지 기술 중 선박의 최적경로를 생성하는 기법을 다룬다. 기존에 최적항로를 생성하기 위한 방법으로는 A^*, Dijkstra와 같은 알고리즘들이 주로 사용되었다. 그러나 이와 같은 알고리즘은 섬이나 육지에 대한 충돌 회피는 고려하고 있지만 수심 및 연안 선박에 대한 규정들은 고려하지 않고 있어 실제로 적용하기에는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 안전을 위해 선박의 선저 여유 수심과, 해도에 규정되어 있는 선박 운항에 대한 여러 규정들을 반영하여 최적 항로를 생성하고자 한다. 최적 항로를 생성하기 위한 알고리즘으로는 강화학습 기반의 Q-learning 알고리즘을 적용하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.74-75
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• 2021

IMO MSC 제104차에서 자율운항선박 운영을 위한 협약을 만들기로 결정하는 등 국제사회에서 자율운항선박에 대한 논의는 본격적으로 진행 중이다. 또한 정부는 자율운항선박 선제적 규제혁신 로드맵을 발표하고 자율운항선박 산업을 활성화하기 위해 관련 규제 이슈 31개를 발굴 개선사항을 제시하였다. 본 연구는 자율운항선박 운항 시 항로시스템 운영 방안에 관한 연구로 항로에서 좌회전하는 선박에 대하여 분석하고자 한다. 이를 위해 해상교통조사를 통해 부산신항 주의해역의 현재 혼잡도를 도출하고 선박의 대형화와 교통량 증가에 따른 주의해역 혼잡도를 시뮬레이션을 이용하여 도출하고자 한다. 그리고 적정 교통량 (L환산 척수)를 제안하고자 한다. 연구 결과는 현행 선박 뿐만 아니라 자율운항선박 운항 시 항로 운영을 위한 기초자료로 사용 될 수 있을 것으로 사료된다

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.76-76
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• 2023

최근 자율주행과 관련한 시장의 관심은 기존 자동차 자율주행에서 선박 자율운항으로 자연스럽게 이동하고 있다. 이에 인공지능 및 빅데이터 등과 같은 최근 기술을 선박 자율주행에 적용하는 자율운항선박(MASS: Maritime Autonomous Surface Ship) 개발이 활발히 진행되고 있으며, 레이더 및 카메라 등과 같은 센서 정보를 선박 자율운항에 적용하여 다양한 선박 운동 및 정보를 획득하는 연구 기술이 집중되고 있다. 이러한 경향에 따라 IMO(International Maritime Organization)과 같은 국제기구에서도 자율운항선박 표준화 본격 논의로 기술표준 선점 경쟁에 참여하고 있다. 이 중 연안 자율운항선박 개발은 IMO에서 주관하는 무인화 핵심기술로 여겨지고 있어, 기존 대양 항해 기술과 함께 연안 항해에 대한 기술 개발의 중요성이 높아지고 있다. 특히 항만 인근 해역에서는 다수의 선박이 입출항함으로 인해 해상에서의 안전과 물류의 효율화가 요구되기 때문에 고도화된 자율운항 기술개발이 필요하다. 하지만 자율운항선박에서의 상황인식 기술은 탑재된 센서의 제한된 시야각 및 기상조건에 따른 인식률이 떨어지는 문제가 생긴다. 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 육상에 설치된 레이더를 활용하여 선박을 탐지할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 육상 레이더를 기반하여 얻어진 레이더 화면상의 물표 정보를 이용해 인공지능 기법에 활용하기 위한 라벨링 자동 생성 방법에 대해 소개한다. 얻어진 물표 정보에 인공지능 기법을 적용하여 선박 길이 정보를 추정하는 기술에 대해 소개한다.