복잡한 항만해역에서 자율운항선박 입출항 지원을 위해서는 항내에서 통항하는 선박에 대한 지속적인 인식이 필요하며, 이를 위해 선박자동식별시스템(AIS)에서 송출된 정보를 기반으로 선박의 운동정보(위치/침로/속도), 식별번호 및 크기 정보를 확인한다. 하지만, AIS 탑재 의무가 있는 선박에 대한 정보만 취득이 가능하기 때문에, 보조적으로 육상레이더를 활용하여 AIS 정보로부터 식별이 안되는 선박을 인식할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 자율운항선박 입출항 지원을 위해 레이더 이미지를 활용하여 선박의 운동정보와 형상정보를 동시에 추정할 수 있는 알고리즘을 설계하였다.
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.
본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.
미국은 직접적 잠재적 위협국에서 발사하는 탄도미사일 공격으로부터 본토를 방어하기 위해 탄도미사일 방어체계를 구축하여 운용하고 있다. 미사일 방어국(Missile Defense Agency)은 해상에서는 탄도미사일 방어체계가 탑재된 이지스함(Aegis BMD), Sea-Based X-band 레이더(SBX) 등을, 육상에서는 Ground-Based Interceptor(GBI), Early Warning 레이더, THAAD 등을 운용하고 있으며, 이에 추가하여 하와이에 탄도미사일 방어용 레이더(HDR-H)를 설치 할 예정이다. HDR-H가 전력화되면 아시아-태평양 지역에서의 탄도미사일 도발에 대한 대응 능력이 향상될 것으로 기대된다.
자율운항선박의 원격제어를 위해 선박으로부터 다양한 종류와 포맷의 데이터를 전송받아야 한다. 선체 주변환경을 파악하기 위해 CCTV 영상을, 선박의 운항상 태를 파악하기 위해 각종 센서 메시지를, 레이더신호를 전시하기 위한 레이더 신호 혹은 이미지 등의 데이터를 받아 육상제어 시스템에 전시하고, 사용자의 제어명령을 선박에 전달하기 위한 메시지 교환시스템을 개발하였다.
디지털 선박(Digital Ship)이란 항해의 안전과 효율적 운행을 위해 항해, 조정, 상태감시 등 선박운행에 대한 전반적인 내용들을 컴퓨터를 통해서 구현하고 위성통신을 통해서 육상에서도 제어할 수 있는 완전 자동화 및 네트워크화 된 시스템을 의미하며 궁극적으로 무인화된 선박을 지향한다. 또한 통한항해시스템이란 선박의 경제적이고 안전한 운항을 위해 전자해도와 레이더를 이용하여 선박의 항로를 계획하고 감시하며 최적 항로 분석, 충돌/좌초방지 및 자동항법시스템과 연계한 자동항해 기능을 수행한다. 본 논문은 디지털 선박을 위하여 항해정보시스템과 항해 장비 통합장치 및 통신서버를 기반으로 한 전자해도와 레이더, 자동항법장치(autopilot) 및 각종 항해센서의 다기능 표시장치의 기능과 인터페이스 방안을 제시하였다.
선박관제용 VTS시스템은 레이더, 선박자동식별장치(AIS) 등을 이용하여 정보를 수집하여 관제정보가 필요한 선박국에게 초단파무선통신(VHF)를 통하여 전달한다. 레이더와 선박자동식별장치(AIS) 등은 장비를 이중화하여 안정적인 운영을 할 수 있지만, 관제장비에서 가장 중요한 역할을 담당하는 초단파무선통신(VHF)는 장비만을 이중화하는 것으로 부족한 이유는 바로 주로 선박국이나 육상국에서 일어나고 있는 KEYING현상 때문이다. 최근 제주, 목포, 완도, 여수연안 VTS 등에서 동시 발생한 VHF KEYING 현상을 분석하여 효율적인 대응 방안을 제시하고자 한다.
Hawk에 대한 미래의 계획은, Raytheon/Kongsberg사가 네덜란드 육군 및 공군용으로 개발한 Hawk-AMRAAM 방공시스템의 경우처럼, Raytheon사의 AIM-120 AMRAAM 공대공 미사일을 육상 발사형으로 개조하여 Hawk와 결합시키는 시스템에 초점이 모아지고 있다. AIM-120 미사일은 다수의 고속, 저고도 표적을 요격하기 위해서 사용되며, 사거리는 약 20km이고 최소 발사 간격은 2초 이내이다. 이러한 Hawk/AIM-120 조합을 통해서 Hawk의 장거리 및 고고도 표적에 대한 교전능력을 유지하면서, 작은 레이더 단면적 표적에 대한 Hawk ILM 미사일의 우수한 요격능력도 보유할 수 있게 된다.
세월호 등 기존 선박사고에서 볼 수 있듯이, 사고 선박 항적에 대한 데이터가 일부분이라도 수집되지 않는 경우, 특히 해당 사건발생구간인 경우, 사고분석이 어려운 상황이 발생될 수 있다. 따라서 선박사고가 발생하는 경우, 선박의 사고에 대한 원인분석과 사고수습을 위하여 선박의 정확한 선박의 항적이 요구된다. 선박의 항적은 육상의 시스템에서도 수집될 수 있고, 선박에 탑재된 항해장비에 의해서도 수집된다. 육상에서는 육상에 구축한 레이더, 선박이 송신하는 AIS, V-PASS 등 육상에서 수신데이터로부터 관제시스템에서 수집하는데, 음영구역 등 송수신 권역이 미치지 않는 경우는 데이터 수집이 어렵게 된다. 선박 자체에 저장된 항적은 주로 장비 제조사에 의존되는데, V-PASS 장비의 경우 해경이 모든 어선에 설치하도록 하여, 자료수집이 비교적 쉬운 편이다. 하지만, 현재 저장하고 송신하는 프로토콜 규격(TTA)을 보면, 30초 주기로 이루어져 선박사고에서 사고 분석에 정밀하지 못한 점이 과학수사 현업에서 문제가 되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 사고 분석의 정확성을 제공하기 위하여 무선 채널 상의 부하를 증가시키지 않고, 어선에 탑재된 V-PASS 단말 장비의 저장주기를 변경하는 구조를 분석하고 개선하는 방안을 제공하고자 한다. 이러한 개선을 적용한 시스템으로 실험한 결과 선박의 항적이 좀 더 정밀하고 정확한 자료가 수집되어, 선박사고에 대한 원인분석에 도움이 될 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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