빅데이터·인공지능 등 4차 산업혁명 기술은 교통·의료·환경 등 다양한 분야에서 기술개발을 추진하고 이미 많은 기술이 실제 활용되고 있다. 특히, 철도관제와 항공 관제분야에서도 인공지능 기반 시스템이 접목되어 운영되고 있으나 선박교통관제 분야는 현장에 접목되어 활용되는 기술은 극히 드물다. 선박교통관제사가 관제구역 내에서 적게는 수척, 많게는 수십척의 선박을 동시에 관제하며 발생할 수 있는 인적 과실을 줄이기 위한 인프라 구축은 선박의 안전확보를 위해 필수요소이다. 본 연구는 해양경찰청 선박교통관제기술개발단에서 자체 개발한 음주운항 자동탐지 시스템과 닻 끌림 자동탐지 시스템에 활용한 기술을 소개하고 향후 고도화 및 활용방안을 제시하고자 한다.
자율운한선박에 설치되는 침수 및 화재 센서들의 정보를 활용하면 위기대응 상황 판단 및 안전성 분석이 가능하다. 본 연구에서는 대상 선박에 설치된 센서 정보와 대상 선박의 시뮬레이션 해석정보를 활용하여 손상 및 화재로 인한 위기 상황을 자동으로 인지하고 승조원에게 대응과 안전에 관한 정보를 전시하여 제공하는 모듈을 개발하였다.
자율운항선박은 인간의 개입을 최소화하고, 선박에게 주어진 임무를 안전하게 수행하기 위해 운항에 필요한 다양한 정보를 자동으로 수집 관리하며, 선박이 스스로 판단하여 정해진 목적지까지 부분 또는 전체 항로를 자율적으로 운항하거나, 필요시 부분적으로 원격관제에 의해 운항을 가능하게 하는 선박운항기술을 말한다. 이러한 선박의 안전운항을 위해 선박에 탑재된 다양한 항해 통신장비 및 엔진, 기관 등의 각종 센서로 부터 신호를 수집 및 관리하기 위해서는 공통플랫폼 기술이 필요하다. 이 논문에서 제안하는 공통플랫폼은 스마트 선박 구현의 핵심으로 육상과 선박 간의 위성통신 또는 지상파 통신으로 연결된 통신 환경에서 실시간으로 원활한 정보 교환을 통해 육상의 관제국에서 모니터링과 원격관제를 지원하여 해상의 안전한 선박 운항을 가능하게 한다.
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 논문은 Java를 이용하여 Web환경에서 사용자들이 용이하게 항공기의 운항정보들을 획득할 수 있는 자동항행감시기능의 개발에 대한 것이다. 개발된 기능은 서버와 클라이언트 기능으로 구분된다. 서버는 GPS가 탑재된 항공기로부터 수신된 위치를 데이터베이스에 축척하는 기능과 클라이언트 브라우저로부터의 접속요구에 대하여 Java 애플릿을 송신하는 Web 서버기능을 동시에 가지고 있다. 따라서, 각 클라이언트들은 특정 소프트웨어 없이도 Java 애플릿만 전달받아, 서버의 운항정보 데이터베이스에 접근하여 운항정보를 화면에 실시간으로 현시할 수 있다. 이러한 기능은 기존 장비들이 단독 장치거나 특정 소프트웨어가 필요한 것에 비하여 큰 장점이 있으며, 소프트웨어의 기능향상시 서버측 기능만 수정하면 되므로, 유지보수면에서 또 다른 장점이 있다. Mooney항공기의 운항정보를 수집하여 시험해 본 결과, 본 시제품이 상용 제품개발시 기여할 수 있을 것임을 확인하였다.
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.
무인 항공기는 지상 조종 또는 자동 비행으로 원격제어, 각종 정찰, 수송, 및 공격 등의 다양한 임무를 수행할 수 있는 비행체 및 이를 포함한 시스템을 의미한다. 무인기의 자율 운항을 위해서는 위치, 속도 및 자세 등의 항법 정보를 제공하는 항법 시스템이 반드시 필요하며 크기가 작은 무인기를 위해서는 탑재체의 중량이 적은 항법 시스템이 반드시 필요하다. 최근에는 반도체 MEMS 기술을 이용한 저가형 관성 센서들이 많이 개발 되고 있으며 이를 이용한 소형, 저전력, 고정밀 항법 시스템들이 많이 연구 개발되고 있다. GPS/AHRS 결합 시스템은 자세각, 각속도, 가속도 정보 및 GPS를 이용한 위치, 슥도 정보 제공이 가능한 시스템으로 비행체의 자율비행을 위한 정보 제공이 가능한 시스템이다. 본 논문에서는 MEMS 센서를 기반으로한 GPS/AHRS 결합 항법 시스템 설계하고 차량을 이용하여 성능을 평가한 결과를 보여준다.
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.
현재 선박의 항로계획은 항해사들의 항해지식과 경험을 바탕으로 이루어지고 있다. 하지만 자율운항선박의 등장으로 항로계획의 자동화에 대한 연구가 학계와 산업계에 관심이 높다. 본 연구에서는 AIS 데이터를 활용하여 선박의 항로계획을 자동으로 생성하기 위해 격자기반의 최단경로 알고리즘을 활용하였다. 이는 자율운항선박의 항로계획 생성에 있어 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있다.
대양을 항해하는 선박의 안전 운항을 확보하기 위해 선박 항해시스템 및 선박 자동식별 장치 등의 장비가 기존 선박에 운용되고 있으나, 해상 교통량 증가에 따른 선박 사고는 증가하는 추세에 있다. 이러한 선박 사고는 항해자 및 승무원 등의 인적 오류에 의한 운항과실이 주된 요인으로 파악되었으며 이에 따른 해양사고를 미연에 방지하기 위한 기술이 필요한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 선박 내 항해 및 운항자의 안전 운항을 감시하고 체계적인 관리를 위한 승무원 운용상황 감시 및 관리 시스템을 제안하고, 운항 안전을 위한 통합감시 플랫폼 설계와 승무원 휴대 상태계측 장치 및 휴대 단말시스템을 구현하였다. 또한 이를 통해 통합 안전 정보들의 상호 운용 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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