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 우리나라에서는 해양사고의 효과적인 예방을 위하여 구축 중인 한국형 e-Navigation SV20-선내시스템 원격모니터링 서비스에서는 복원성, 화재, 침수, 과도경사, 항해장비의 이상과 같이 선박의 안전 운항과 직접적으로 관련이 있는 선박의 센서들을 수집, 분석하여 이상 상태와 긴급상황을 자동으로 식별하여 안전운항을 지원하는 기능이 있다. IMO 선박안전관리 시스템의 경우 선원의 인적 과실에 의한 해상에서 안전 및 해양환경 보호를 위한 핵심 요소로서 우리나라는 SOLAS 협약 제9장(선박의 안전운항을 위한 관리)및 ISM CODE를 1999년 2월 해사안전법에 수용하여 2002. 7. 1.부터 단계적으로 시행하고 있다. 이 연구에서는 이 둘의 융합 개념의 기술적 결합을 통한 체계적이고 자동화적으로 선박에서의 안전관리 능력을 제고하여 안전 사고 발생을 최소화 할 수 있는 여러 가지 시스템과 더불어 사고 발생시 효율적으로 대응할 수 있는 표준 토폴로지 기반 UI 및 항차 기반 위기대응 가이던스를 개발 하고자 한다.
기존의 VTS 교육훈련시설은 레이더 영상의 전시에만 의존하여 충실한 교육효과를 거두기 어려운 현실이었다. 최근에 선박 조종시뮬레이터에서 사용되던 3차원 가상영상을 VTS 관제운용에 접목하여 악천 후 등으로 인한 CCTV 활용 및 견시가 불가능한 때에도 선박의 현재 항해 상태를 직관적으로 파악할 수 있는 시스템이 개발되었다. 본 연구에서는 3차원 가상영상의 제공이 관제사의 효율적이고 신속한 의사결정을 어떻게 지원할 수 있는지를 살펴본 뒤, 기존 VTS 훈련 장비에 3차원 가상영상을 접목하여 보다 충실한 교육훈련효과를 거둘 수 있는 방안을 찾아보았다.
2010년대에 들어서며 산업과 행정 등 전반 분야에 있어 주요한 아젠다가 되어 있는 빅 데이터는 산업화를 거쳐 전산화의 장벽까지 넘어선 각 분야에서 혁신적인 데이터 활용을 통해 새로운 가치를 창조하고 있다. RADAR 및 관제설비의 도입으로 고도화된 VTS의 관리 체계는 관제 서버의 구축과 선박의 선박자동식별장치(AIS)의 정착 등 항해설비 발전을 통해 전산의 장벽을 하나씩 거둬가고 있다. 이제는 실시간으로 수집되는 선박 교통 데이터를 통해 해사행정의 새로운 가치 창조를 모색해야 할 시점이다. 따라서 본 연구에서는 예시를 통해 빅 데이터의 개념을 정리하고 해상교통관제를 비롯한 해사행정 전반분야와 해운, 항만, 선박 사업자 전반에게 효율적인 업무 지원을 도모할 수 있는 모델을 제시하고자 하였다. 본 연구결과가 VTS 발전 방안으로 활용되어 제도 개선에 기여할 것으로 기대된다.
최근 해상교통량이 증가하고 연안 항해에 대한 관제 필요성이 요구되면서 선박 교통 관제구역이 점차 확대되는 추세이다. 이러한 관제구역의 확대는 관제사의 업무 부하를 초래하며, 이로 인해 교통 혼잡 시간대와 같이 교통량이 급증하는 경우 관제사가 위험 상황을 인지하지 못하는 상황도 발생하게 된다. 이러한 배경에서 본 논문에서는 관제 업무의 지원을 위해 이상 거동 선박을 자동으로 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 기계학습 기술을 기반으로 관제구역 내의 통항 패턴을 모델링하고, 이를 통해 이상 거동 선박을 식별하는 방법으로, 대상 항만의 누적된 AIS 데이터를 이용하여 모델을 학습하며, 실제 항적 및 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험을 통해 선박교통관제시스템에의 활용 가능성을 고찰한다.
본 연구에서는, 충돌회피지원을 위한 자동제어에 관하여 새롭게 얻은 몇 가지 성과에 대하여 소개하려고 한다. 그 내용의 첫 번째는 그 동안의 기존 연구에서 해결되지 못하였던 집단 선박의 충돌 회피 이론이다. 이 이론은 선박이 무리를 지어 있는 어선 군을 만났거나, 혹은 무리를 지어 접근하는 선박군에 대한 충돌회피 동작에 유용한 알고리즘이다. 피항동작을 계산하는 단계에서 새로운 알고리즘을 적용한 모델을 적용하여 그 유용성을 설명하였다. 두 번째로는 충돌위험도 계산의 통합화 모델 제시이다. 선박의 경우 유지선, 피항선, 추월선, 피추월선 등 상대 선박과의 다양한 조우 상황에 따라, 항해사의 느끼는 위험도 그리고 피항 의무 등에 조금씩 차이가 있다. 이러한 현상을 반영하기 위하여, 충돌회피 동작에 사용하는 위험도 계산을 수행할 때, 조우상황에 따라 적절히 차별을 주는 모델을 제시하였다. 마지막으로는 이렇게 제시된 모델을 이용하여 다양한 상황에 따라 시뮬레이션을 통하여 검증해 보고, 그 유효성을 살펴보았다.
대양 항행하는 거의 모든 선박에서 항해사를 지원하기 위해 선박의 회두각 유지 및 변침을 목적으로 사용되는 일반적인 자동조타기는 대부분 PID형 제어기가 장착되어 있다. 선박 자동조타기의 제어기 계수는 운항 경제성 관점에서 선박의 추진 에너지 손실량(연료소비량)으로써 평가해야 한다. 본 논문에서는 선박 자동조타기의 정량적인 평가함수를 바탕으로 추진 에너지 손실량이 최소가 되도록 자동조타기의 제어이득을 구하고자 한다. 이 때 제약조건, 즉 설계사양을 고려한 RCGA를 이용하여 제어이득의 탐색을 실시하고, 시뮬레이션을 통해 제안한 방법을 검증한다.
이 논문에서는 교육용 컨텐츠 개발 방법인 EduCODE를 제안하고 이를 지원하는 시스템을 설계 및 구현하였다. EduCODE는 영역 모델, 항해 모델, 추상 인터페이스 모델, 애셋 모델 등 4개의 모델로 구성하였으며, 컨텐츠의 구성을 다이어그램으로 표현할 수 있는 표기법을 제안하였다. EduCODE를 지원하기 위한 자동화 시스템은 저작 모듈과 실행 모듈로 구성되어 있으며, 저작 모듈에서 생성된 각 명세서는 국제적인 교육용 컨텐츠 표준인 ADL SCORM XML 코드를 자동으로 생성하고 실행 모듈과 웹 서버를 통해 서비스된다.
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.
기존 연구에서 다중선박의 충돌위험도를 추정하는 알고리즘을 개발한 바 있다. 본 연구에서는 이를 기반으로, 실제 선박에 온보드형으로 설치하여, 운용할 수 있도록 전자해도 기반의 충돌위험도 표시 시스템을 설계하고, 그 표시 프로그램을 구현하였다. 국립해양조사원에서 배포하는 전자해도(IHO S-57) 파일을 이용할 수 있으며, 실시간으로 입력되는 해상교통 정보를 받아 충돌위험도를 계산하여, 표시할 수 있도록 구성하였다. 그리고, 개발된 프로그램의 성능을 검증하기 위하여, 선박운항 시뮬레이터를 이용하여, 실제 선박충돌사고의 AIS 데이터를 이용한 재생시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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