무인수중로봇은 인간의 직접적인 접근이 제한되는 위험한 지역을 운항하기 때문에 인식, 결정, 그리고 행동과 같은 영역전문가의 고유능력을 수행하는 지능형 제어소프트웨어를 반드시 탑재해야한다. 본 논문에서는 다양한 무인항체에 적용 가능한 RVC 지능시스템 모델을 제안하며, 또한 충돌회피시스템, 항해 계획시스템, 그리고 충돌위험도산출시스템으로 구성된 무인수중로봇을 위한 지능형 자율운항시스템을 개발 한다. 충돌회피시스템에서는 퍼지관계곱에 기반한 장애물회피 알고리즘을 제안하는데 이는 생성경로 관점의 안전성과 효율성을 보장한다. 그리고 항해계획시스템에서는 폴리선을 이용한 항로계획 알고리즘을 제안 한다. 제안된 지능형 자율운항시스템의 성능검증을 위해 환경관리자, 객체, 그리고 3차원뷰어로 구성된 시뮬레이션시스템을 개발하여 시뮬레이션을 수행한다.
최근 들어 급증하고 있는 해양 충돌 사고 증가의 원인은 선박을 조종하는 항해사의 잘못된 판단 에 의한 부주의가 대부분이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 가장 적극적인 방법은 선박에 자동화 및 지능화를 부여하여 항해사의 실수를 최소화하는 것이다. 대표적인 연구는 선박의 자율운항시스템(autonomous navigation system)이 있는데, 이는 선박운항에 있어 항해계획을 수립하고 현재의 선박의 상태를 파악하여 선박을 적절히 제어하는 항해 전문가시스템이다. 선박 자율운항시스템은 실세계의 선박에 장착되어 실험하여야하나, 선박은 고가의 운송수단이고, 자율운항시스템을 장착하기 위한 하부장치 인터페이스를 설계 및 구현에 많은 시간이 소요되므로 실제 선박을 모방하는 선박시뮬레이터를 이용하는 방법이 타당하다. 선박시뮬레이터는 선박의 물리적 운항특성을 모방하는 선박운동시뮬레이터와 선박 운항 주변에 변화하는 장애물을 시뮬레이터 하는 주변 객체시뮬레이터로 구성된다. 본 연구에서는 선박 운항 주변에 등장하는 장애물 변화를 시뮬레이션하고, 이에 기반한 ARPA RADAR를 모의 가동하는 주변객체시뮬레이터를 개발한다.
IMO가 정의하고 있는 자율운항선박의 자율도는 4단계로 구분되며, 완전 무인선박인 4단계를 제외한 나머지 단계에서는 자율운항선박에 대한 육상의 원격제어가 가능하도록 해야한다. 본 연구에서는 자율운항선박 기술개발사업을 통해 진행 중인 자율운항선박의 육상원격제어를 위한 비상상황인식 기술 개발에 대해 소개한다. 육상의 원격제어가 수행되어야 하는 비상상황에 대한 식별을 위해, 항적 정보를 이용한 타선 항로예측 기반의 충돌위험영역식별을 수행한다. 또한, 타선의 항적정보를 데이터베이스화하여 자율운항선박 운항 영역에 존재하는 현재의 선박에 대한 이상학적 식별을 수행한다. 제안된 기술은 울산 성능실증센터 및 자율운항선박 해상테스트베드 시험선에서의 기능 및 성능 검증을 위해 준비중이다.
최근 자율운항기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 자율운항선 실증이 증가하고 있으며, 또한 자율운항선의 효율적 운용 특히 운항의 안전성을 위해 입출항 시기의 적절성 또한 중요해지고 있다. 이에 해상교통혼잡도를 예측하고자 하였고, AIS 빅데이터를 통해 선박별항적을 분석 및 분류하고자 하였다. 장기적 관점에서 PORT-MIS 선박입출항현황 데이터(호출번호, 입항일시, 출항일시, 전출항지, 차항지, 계선지)를 과거 AIS 빅데이터와 연결시켜 과거 항적 중 가장 가까운 항적을 찾고자 하였다. 그리고 당시 소요 시간을 반영하여 12개의 시간대별로 어느 시점에 어느 위치 구간에 선박들이 놓이게 될지 예측하였고, 특히 입출항 시기의 적절성에 핵심이 되는 13개로 모델링된 영역에 몇 개의 선박들이 항로를 지나는지에 따라 혼잡도(원활, 혼잡, 정체)를 구분하였다. 또한, 본 연구에서는 단기적 관점에서 실제 AIS가 수신된 후에도 유사한 항적을 검사해가며 혼잡도를 예측하고자 하였고, 이러한 장단기적 혼잡도 예측을 통해 미래 자율운항선입출항 지원 서비스의 안전과 그 적절성을 제공하고자 하였다.
선박을 운항함에 있어 최적항로를 결정하는 것은 항해시간과 연료 소모를 줄이는 중요한 요인 중의 하나이다. 기존에는 항로를 결정하기 위해 항해사의 전문적인 지식이 요구되지만 이러한 방법은 최적의 항로라고 판단하기 어렵다. 따라서 연료비 절감과 선박의 안전을 고려한 최적의 항로를 생성할 필요가 있다. 연료 소모량 혹은 항해시간을 최소화하기 위해서 에이스타 알고리즘, Dijkstra 알고리즘을 적용한 연구가 있다. 하지만 이러한 연구들은 최단거리만 구할 뿐 선박의 안전, 해상상태 등을 고려하지 못한다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 강화학습 알고리즘을 적용하고자한다. 강화학습 알고리즘은 앞으로 누적 될 보상을 최대화 하는 행동으로 정책을 찾는 방법으로, 본 연구에서는 강화학습 알고리즘의 하나인 Q-learning을 사용하여 선박의 안전을 고려한 최적의 항로를 생성하는 기법을 제안 하고자 한다.
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.
자율운항 선박 원격제어를 위해 선박에 설치되어 운용중인 센서 및 기관의 정보를 획득하여 육상에 전송할 필요가 있다. 각 기관 및 센서정보에 직접 연결하지 않고 데이터를 획득하기 위해 선내 네트워크를 조사하여 데이터 스니핑 방식으로 데이터를 획득한 결과 텍스트 데이터 외에 이미지 데이터도 수집할 수 있었다.
가상현실 기술은 다양한 유형으로 발전하고 있다. 해양경찰은 함정 조함 교육을 위해 두 가지 가상현실 환경에서 실습이 진행 중이다. 이 연구는 두 가지 가상 현실 환경에서 조함 교육효과가 어떻게 나타나는지 알기 위해 항해 위험성을 평가하고 분석하였다. 실물형은 데스크톱형보다 최근접거리가 더 길고, 대각도 타 사용 시간과 비상인지 시간이 더 길게 나타났다. 향후 해양경찰 함정 교육을 위한 최적의 가상현실 환경을 구축하고 확장하는데 기초자료로 활용할 예정이다.
자율운항선박의 도입으로 최첨단의 미래선박을 운항하기 위한 전문인력 양성 및 교육훈련이 반드시 필요하다. 국제해사기구에서도 규정검토작업을 마치고 자율운항선박 운용을 위한 법제도를 준비하고 있으나 아직 교육훈련 관련 논의는 시작되지 않았다. 자율운항선박의 출현으로 원격운항자 또는 자율운항시스템 운용 인력이 새롭게 등장할 것이나 이들의 새로운 역할에 대한 교육훈련이 반드시 필요하다고 할 것이다. 이에 이 논문에서는 자율운항선박 운항 인력을 위한 교육훈련의 해외사례를 살펴보고, 시사점을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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