자율운항선박 (Maritime Autonomous Surface Ship, MASS) 관련 기술이 전 세계적으로 활발히 개발되고 있는 가운데, 우리나라에서도 여러 국가 연구개발 과제를 통한 기술개발이 진행 중 이다. 한편 우리나라 기술 기반의 표준화는 미흡한 수준이다. 국내 선도 기술에 대한 국제표준기구(ISO) 국제 표준 개발을 위하여 자율운항선박 기술 분야와 연계되어 개발되었거나 개발 중인 ISO 표준 분석을 진행하였고, 이를 기반으로 육상제어 기술에 대한 표준화 검토 결과를 제시할 예정이다.
본 논문에서는, 선박의 접/이안 과정을 모니터링 할 수 있는 인공지능 기반의 시스템에서 항만 작업 준비 및 선석 스케줄링 효율성 향상을 위해 계선줄 인식을 통한 접/이안 시간을 인식 하고자 한다. 기설계된 인공지능 모델의 개선을 통해 입력 이미지에서 계선줄을 추출할 수 있고, 계선줄이 선석에 도달 또는 떨어지는 시점을 인식하여 정확한 선박의 접/이안 시간을 제공할 수 있다. 개발 모델은 실환경 데이터를 이용하여 계선줄 인식이 가능함을 결과를 통해 확인하였다.
본 논문은 선박항해 에이전트가 개발 의도와 부합되도록 학습시키는데 있어 가장 중요한 역할을 수행하는 보상설계에 대해 소개한다. 보상설계는 먼저 학습 대상이 무엇인지 명확히 정의하는 것이 중요하며, 보상이 상황에 따라 다른 목적으로 활용되지 않도록 하고 에이전트에게 너무 드물게 주어지지 않도록 보상 형태화를 적용하는 등의 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 보상을 구성하는 요소가 많아지는 경우에는 의도가 명확하게 전달이 되지 않을 수 있으므로 문제를 작은 문제들로 나누어 접근하는 계층적 강화학습 방법 등을 적용할 필요가 있다.
최근 증가하고 있는 해상충돌사고는 대부분 선박을 조종하는 인간의 습관이나 실수에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 선박의 자율화 및 지능화의 연구가 활발히 진행되고 있는데 대표적인 연구로 지능형 자율운항제어시스템이 있다 지능형 자유운항제어시스템은 항로계획, 항로감시 및 충돌회피와 같은 전문가의 지식을 전산화한 것으로써 실제 선박에 장착되거나 시뮬레이션이 이루어질 때 시스템정보의 효과적인 전달을 위한 시각적 표현이 필요하다. 본 연구에서는 지능형 자율운항제어시스템의 2D기반 그래픽환경 구축을 위한 디스플레이를 개발한다. 디스플레이는 가상세계로부터 입력되는 데이터를 가상이미지로 변환한 후 사용자가 원하는 정보를 표현한다. 지능형 자율운항제어시스템에 근거한 디스플레이는 선박의 항해장비와 직접 연동되지 않기 때문에 구현, 수정 및 확장이 용이하다는 장점이 있다. 또한 본 연구에서 개발된 디스플레이는 가상이미지라는 개념을 도입하여 편리한 출력 수정과 선택이 가능하다. 제안된 연구는 가상세계의 데이터와 디스플레이에 표현된 정보를 비교ㆍ평가하여 성능을 검증한다.
본 연구는 당직항해사의 해상상황 인식개선을 위해 시각적 항해보조 장비를 개발하고 그 성능시험 결과를 분석하였다. 개발된 장비는 영상신호를 발생하는 복합영상센서, 거리를 탐지하는 레이저 거리측정부, 팬틸트부, 중앙제어장치부로 구성된다. 개발된 장비의 Pan/ Tilt 내부에 고성능 영상 센서와 레이져 거리 측정기를 장착하고 있다. 실선 실험을 위하여 선박에 개발된 장치를 설치하고 연안 항해중 위해 요소를 관측하여 나타난 화상을 분석함으로써 그 해상상황 인식 개선성능을 평가하였다. 그 결과로 쌍안경에 비교하여 보다 더 명료한 물표의 인식과 해상상황을 포착할 수 있었다.
현재 선박에서 항해사에게 항로정보를 제공하는 장비는 ECDIS와 GPS 플로터가 많이 사용되고 있으나 자동항로생성 및 항로설명기능이 없어 숙련된 항해사만 사용할 수 있는 문제가 있으며, 특히 종이해도의 대체 시스템인 ECDIS에 사용되는 ENC를 이용한 자동항로생성 및 항로설명에 관한 연구는 없는 실정이다. ENC는 IHO에서 정의한 S-52, S-57 표준포멧을 기반으로 제작된다. 본 논문에서는 ENC의 해도데이터와 GPS의 위치데이터, Anemometer의 풍향${\cdot}$풍속데이터를 이용하여 현 위치에서 목적지까지의 최적항로를 설계하여 안내해주는 항해안내시스템(NGS)을 구축하였고 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 확인하였다.
항로표지는 해상상황 정보를 수집하고 선박들의 항해에 안전을 도모하기 위해 설치 및 운용되고 있다. 관련해 개별 지방청에서 운영되는 데이터를 빅데이터 형태로 활용하고자 하는 경우 수집된 데이터의 품질에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 수집된 항로표지 데이터의 누락 정보를 중심으로 데이터 수집에 있어 장애 생성의 주된 원인을 찾고자 하였다. 수집된 데이터의 분석 결과 기상악화와 표지의 전압이 하락한 날에 데이터 결측 발생률이 톺음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기상 상황, 표지의 전압 상태 그리고 수집된 데이터 개수의 비교를 통해 기상악화가 영향을 미쳤을 수 있음을 확인하였다.
기술의 발전에 따라 항만을 구성하는 시스템들이 급속도로 고도화되고 있다. 근래에는 시스템 간 연결성이 크게 확대되어 이를 활용한 연구 사례가 많이 보고되고 있다. 본 논문에서는 자율운항선박을 대상으로 하는 선박 입출항지원시스템의 개념 설계와 초기 연동 구조 설계 결과를 다룬다. 개발되는 시스템은 선박의 입출항 지원 기능을 수행하기 위해 선박의 운항 정보, 육상의 레이더, AIS 정보 등을 필요로 하며, 이러한 데이터를 활용하고 연계하기 위한 구조가 소개된다.
최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 그러나 GPU 기반의 소프트웨어 방식은 하드웨어를 변경할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점으로 인해 높은 수준의 판단이나 작업을 요구하는 경우에는 이에 적합한 높은 사양의 GPU가 필요하며, 이러한 경우에는 인공지능 작업을 처리하는 그래픽 카드로 교체해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 반도체 내부의 회로를 변경할 수 있는 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 인공지능 시스템을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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