• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.62-64
• /
• 2022

육상제어센터에서 전송하는 선박 제어 명령이 최소지연과 동작의 정확성 및 신뢰성이 있는 데이터 전송 체계 구축이 필요함에 따라 메시지 교환 방법에 관한 연구를 진행함

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.89-91
• /
• 2022

선원이 탑승한 선박을 육상 원격 제어자가 조종할 경우 현장의 항해사에게도 원격제어 상황이 공유될 필요가 있다. 이를 위해 육상에서 선박으로 전송되는 원격제어 명령을 가시화하는 방안에 관한 기초연구를 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.59-61
• /
• 2022

자율운항선박 원격제어시스템을 개발에 따른 성과 내용과 개발된 시스템의 원활한 동작을 위한 시험 방법과 방향을 제시함으로써 통합 원격제어시스템과 비상상황 시나리오에 대한 효율적인 개발 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.84-85
• /
• 2023

한나라호 기준 시간당 최대 140만 여건 발생하여 LTE상용망으로 육상제어 센터에 100% 전송이 불가능하여 필수적으로 수신되어야 할 데이터가 누락 되는 현상이 발생하는 것을 발견하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.167-168
• /
• 2022

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.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.95-97
• /
• 2023

자율운항선박(MASS)의 원격제어기술은 원격지에서 MASS를 원격제어자에 의해서 제어하기 위한 기술이다. 2023년도 현재 원격제어시스템의 통합구성이 완료되었고, 하반기부터는 해상실험을 통한 시스템 검증작업을 진행할 예정이다. 이러한 시스템 검증 이후에는 원격제어 시 발생할 수 있는 다양한 문제에 적극 대응할 수 있는 위기관리 기술의 개발이 필요하다. 현재 식별된 위기는 통신 두절에 따른 제어 불능, 간헐적 통신 불능에 따른 데이터 손실, 대용량 데이터 전송에 따른 제어명령과 제어응답 사이의 지연에 의한 선박조종의 어려움, 원격제어자의 인적오류에 의한 예상하지 못한 해양사고발생 가능성 등이다. 본 연구의 목적은 4가지 주요 요소(선박, 통신, 제어시스템, 원격 제어자)로 구성된 원격제어 시스템에서 발생 가능한 다양한 위기를 적극 억제할 수 있는 기법개발을 고찰하여 향후 원격제어기술 연구에 적용하기 위한 것이다. 특히, 통신 두절로 인한 암흑시간(blind time) 동안 원격제어 불능을 해결할 수 있는 위기대응 방법, 과도한 데이터 전송지연에 따른 위험수준 평가와 가시화 방법 등을 논의한다. 본 연구는 자율운항선박의 원격제어를 안전하게 지속가능한 상태에서 운영할 수 있는 기법의 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.98-99
• /
• 2023

자율해운(Autonomous Shipping)은 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)의 태동과 함께 해양산업분야에서 창출되고 있는 해상운송의 새로운 개념이다. 자율해운은 MASS의 장점을 극대화하여 경제적 편익을 추구하기 위한 것이다. 한편, MASS는 기존 육상에 주로 구축된 항만시설을 이용한 해상운송 행위에 많은 제약이 따른다. 본 연구는 향후 전개될 것으로 예상되는 자율해운의 선점을 위한 것으로, 원격으로 제어되는 수준 2-3 사이의 MASS를 원격으로 제어하는 해상항만(Remote Controlled Sea Port)을 이용하여 경제적 편익을 극대화함과 동시에 안전하면서도 친환경적인 자율해운을 도모하기 위한 것이다. 본 연구의 목적은 해상 부유체를 이용한 원격제어 해상항만과 원격제어 MASS를 운영하기 위한 시설과 장비 및 운영과 관리 방법 등에 관한 기초 개념을 설계하기 위한 것이다. 글로벌 협력을 바탕으로 전개될 수 있는 자율해운을 정의하고, 자율해운에 현실적으로 적용 가능한 원격제어 해상항만의 구현 방법과 운영 방법을 논의하며, 이러한 원격제어 해상항만을 이용한 원격제어 자율운항선박의 제어 및 운용방법 등을 검토하였다. 본 연구는 세계적인 자율운항선박 관련 해양산업에서의 자율해운 시장의 선점에 기여할 것으로 고려된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.230-231
• /
• 2023

This study proposes a deep reinforcement learning-based algorithm to automatically generate a ship's passage plan. First, Busan Port and Gwangyang Port were selected as target areas, and a container ship with a draft of 16m was designated as the target vessel. The experimental results showed that the ship's passage plan generated using deep reinforcement learning was more efficient than the Q-learning-based algorithm used in previous research. This algorithm presents a method to generate a ship's passage plan automatically and can contribute to improving maritime safety and efficiency.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2022.06a
• /
• pp.157-158
• /
• 2022

최근 자율운항선박, 무인선박 등 해사분야의 4차 산업혁명이 가속화되고 있으나 이에 대비한 해사안전분야 전문인력 양성체계는 없었다. 선장, 안전관리자, 선박소유자의 안전관련 책임 및 의무를 강화하고, 안전관리의 전문성 및 책임성 제고를 위해 선박안전관리사 자격제도가 신설되었다. 법률개정에 따라 안전관리자의 교육과정, 기존 안전관리자의 자격취득 교육 및 평가과정 등을 마련하기 위한 연구가 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 해사안전분야 전문인력 양성 지원을 위한 전문연구용역 진행 및 추진상황을 소개하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.87-88
• /
• 2019

자율운항선박 개념이 등장함에 따라 이를 관제하는 해상교통관제에도 선박 변화에 따른 대응이 필요하다. 본 연구의 목적은 인공지능의 한 분야인 기계학습을 통해 해상교통관제사가 교통 관리를 위해 선박에게 교신을 시작하는 시점을 일반화하는 것이다. 이를 위해 부산 북항의 7일간 교신 시작 시점 데이터를 이용해 알고리즘을 개발했다.