• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.184-186
• /
• 2022

자율운항선박의 도입이 가시화됨에 따라 자율운항선박의 운항을 관리·감독하는 원격운항자의 운항능력에 대한 관심도 증가하고 있다. IMO에서는 원격운항자의 상시 모니터링과 비상시 원격지원을 기반으로 하는 자율운항 선박모델을 제시하고 있다. 특히 선박의 자동화 시스템으로 대응할 수 없는 복잡한 상황에 직면할 경우 해당상황을 해결하기 위해 원격운항자의 판단력과 지식이 요구되는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 원격운항자는 선체와 주변 상황을 원격으로 인식하는 상황인식능력이 필요하며, 원격운항자의 상황인식능력은 기존 항해사의 상황인식능력과는 상이한 부분이 존재할 수 있다. 본 연구에서는 자율운항선박의 도입으로 인해 발생하는 운항환경의 변화에 따라 원격운항자에게 요구되는 상황인식 요구사항을 분석하고 이를 기존 선원의 상황인식 모델과 비교하여 자율운항선박의 안전한 도입을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
• /
• pp.52-53
• /
• 2020

자율운항선박의 효과적인 운영을 위해서는 자선 주변 해상 환경의 장애물 및 자선, 타선에 대한 통합적인 상황인식 정보가 요구된다. 상황인식은 현재의 시점에서 관측되는 정보를 바탕으로 운항 해역에 대한 종합적인 인식과 함께 가까운 미래에서 발생할 수 있는 위험 상황 및 비정상 상황에 대한 추론까지를 포함한다. 본 연구에서는 이러한 자율운항선박의 원격 상황인식을 위한 기초연구로써, 선박자동식별시스템 AIS의 항적 정보 분석에 대한 내용을 수행한다. AIS에서 얻어지는 항적 정보를 이용한 해상 상황인식을 수행하기 위한 전처리 과정으로써, 손실 데이터에 대한 보간 방법에 대한 연구를 수행한다. 구체적인 방법론은, 추적필터를 이용한 보간 방법과 항적 정보 학습 기반의 보간 방법을 적용하였으며, AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.183-184
• /
• 2021

선박의 자율운항을 위해서는 선박 충돌회피에 대한 사전 연구가 필요하다. 항해사들의 상황인식과 의사결정에 기여하기 위해 주변 상황 환경을 인식하고 의사결정을 하기까지 걸리는 시간을 지연(latency)이라고 한다. 따라서 연구 목적은 선박 충돌 상황에서 항해사의 의사결정 지연시간을 측정하는 것이다. 연구방법은 항해사를 대상으로 시뮬레이션을 통한 테스트 결과를 분석하였다. 연구결과 항해사가 선박충돌상황시 상황인식과 의사결정간의 상관관계를 도출할 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제45권4호
• /
• pp.204-211
• /
• 2021

해양상황인식(Maritime Domain Awareness)체계는 안보, 안전, 경제 및 환경과 관련하여 해상에서 발생하는 모든 상황에 대한인지능력 향상을 위해 필요한 제반 구성요소를 말한다. 2010년 국제해사기구(International Maritime Organization) 해사안전위원회의 승인을 거쳐 현재 주요 해양국가에서 도입을 추진하고 있는 해양상황인식체계의 국내 구축을 위해서는 관련 법령의 정비, 조직 신설 및 관련 시스템 간의 정보 융합 및 연계 등에 대한 운영방안이 정립되어야 한다. 향후 한국형 해양상황인식체계가 효율적으로 구축되기 위한 기술적 기반 조성을 목적으로, 본 연구에서는 해양상황의 인식을 위해 현재 해양경찰청에서 운영 중인 각 시스템(Radar, VHF, V-PASS 등)별 정보 현황을 분석하고 이들 시스템 간의 정보연계를 위한 데이터 및 통신 표준안과 관련 규정의 적용 방안을 제시하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.133-134
• /
• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
• /
• pp.181-181
• /
• 2020

IT 분야에서 에이전트는 상황에 따라서 의도를 이해하고 자립적인 판단에 의해 처리를 실행하는 기능을 의미한다. 디지털 해상교통 환경을 구축하기 위해서는 해상교통환경을 구성하는 교통류, 선박, 항해사, 관제사 등의 주요 요소들에 대해 에이전트 기술개발이 필요하다. 관제사 에이전트는 해상교통환경에서 관제 기능을 수행하여 실제 상황과 유사한 해상교통 상황을 제공하고, 해상교통 영향 평가에 있어서 관제 요소가 부여된 평가를 수행하는 것이다. 본 논문에서는 관제사 에이전트 개발에 대한 설계, 구축 현황을 소개하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
• /
• pp.194-195
• /
• 2023

최근 자율운항선박 기술은 해양 분야에서 선박의 안전과 효율, 경제성을 위한 핵심기술로 주목받고 있다. 육상에서의 원격제어를 위해 항해사의 상황인식(Situation Awareness, SA)에 의한 의사결정은 선박 충돌회피에 중요하게 작용할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 충돌상황에 대한 항해사의 의사결정 시간을 측정하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
• /
• pp.93-94
• /
• 2023

IMO MASS CODE가 활발하게 개발되고 있으며, 원격운영센터(ROC)에 대한 용어, 개념, 임무 등에 대한 논의가 진행되고 있다. 자율운항선박이 원격제어, 무인제어 등의 단계로 발전하기 위해서는 원격지에서의 자율운항선박에 대한 상황 모니터링이 지속되어야 하고, 비상상황을 선제적으로 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 원격지에 대한 비상상황 식별을 위해 항적 데이터를 기반으로 DB 구축 및 알고리즘 개발을 수행하였고, 이를 원격운영자의 관점에서 프로토타입으로 기능 구현을 시도하였다. DB 및 알고리즘간 연계와 물표 데이터 수신 및 처리 등을 실시간으로 수행하여 다각적인 모니터링 및 잠재된 비상상황에 대한 알람 기능 등을 개발하였다. 본 시스템은 울산해역을 대상으로 개발되었으며, 향후 성능 평가를 통해 고도화할 예정이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
• /
• pp.133-135
• /
• 2020

현재 자율운항선박의 성공적 달성을 위해 다양한 연구개발이 진행 중이며 이와 관련하여 자율운항선박의 안전항해 지원을 위해 자율운항 지원 서비스와 해양사고 대응 서비스가 개발되고 있다. 자율운항 지원 서비스는 전자해도표시시스템(ECDIS, Electronic Chart Display and Information System)에서 수립하는 항로 계획 정보를 육상 운항조정상황실에 전송하여 충돌 위험 예측 후 유용한 정보를 자율운항선박에게 제공하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 타 선박과 자율운항선박간의 조우 지점과 타 선박의 사전 변침정보를 미리 알 수 있기 때문에 충돌 예측 정보로써 활용할 수 있다. 해양사고 대응 서비스는 현재 사람에 의존적인 해양사고 상황인식 및 해양사고 대응기관에 전파하는 것을 자동으로 상황을 인식하고 사고 대응하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 사고 단계별 유용한 정보를 사고선박 및 주변 해양사고 대응기관에 정보를 제공함으로써 추가적인 해양사고 방지와 즉각 대응이 가능하다. 본 연구에서는 2가지 서비스를 성공적으로 제공하기 위해 시스템의 요구사항을 분석하고 시스템 아키텍처를 설계하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.73-75
• /
• 2022

본 논문에서는 자율운항선박의 예측 가능한 운항 경로 상에 잠재된 비상상황을 인식하기 위하여 운항 해역의 항적 정보를 활용한 방안과 이를 기반으로 충돌 위험과 같은 비상위험을 식별하는 프레임워크를 설계하였다. 설계한 프레임워크는 크게 항적 특성 분석 모듈, 항로예측 모듈, 위험 식별 모듈로 구성된다. 항적 특성 분석 모듈에서는 자율운항선박의 운항 해역에 관한 선박들의 항적 정보를 활용하기 위하여, 대상 VTS 관제 영역 내에서 취합된 누적 선박자동식별장치(AIS) 데이터를 이용하여 선박의 항적 특성을 분석하여 데이터베이스(DB)를 생성하였다. 그리고 운항 경로 예측 모듈에서는 누적된 항적 정보와 자율운항선박의 현재 운항 정보를 기반으로 특정 시간 동안의 운항 경로를 예측하기 위한 학습 네트워크 모델을 구성하였다. 마지막으로, 위험 식별 모듈에서는 예측한 운항 경로 상에 최근접점과 최근접점 거리 정보를 이용하여 충돌 위험 가능성이 있는 충돌위험영역을 식별하였다. 설계한 프레임워크는 자율운항선박의 육상 관제소에서 원격 제어를 통해 위험상황을 인지하고 회피할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 실제 항적 데이터를 활용하여 그 결과를 검증하였다.