최근 자율운항선박 개발을 위한 연구가 국내외에서 추진 중에 있다. 자율운항선박 개발에서 핵심기술 중 하나는 항로추종인데, 항로추종은 선박의 안전성 확보에 중요하기 때문에 자율운항선박 설계 시 사전평가 해야 한다. 본 연구의 목적은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능의 시각적 및 정량적 평가기법을 개발하기 위한 것이다. 이 평가기법은 전산유체역학 기반의 자유 항주 모델과 LOS(Line-of-Sight) 알고리즘을 연계하여 개발하였다. 평가기법 중, 시각적 평가는 항로추종 중인 선박에 의해 생성되는 파계를 전산유체역학 소프트웨어를 이용하여 가시화하여 평가하고, 정량적 평가는 목표 선수방위각과 추정 선수방위각 사이의 차이 값과 계획항로와 추종항로 사이의 거리 차이 값을 이용하여 평가하였다. 항로추종성능 평가 결과, 항로추종 중 변침지점 부근에서 항로이탈편차가 크게 발생함을 알았고, 또한 선박 주위 유동의 시각화를 통해 선박 주위 유체 현상을 쉽게 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 평가기법은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능 평가에 관한 시각적 및 정량적 평가에 기여할 것으로 기대된다.
원격제어는 자율운항선박의 원격 운용에 적용하기 위한 것으로, 운용자가 원격제어 시스템에서 생성되는 제어 데이터를 이용하여 수행한다. 성공적인 원격제어를 위해서는 원격제어 3원칙(안전성, 신뢰성, 가용성)의 준수가 필요한데, 이를 위해서 우선적으로 제어 데이터와 운용자 양쪽에 대한 원격제어 적합성이 확보되어야 한다. 또한, 원격제어 적합성 평가를 위해서는 실제 선박에 대한 실험이 필요한데, 현재 이와 관련된 국제규정이 마련되어 있지 않고, 실제 선박에 대한 실험은 위험하며, 많은 비용과 시간이 걸리는 등의 문제가 있다. 본 연구의 목적은 실제 선박조종에 사용된 제어장치들의 출력 값을 이용한 적합성 평가 방법의 개발에 있다. 이 연구에서는 선박 제어장치의 출력 값을 제어 데이터로 이용한 데이터 적합성과 출력 값에 대한 운용자의 추종 값을 이용한 운용자 적합성 등의 2가지 방법을 제안하였다. 실험은 국립한국해양대학교 실습선 '한나라'호의 원격제어를 위해 구성된 육상 원격제어 시스템을 이용하였다. 실험방법은 실습선의 제어장치에서 출력된 값에 대한 운용자의 추종 값을 획득함과 동시에 이 추종 값이 포함된 추종 데이터를 선박과 육상 사이에서 송수신하는 절차의 반복과정을 통해 수행하였다. 평가 결과, 데이터에 관한 송수신 성능은 원격운용에 적합한 것으로 나타났으나, 운용자의 추종 성능은 더 많은 교육과 훈련이 필요한 것으로 분석되었다. 그래서 제안한 평가방법은 원격제어의 3원칙 확보에 필요한 제어 데이터와 원격 운용자 양쪽의 적합성 평가와 분석에 적용 가능함을 알았다.
최근 자율 운항 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, MUNIN (Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks) 프로젝트를 계기로 자율 운항 선박에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 국제해사기구 IMO는 자율 운항 선박 시대에 대응하기 위해 자율 선박을 MASS (Maritime Autonomous Surface Ship)라 정의하고 선박 자율화 정도에 따라 4단계 등급을 제시하고 있다. 완전한 자율 운항 선박에 대한 요구조건을 만족하기 위해서는 항로 결정과 제어기술이 필수적이다. 본 연구에서는 여러 가지 기술 중 선박의 최적경로를 생성하는 기법을 다룬다. 기존에 최적항로를 생성하기 위한 방법으로는 A*, Dijkstra와 같은 알고리즘들이 주로 사용되었다. 그러나 이와 같은 알고리즘은 섬이나 육지에 대한 충돌 회피는 고려하고 있지만 수심 및 연안 선박에 대한 규정들은 고려하지 않고 있어 실제로 적용하기에는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 안전을 위해 선박의 선저 여유 수심과, 해도에 규정되어 있는 선박 운항에 대한 여러 규정들을 반영하여 최적 항로를 생성하고자 한다. 최적 항로를 생성하기 위한 알고리즘으로는 강화학습 기반의 Q-learning 알고리즘을 적용하였다.
선박 발전기의 여자기는 출력 단자 전압을 일정하게 유지하기 위하여 여자전류 제어를 통해 자속을 조정한다. 여자기 내부에 있는 전압제어기는 통상적으로 비례 적분 제어방식이 사용되는데 게인과 시정수에 의해 결정되는 응답 특성은 적절치 못한 설정값에 의해 원하지 않는 출력을 내며 이로 인해 선내 전력의 품질과 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 IEEE에서 제공하는 AC4A 타입의 여자기 모델을 통해 얻을 수 있는 안정적인 입출력 데이터를 활용하여 신경망 회로를 학습시킨 후 기존의 비례 적분 제어방식의 전압제어기를 학습된 신경망 회로 제어기로 대체하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 대비 최대 9.63%까지 오버슈팅이 개선되었으며, 안정적인 응답 특성에 대한 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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