• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.181-182
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• 2021

본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.133-134
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• 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.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.30 no.10 s.116
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• pp.779-785
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• 2006

From a point of view of suggesting the method to avoid ship's collision, the speed of ships has to be considered sufficiently according to encounter angle of ships. But the new safe-guard ring of ship's collision avoidance support model in the close quarters is established assuming that the ratio of own ship' speed to a target ship's speed is less than about 1.7. Therefore in this paper, as doing a study concerned with the establishment of safe-guard ring reflected the encounter angle and the speed of ships, we will propose the new model of ship collision avoidance for safe maneuver of ship's collision avoidance.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.5-7
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• 2006

항행하는 선박은 자기선박 주변을 하나의 영역으로 생각하여 그 영역안에 타선박의 허가하지 않는 자기만의 영역을 가지고 있다. 지금까지 우리나라에서는 선박간의 항과거리를 일본의 자료를 이용하여 해상교통 환경평가의 하나인 해상교통혼잡도를 평가하고 있다. 이 일본의 자료는 30년전의 자료이며 선박의 고속화${\cdot}$대형화로 인하여 선박간 항과거리는 선박의 통항형태, 항로의 종류, 선박의 크기에 따라 상이할 것으로 사료된다. 하지만, 상기의 모든 요소를 다 가미하여 일반화한 연구는 찾아보기 힘들며 상당한 자료를 이용하여야 하므로 분석하는데 시간이 많이 걸릴 것으로 판단된다. 이 연구에서는 해상교통량이 대단히 높은 중국 상해항을 입출항하는 선박간의 항행거리를 기초로 선박간의 최소 항과거리를 모델화함으로써 우리나라 실정에 맞는 해상교통혼잡도 평가에 이용하고자 하며, 선박운항자들의 항행에 최소 항과거리를 제공함으로써 안전항행에 도움을 주고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2016.05a
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• pp.294-296
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• 2016

VTSO(Vessel Traffic Service Operator)는 양 선박의 충돌위험 정도를 판단할 때, 선박들의 침로와 속력, DCPA(Distance to CPA)와 TCPA(Time to CPA) 그리고 양 선박의 조우상황 등을 종합적으로 고려한다. 이에 본 연구에서는 VTS관점에서 선박충돌 위험도를 구하기 위하여 CPA에서의 양 선박 상대방위에 따른 조우상황 위험도와 선박의 길이를 고려한 양 선박의 범퍼영역에 대한 근접 위험도를 이용하여 두 선박의 다양한 교차상황에 따른 선박 충돌위험 값을 비교하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.2
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• pp.213-218
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• 2013

In this paper, a video based ship detection method is proposed to monitor port efficiently. Visual saliency map algorithm and mean shift algorithm is applied to detect moving ships don't include background information which is difficult to track moving ships. It is easy to detect ships at the port using saliency map algorithm, because it is very effective to extract saliency object from background. To remove background information in the saliency region, image segmentation and clustering using mean shift algorithm is used. As results of detecting simulation with images of a camera installed at the harbor, it is shown that the proposed method is effective to detect ships.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.31 no.5 s.121
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• pp.333-338
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• 2007

In this paper, we have studied the ship collision avoidance support on the basis of 'Ship Collision Avoidance Model considered a Speed' for the purpose of the decrease of the human error, caused ship collisions, at sea and the effective support of avoiding ship collisions. The program has been reflected the speed of a target ship, had not been considered in a preceding study. Besides, the program will effectively support a maneuver for a collision avoidance, through the display of a feasible area and the method of a collision avoidance using the own ship's turning characteristic about the action of target ship's course and velocity.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.79-80
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• 2023

본 연구에서는 자율운항선박이 복잡한 항계 내에서 다양한 해상 객체와의 충돌을 회피하기 위하여 계층적 경로 생성 기법을 연계하는 프레임워크를 제안한다. 항계 내에는 항로를 항행하는 선박 외에도 정박 영역 내 정박 또는 묘박 중인 선박뿐만 아니라 항로 표지나 부표와 같은 정적 객체들이 다양하게 분포되어 있다. 자율운항선박의 효율적 운항을 위해서는 운항 중에 조우하게 되는 객체의 정적/동적 속성에 따라 경로 생성 기법이 달리 적용되어야 한다. 본 연구에서 제안한 경로 생성 프레임워크는 항계 내의 정적 객체나 항행 가항 영역 및 항행 불가항 영역 등에 대한 위치 정보들은 사전적 정보로 활용 가능하므로, 샘플링 기반의 전역 경로 생성 기법을 적용하여, 초기 출발지에서 최종 목적지까지의 예상 경로를 생성한다. 그리고 생성된 전역 경로를 추종하며 운항하는 과정에서 조우하게 되는 동적 객체들과의 조우 상황별 국제해상 충돌예방규칙(COLREGs)을 고려한 지역 경로를 생성한다. 샘플링 기반의 전역 경로와 국소 영역에서의 충돌 회피를 위한 지역 경로를 연계하기 위한 계층적 경로 생성 프레임워크를 설계하고, 수치 시뮬레이션을 통해 제안한 프레임워크의 유용성을 검증하였다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.36 no.3
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• pp.71-82
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• 1999

Irregular motions of nonlinear dynamic system are the result of an intrinsic characteristics that the system have, and sometimes occur unpredictable large motion. For a ship in a regular seaway, the capsizing occur because of this unexpectable motion. So, from the safety's point of view, nonlinear ship motions should be treated carefully. In this study, stable and unstable regions are investigated firstly under the variation of a control external force. Secondly, we consider the attractors to know how ship motions of the stable region that does not undergo capsizing change. Thirdly, bifurcation diagram is considered to study the range in detail where nonlinear chaotic motions are occurred.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.73-75
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• 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.