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.
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.
선박의 충돌회피 방법을 제시하는 관점에 있어, 두 선박의 조우각도에 따라 속력이 충분히 고려되어야 할 것이다. 하지만 선박의 충돌회피를 위해 새롭게 연구된 근접상황 선박충돌회피지원 모델의 안전경계영역(Safe-Guard Ring) 설정은 본선과 상대선박의 속력비가 약 1.7이하로 제한되어 있으므로 제한된 범위 이외의 경우에서 충돌 위험이 존재 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 두 선박이 조우하는 각도 및 속력을 고려한 안전경계영역 설정을 연구함으로써 안전한 충돌회피 조종을 위한 선박충돌회피모델을 제시하고자 한다.
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.
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.
본 논문에서는 효율적 항만관리를 위하여 영상기반 선박 검출 방법을 제안한다. 움직이는 선박의 추적이 용이하도록 시각집중 알고리즘과 평균이동 알고리즘을 적용하여 배경정보를 포함하지 않는 선박영역을 검출한다. 시각집중알고리즘은 배경으로부터 두드러진 특징을 갖는 객체를 추출하는데 효과적이기 때문에 해상에서 선박을 검출하는데 용이하다. 돌출영역에 포함되어 있는 배경정보를 제거하기 위하여 평균이동 알고리즘을 이용하여 영상 분할 및 클러스터링을 한다. 돌출영역 내에 있는 화소 중에서 돌출영역 주변의 클러스터와 같은 컬러값을 갖는 화소를 배경으로 처리함으로써 선박만을 검출한다. 항만에 설치된 고해상도 카메라의 영상을 이용하여 선박 검출 시뮬레이션 결과 제안하는 방법이 선박을 검출하는데 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 선박충돌사고의 주요한 원인이 되는 인적운항과실의 감소 및 효과적인 선박충돌회피를 지원하기 위해 새로이 제안된 '속력을 고려한 선박충돌회피지원 모델'을 기반으로 한 선박충돌회피지원 프로그램 개발에 관하여 연구하였다. 이 프로그램은 선행 연구에서 고려되지 않은 상대선박의 속력이 고려되었으며, 자선의 선회특성을 이용하여 상대선박의 침로, 속도에 대한 충돌회피 가능영역과 방법을 표시함으로써, 근접상황에서도 효과적인 충돌회피 조종을 지원할 것이다.
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.
비선형 동역학계의 불규칙한 운동은 그 계가 가지는 고유한 특성에 의해 생기는 현상으로써 때로는 예측할 수 없는 큰 운동이 발생한다. 해상 운행중인 선박의 경우 이러한 예측치 못한 큰 운동으로 인해 전복이 일어나기도 하므로, 비선형 선박 안전성 확보라는 관점에서 중요하게 다루어져야 한다. 본 연구에서는, 첫째로 임의의 구간 안에 있는 모든 초기 조건에 대해 선박 운동의 안정성을 파악하여 안정과 불안정으로 영역 구분을 시켜 주는 흡인 영역(basins of attraction)을 외력변화에 따라 그려 봄으로써 선박 운동에 대한 안정 영역의 정성적인 변화 과정을 파악하고자 하였다. 둘째로 전복이 일어나지 않는 안정 영역상을 초기 조건으로 한 선박 운동이 최종적으로 어떤 운동이 되는지 알아 보았다. 마지막으로 외력 변화에 따른 비선형 선박 운동 중 혼돈적 현상이 일어나는 운동에 대해서는 이를 상세히 분석하고자 과도상태가 지난 운동의 주기적 변화를 외력 변화에 따라 살펴보는 분기도(bifurcation diagram)를 이용하여 연구해 보았다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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