This paper introduces basic research of optimum routing assessment system as voyage support purpose which can obtain safe and efficient route. In view point of safety, the prediction of ship motion should be evaluated in the condition of rough weather This part includes general seakeeping estimation based on 3 dimensional panel method and parametric roil prediction. For increasing voyage efficiency, ETA(Estimated Time of Arrival) and fuel consumption should be calculated considering speed reduction and power increase due to wave effects based on added resistance calculation and ship performance characteristics. Basically, the weather forecast is assumed to be prepared previously to operate this system. The idea of these factors in this system will be helpful to escape from dangerous voyage situation by wave conditions and to make optimum route planning based on ETA and fuel consumption.
최근 우리나라에서는 새로운 항만설계 혹은 변경 등을 함에 있어 해상교통안전진단을 우선적으로 실시하여 해상교통의 안전을 도모하고 있다. 이 해상교통안전진단은 자연환경 및 해상교통조사, 선박조종시뮬레이션, 해상교통류 시뮬레이션, 계류안전성, 그리고 안전대책 등으로 구성되어 있다. 그 중 선박조종과 관련된 선박조종시뮬레이션이 아주 중요하다. 이것은 해당 항만에서 선박 조종을 담당하는 도선사 혹은 선장들에게 직접적인 관련이 있기 때문이다. 선박조종시뮬레이션에서 근접도 평가는 항로 혹은 접이안 조선의 안전도를 평가하는 중요한 요소이다. 그러나 근접도 평가는 시뮬레이션의 횟수를 얼마 이상으로 할 때 제대로 된 평가를 할 수 있는가 하는 점은 밝혀져 있지 않다. 중심극한정리에 따르면 30회 이상이면 표본 집단은 정규분포를
최근 불규칙한 해양기상변화로 인하여 항해하는 선박들은 해양 기상환경에 대한 대비책이 절실한 상황이다. 해양 기상 모니터링시스템은 이러한 해양 기상환경에 대한 정보를 수집하여 주변 연안을 항행하는 선박에게 실시간 제공하므로서 해양교통 안전을 확보하기 위한 시스템이다. 오래전부터 해양 선진국에서는 항로표지시설 등에 해양기상관측센서를 설치하여 해양 기상모니터링 시스템을 구축 운용 하고 있으며, 선박의 안전항해에 많은 도움을 주고 있다. 더욱 발전된 해양기상모니터링 시스템을 위하여 국내외 현황을 분석하고 연구하므로서 선박의 안전항행과 해양사고를 예방하고, 최적의 해양기상모니터링 시스템을 위한 향후 발전방안에 대해서 논의하고자 한다.
4차 산업혁명으로 자율화·지능화됨에 따라 육·해상의 교통수단에 ICT 기술을 활용한 자율운행차 자율운항선박 등 신기술 및 서비스 개발이 점차 확대되고 있다. 본 연구에서는 해상분야의 자율운항선박 자율주행에 필요한 기술 도출을 위한 방법으로 육상분야의 자율주행차량의 핵심기술인 센서기술과 AI기술에 대해 알아보고 비교 분석하고자 한다. 자율주행차 주행을 위한 기술개발은 센서와 정밀도로정보(지도) 2트랙으로 개발이 진행되고 있으나, 최근 센서 오류 등으로 인한 사고발생이 잦아 정밀도로정보(지도) 중요성이 증가하고 있어 정밀도로 정보 구축을 서두르고 있다. 반면 자율운항선박의 경우 충돌회피 기술, 최적항로 개발, 정보보안 등 기술개발이 이루어지고 있으나 AI용 수로정보에 한 대비는 진행되고 있지 않고 있다. 따라서, 자율운항선박의 안전한 자율주행을 위한 방법으로 AI 알고리즘 연산과정에서 기계적으로 이용 가능하고 목적에 적합한 수로정보 구축이 필요하며 우리나라 선박의 안전운항을 위해 국가차원에서 수로정보 수집 및 생산을 담당해야 하므로 국가에서 주도하에 연구개발이 진행되어야 할 것이다.
육상에 비해 위험도가 높은 해상에서의 항해를 지원하기 위해 수많은 해상안전기술 및 체계가 개발되고 있다. e-Navigation은 해상안전을 위한 대표적인 체계로, 현존하는 대부분의 해상안전기술을 집약시켜 선박 안전 지원을 극대화할 수 있도록 개발되고 있다. 이 e-Navigation 체계는 국제해사기구(IMO)에서 2019년까지 도입을 목표로 개발을 진행하고 있으며, 한국은 해상안전지원기술의 중요성을 이미 인식하여 e-Navigation을 적극도입하고 있다. 한국형 e-Navigation은 최적안전항로 제공, 위험도 분석, 기상 정보 제공등 해상안전을 위한 다양한 기능을 제공하도록 설계가 진행되고 있으며 각 기능을 제공하는 서비스 모듈은 하나의 데이터베이스로 구성하기 힘든 각기 다른 종류의 데이터를 사용한다. 이에 본 논문에서는 한국형 e-Navigation 운영 시스템에서 필요로 하는 데이터를 분석하고 이를 효과적으로 지원할 수 있는 데이터 서비스 시스템 구조와 종류를 분석하였다.
최근 해양사고를 예방하기 위한 선박 모니터링, 최적항로 선정, 해사안전정보 제공 등과 같은 서비스에 대한 요구가 증가됨에 따라 선박 간 혹은 선박과 육상 간 데이터 통신의 중요성이 대두되고 있다. 그러나, 기존 해상 환경에서의 통신은 위성을 제외하고는 VHF/MF/HF 등의 지상파 기반 시스템에 의존하여 왔으며, 낮은 전송 속도로 인해 신규 서비스의 높은 통신속도 요구 보장에 한계가 있다. 따라서, 해상 환경에서 고속 통신 서비스를 제공하기 위해 WiMAX, LTE 등과 같은 육상 통신시스템을 해상으로 확대하고, 통신 커버리지 확장을 위해 이기종 네트워크 간 핸드오버 및 다중홉 네트워크를 구성하려는 많은 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 기존 문헌에서 제안하는 해상 서비스들의 요구사항을 식별하고 이를 지원하기 위한 해상무선통신망 기술들을 통신 성능 관점에서 비교하여 초고속해상무선통신망 구축의 기초 요구자료로 활용하였다.
한국형 e-Navigation은 해양사고를 줄이기 위해서 도입하고 있는 체계로, 선박 운항기술에 정보통신 기술을 융합하고 있다. 해양사고를 줄이기 위해 한국형 e-Navigation은 "사고취약선박 모니터링", "사고취약선박 선내지원 모니터링", "최적안전항로 지원", "소형선박용 전자해도 스트리밍", "도선 및 예선 지원", "해양 안전정보 제공"과 같은 서비스를 제공한다. 각 서비스는 기능단위로 분리된 별도의 시스템이며, 전체가 통합되어 한국형 e-Navigation을 구성하게 된다. 각 서비스를 유기적으로 연결하고 원활한 데이터 통신이 가능토록 하기 위해 데이터 미들웨어를 도입하고 있으며, 그중 효과적이라 판단되고 있는 것은 DDS(Data Distribution Service)이다. 이에 본 논문에서는 한국형 e-Navigation에 적용하기 위해서 DDS 미들웨어가 필수적으로 제공해야 하는 기능 및 특징을 분석하였다.
선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.
본 연구의 목적은 통항분포함수 계산 시 적용하는 기준선의 방향과 기준점의 수평위치 및 수직위치에 따라서 통항분포함수가 변하는 양상을 식별하기 위한 것이다. 목포항 입구에 있는 항로를 대상으로 2013년 1월달의 AIS 실측자료를 이용하여 기준선의 방향(${\theta}$), 수평위치($\mathfrak{L}_H$) 및 수직위치($\mathfrak{L}_V$) 등의 3가지 변수가 통항분포함수의 평균($\bar{x}$)과 표준편차(${\delta}$)에 미치는 영향을 실험하였다. 실험결과, ${\theta}$에 따라 추출되는 샘플 데이터가 달라지기 때문에 ${\theta}$의 변화에 따라서 $\bar{x}$와 ${\delta}$가 변화됨을 나타냈고, ${\theta}$에 따른 $\bar{x}$와 ${\delta}$의 변화는 사인(sine)함수 합의 관계로 도출되었다. 또한 항로가 복잡한 해역에서 최적의 통항분포함수를 결정하기 위해서는 ${\delta}$의 변화 값이 최소가 되는 ${\theta}$을 기준선의 방향으로 설정하는 것이 타당함을 알았다. 본 연구의 결과는 정규분포가 보다 더 정량화된 수치로 표현되어 해상교통흐름을 파악하고 해상교통안전관리 의사결정을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권4호
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pp.532-539
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2010
유무선 통신기술이 접목된 정보통신 및 제어기술을 이용하는 첨단해양교통시설은 안전한 해양교통 환경을 보장할 수 있는 혁신적인 교통시설이다. 표준화를 기반으로 개발되어진 기술을 통합한 해양교통시설은 항로표지 시스템의 관리와 모니터링 분야에 그 응용기반이 확대되어져 가고 있다. 이러한 해양교통 환경적 변화를 고려하여 해양교통시설에 대한 현황을 파악하고, 해양교통시설 관리시스템 통합의 타당성을 확인하였고, 통합을 구현하기 위한 최적의 방안 및 기존 시스템과의 연계를 통한통합 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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