현재 선박에서 항해사에게 항로정보를 제공하는 장비는 ECDIS와 GPS플로터가 많이 사용되고 있으나 자동항로생성 및 항로설명 기능이 없어 숙련된 항해사만 사용할 수 있는 문제가 있으며, 특히 종이해도의 대체 시스템인 ECDIS에 사용되는 ENC를 이용한 자동항로생성 및 항로설명에 관한 연구는 없는 실정이다. ENC는 BIO에서 정의한 5-52, S-57표준포멧을 기반으로 제작된다. 본 논문에서는 ENC의 해도데이터와 GPS의 위치데이터, Anemometer의 풍향$\cdot$풍속데이터, 조류데이터를 이용하여 현 위치에서 목적지까지의 최적항로를 설계하여 안내해주는 선박운항자 지원시스템을 구축하여 그 유효성을 확인하였다.
지속적으로 강화되고 있는 국제 환경규제로, 해운사들은 선박의 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력을 해야 하는 상황에 직면해 있다. 본 연구에서는 총 온실가스 배출량에 대한 제약이 있는 상황에서 복수개의 항로를 운영하는 해운사에서 일 평균 선박 운영비용의 총합을 최소화하는 항로별 최적 선박대수와 운항속도를 결정하는 문제를 다룬다. 이 문제를 풀기위해 라그랑지안 휴리스틱 알고리즘을 개발하고 라그랑지안 쌍대문제를 풀어 최적해에 대한 하한값을 구한다. 제시한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 비용인자들의 값을 달리하면서 랜덤하게 테스트 문제들을 생성하였으며, 실험결과 제시한 알고리즘이 짧은 시간에 최적해에 매우 근접한 좋은 해를 찾음을 알 수 있었다.
대양을 운항하는 선박의 최적 항로계획 수립에 중요한 해양환경정보를 실시간으로 예보하는 시스템(MEIS)을 개발하였다. 예보정보는 위성관측 대양환경 자료를 기반으로 유럽중기기후예보센터가 처리한 실시간 자료를 바탕으로 하며, 장기 관측자료 데이터베이스에 근거한 통계적 정보와 함께 제공된다. MEIS시스템은 육상 기지국에 설치되어 해양환경정보를 취득하고 처리하는 육상자료처리시스템(MEIS-Center)과 선박에 탑재되어 가공된 해양환경정보를 화상으로 구현하고 최적항로 선정을 돕는 선박탑재화상구현시스템(MEIS-Ship)으로 구성되며, 운항중인 선박과 육상기지국간의 정보 송수신을 위한 위성통신 시스템을 활용한다. 해양환경 요소는 바람, 파랑, 기압, 폭풍을 포함하며, 바람은 풍향과 풍속 정보를 제공하고, 파랑은 너울과 풍파로 구분하여 파고, 파향, 파주기 정보를 제공할 수 있다. 실시간 정보는 0.5°해상도로 5시간 간격의 10일 예보치가 매일 제공되며, 통계적 정보는 1.5° 해상도의 15년 관측자료를 이용하여 월평균 및 재현주기별 최대값이 산정된다. MEIS-Ship은 항로 시뮬레이션 기능을 제공하며, 설정된 항로에 대해 예보 및 통계적 해양환경정보를 그림 또는 표의 형태로 제공한다. MEIS는 예정 항로상의 정확한 실시간 해양환경 예보를 제공하므로 선박운항자가 항로의 위험도와 운항경제성을 고려하여 최적 항로를 선정하는 것이 가능하다.
선박을 운항함에 있어 최적항로를 결정하는 것은 항해시간과 연료 소모를 줄이는 중요한 요인 중의 하나이다. 기존에는 항로를 결정하기 위해 항해사의 전문적인 지식이 요구되지만 이러한 방법은 최적의 항로라고 판단하기 어렵다. 따라서 연료비 절감과 선박의 안전을 고려한 최적의 항로를 생성할 필요가 있다. 연료 소모량 혹은 항해시간을 최소화하기 위해서 에이스타 알고리즘, Dijkstra 알고리즘을 적용한 연구가 있다. 하지만 이러한 연구들은 최단거리만 구할 뿐 선박의 안전, 해상상태 등을 고려하지 못한다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 강화학습 알고리즘을 적용하고자한다. 강화학습 알고리즘은 앞으로 누적 될 보상을 최대화 하는 행동으로 정책을 찾는 방법으로, 본 연구에서는 강화학습 알고리즘의 하나인 Q-learning을 사용하여 선박의 안전을 고려한 최적의 항로를 생성하는 기법을 제안 하고자 한다.
본 논문은 기상 예보 및 목측 관측의 파랑 정보를 이용한 운항 선박의 최적 항로 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장 및 항해사는 경험적으로 기상과 선박 상태를 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최적 항로 평가 시스템을 소개한다. 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행한다. 기본적으로 기상 예보는 본 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 준비되어져야만 한다.
본 논문에서는 자율형 운항 알고리즘을 활용하여 분리보증 해결과 충돌탐지거리와의 상관관계, 충돌회피 후 경로점 복귀와 시간제약 조건에 따른 항로 복귀, 3대 이상의 다중 충돌회피 상황의 분리보증 실험을 수행하여 운항환경에서 발생하는 실증적인 문제를 규명하였다. 실험결과 자유비행 충돌회피를 위하여 탐지거리 확대가 분리보증 해결과 운항 효율성 향상에 유리하며, 충돌회피 후 복귀기동 시 충돌예측상황에 따라 고정 경로점 복귀 또는 시간제약 조건을 적용한 항로 복귀기동을 선택할 수 있었다. 그리고 다중 충돌 상황에서 2도 이상의 선회각을 적용하면 분리보증 해결되었고, 최적의 선회각 선택 시에는 운항 효율성을 대폭 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 선박자동 항로 추적제어기와 자동접이안 제어기를 포함하는 선박자동운항시스템 설계와 관련이 있다. 자동항로 추적제어기의 설계를 위해서는 최적제어기가 사용되었는데 선형화된 선박조종식이 사용되었다. 수치예는 자동항로 추적제어기가 선장이 미리정한 way point를 추적할 수 있음을 보여주고 있다. 자동접이안 제어기의 설계를 위해서는 비중앙화 방식의 제어기가 사용되었다. 자동접이안 제어기는 자동 항로 추적 제어기에 전진속도에 대한 퍼지 로직 제어기가 추가 되어 실현되었다 수치예는 자동접이안 제어기가 성공적으로 사용되었음을 보여준다.
본 논문은 기상 예보 및 목측 관측의 파랑 정보를 이용한 운항 선박의 최적 항로 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장 및 항해사는 경험적으로 기상과 선박 상태를 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최전 항로 평가 시스템을 소개한다. 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시긴 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기포를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행한다. 기본적으로 기강 예보는 본 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 준비되어져야만 한다.
최근 조선해양의 주요 이슈 중 하나는 선박의 대기 및 해양 오염 배출량 감소 문제이다. 이에 대하여 국제해사기구(IMO)에서는 선박으로 부터의 오염방지를 위한 국제협약(MARPOL)을 체결하고, 부속서 6을 통해 선박의 배기가스에 포함된 대기와 해양의 오염을 제한하고 규제하고 있다. 이를 위해 조선사의 신규 선박 건조에 대해서는 에너지 효율 설계 지수(EEDI)를 적용하고, 운항중인 선박에 대해서는 에너지 효율 운항 지표(EEOI)를 적용을 권고함으로써 환경오염물질의 배출을 최소화하도록 하고 있다. 이에 본 연구는 운항중인 선박의 실제 항해 데이터를 기반으로 선박의 운항 효율 등급(EG)을 산출하고, 해양환경 데이터 분석을 통해 에너지 효율적인 최적항로 탐색 정보를 제안하고자 한다.
해상교통 안전을 위한 지능형 해상교통정보서비스에서는 수심, 해사안전법, 기상정보, 연료 소모량 등의 정보를 고려한 안전하고 효율적인 최적 안전항로를 제공하는 서비스를 운영하고 있다. 하지만 서비스 사용자들 입장에서 불필요한 우회, 해상 객체에 대한 보수적인 안전거리 등으로 개인의 운항 경험, 스타일 등에 맞는 항로를 선호한다. 본 연구는 LTE-M을 통해 수집한 선박의 항적 데이터로 선박이 자주 운항하는 구역에 대해 간선 가중치를 조절하여 별도의 해상 환경을 반영하지 않고도 서비스 사용자들의 경험에 기반한 최적 안전항로를 추출할 수 있는 모델을 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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