본 논문에서는 '지능형 해상교통정보 서비스'로 축적된 선박 위치데이터를 가공하여 선박의 조우상황 데이터를 추출하고 분석하였다. 선박의 위치, 침로, 속력을 통해 TCPA, DCPA와 선박간 거리를 계산함으로써 선박의 충돌위험 인지 후 회피 상황에서 보이는 데이터의 형태와 분포를 분석하였다. 추후 상대방위와 SOG가 TCPA 변화량에 미치는 영향에 대한 연구가 진행되면, 실제 사용자의 충돌위험 판단과 근접한 충돌위험도 분석 모델로 활용할 수 있을 것으로 보인다.
항해사가 타선과의 충돌위험 인지 및 피항을 위한 Radar/ARPA 교육훈련은 오래전부터 STCW협약에 의하여 각 해양계열 및 수산계열 교육기관에서 실시되는 교과목명, 교육시간, 교육내용이 상이한 것으로 조사되었다. 하지만 각 교육기관에서 발행한 이 교육훈련과 관련한 증서는 동일한 효력을 가지고 있다. 이에 Radar/ARPA 교육훈련 내용의 세부사항이 표준화될 필요가 있으며, 최저 평가에 대한 표준도 필요할 것으로 판단된다. 본 연구는 Radar/ARPA 교육환경 개선 및 시나리오 개발, 실습노트, 평가 툴(Tool)에 대하여 개선하고자 하여 이들을 개발 제안하여 이 교육훈련의 효율적인 교육방안을 위한 기본적인 표준모델을 개발하고자 한다.
최근 해난사고가 난로 증가되고 있으며, 특히, 인적과실로 인한 충돌사고의 비중은 $70\%$에 이르고 있다. 본 연구에서는 실시간 충돌위험도 표시 시스템을 개발함으로써, 충돌위험도를 사전에 인지함으로써 비상상황에 효과적으로 대처하고, 인적과실로 인한 충돌위험도를 줄이고자 하였다. 이를 위해 충돌위험도 추정에 있어, 2가지 방법을 비교 검토하였는데, 선박들 간에 충돌위험도를 평가하는 퍼지 알고리즘을 이용한 방법과 항해사가 느끼는 환경스트레스를 이용하여 충돌위험도를 평가하는 방법이다. 개발된 실시간 충돌위험도 표시 시스템을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터에 설치하고 다양한 시뮬레이션을 수행하였다.
최근 해양사고가 날로 증가되고 있으며, 특히, 인적과실로 인한 충돌사고의 비중은 70%에 이르고 있다. 본 연구에서는 실시간 충돌 위험도 표시 시스템을 개발하였는데, 충돌위험도를 사전에 인지함으로써 비상상황에 효과적으로 대처하고, 인적과실로 인한 충돌위험도를 줄이고자 하였다. 충돌위험도 추정을 위해, 선박들 간에 충돌위험도를 평가하는 퍼지알고리즘을 이용한 방법과 항해사가 느끼는 환경스트레스를 이용하여 충돌위험도를 평가하는 방법의 두 가지를 비교 검토하였다. 실시간 충돌위험도 추정 알고리즘을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터에 설치하고 다양한 시뮬레이션을 수행하였다.
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.
선박 경계영역 이론에 의한 선박 사이의 실시간 가중치를 갖는 타원형 범퍼의 겹치는 면적을 계산하기 위한 연구이다. 실시간 타원형 범퍼의 겹치는 면적은 선박의 항해사들이 느끼는 인지 위험 평가에 중요한 도구로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 선박 사이의 충돌을 사전에 위험을 어떻게 느끼는 지를 계산을 통해서 다양한 각도에서 충돌인지 위험을 확인하기 위한 기술에 대해서 설명하였다.
선박 경계영역 이론에 의한 선박 사이의 실시간 범퍼면적을 갖는 타원형 범퍼가 서로 접하는 순간을 계산하기 위한 연구이다. 실시간 타원형 범퍼가 겹치는 순간을 인지하여 관제사들이 선박의 충돌위기를 느끼는 인지 위험 평가에 중요한 도구로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 선박 사이의 충돌위기를 사전에 느끼는 선박 범퍼의 접촉을 컴퓨터 프로그램을 이용하여 다양한 각도에서 충돌위기를 미리 인지하여 선박 관제에 도움을 주기 위한 연구이다.
선박조종 시뮬레이션 모델은 항해사에게 요구되는 항해장비 숙달, 충돌위험 회피, 비상상황 대응 등의 해기능력 향상에 많은 기여를 하고 있으나, 인적오류에 의한 사고는 여전히 발생하고 있다. 여기서는 기존의 선박조종 시뮬레이터를 활용하여 여러 단계의 조종능력을 보유하고 있는 항해자를 대상으로 국제항공 및 해상수색구조편람(IAMSAR manual) 제3권 선내비상사태(On board Emergencies) 익수자(Person Overboard) 편에 구성되어 있는 표준 선박조종법을 검토하였다. 그리고 교육훈련 시 나타나는 항해자의 인적오류 사항을 모니터링하여 인지 시뮬레이션 모델 구축을 위한 기초자료를 검토하였다.
본 논문에서는 운전자의 편의를 위해 직관적인 방향 정보를 햅틱 정보로 전달하기 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 구현하기 위해, 햅틱 진동에 방향성을 추가하기 위한 햅틱 기술을 적용하였다. 제안하는 시스템의 작동 과정은 인지와 햅틱 신호 생성으로 나누어지며, 그 과정은 다음과 같다. 인지 과정에서는 차량의 양 측면에 달린 카메라를 이용해 차선을 검출한다. 또한 상단에 부착된 라이다 센서를 이용해 장애물의 방향과 거리를 판단한다. 동적 햅틱 신호 생성 과정에서는 인지된 정보들을 활용하여 차선 이탈과 장애물 충돌의 경보를 구분할 수 있고, 방향성을 포함하는 동적 햅틱 신호가 생성된다. 생성된 신호는 스티어링 휠과 시트에 부착된 진동 모터를 통해 전달된다. 이러한 기능을 갖는 시스템은 로봇을 사용한 시뮬레이션 환경에서 진행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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