Abstract
해양 산업의 디지털 전환이 가속화됨에 따라, 무인 수상정의 자율 운항 기술은 운항 효율성을 높이고 인적 과실을 최소화하는 핵심 해결책으로 떠올랐다. 그러나 무인 수상정이 출항 지점에서 접안 지점까지 전 과정을 자율적으로 수행하기 위해서는 전역 경로 계획, 주변 선박 인식, 충돌 회피, 자동 접안에 이르는 다양한 기술이 유기적으로 통합되어야 한다. 또한, 기존의 규칙 기반 제어나 단일 센서에 의존한 접근만으로는 복잡한 실제 해상 환경에서 충분한 안전성과 강건성을 확보하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 다중 센서와 심층 강화 학습을 이용한 무인 수상정의 통합 자율 항법 및 자동 접안 방법을 제안하였다. 전역 경로 계획 단계에서는 과거 운항 데이터와 전자 해도를 통합하여 운항의 안전성과 실행 가능성을 고려한 경로를 계획하였다. 항법 단계에서는 선박에 탑재된 카메라 기반의 3차원 탐지를 통해 주변 선박의 위치를 정밀하게 예측하고, 국제 해상 충돌 예방 규칙과 협수로 환경을 함께 고려하는 심층 강화 학습 기반의 충돌 회피 방법을 설계하였다. 접안 단계에서는 확률적 환경 외란을 학습 과정에 통합하여 외란 조건 하에서도 강건한 자동 접안이 가능하도록 하였다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 선박 및 해상 환경을 정밀히 모사한 가상 시뮬레이션 환경과 실해역 데이터를 활용하였으며, 검증 결과 제안된 방법은 각 단계에서 기존 방법 대비 우수한 경로 적합성, 위치 예측 정확도, 충돌 회피 및 접안 성능을 확보함을 확인하였다. 이러한 결과는 제안된 방법이 복잡한 실제 해상 환경에서 무인 수상정의 안전한 자율 운항을 위한 실효성 있는 대안임을 시사한다.