전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, "복잡한 해상 상황에서의 강화 학습 기반 선박 충돌 회피 방법", 대한조선학회 추계학술발표회, 울산, pp. 453, 2023.11.02-03
| Abstract | 항로가 복잡해짐에 따라 자선의 잠재적인 위험을 정확하게 예측하고 안전한 운항을 수행하는 자율 운항 시스템에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이를 위해서는 자선 주위의 타선들의 위치, 속력, 진행 방향을 정확하게 파악해야 하며, 이를 기반으로 각 타선의 상대적인 위험을 평가하고 적절한 시점에 충돌 회피를 수행해야 한다. 자선과 타선 사이의 잠재적인 위험을 정량적으로 평가하기 위해 본 저자들의 기존 연구에서는 선박 안전 영역 방법 및 최근접점 방법을 활용하였다. 그러나 자선이 인지하는 타선의 정보에는 오차가 발생할 수 있으며, 그로 인해 타선의 정확한 충돌 위험도를 평가하기 어려울 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 다변수 정규 분포 (multivariate normal distribution)로 타선 정보의 불확실성을 반영하여 충돌 위험도를 평가하는 방법을 제안하였다. 나아가, 이 방법과 심층 강화 학습 (deep reinforcement learning)을 기반으로 다수의 타선을 동시에 고려해 자선의 경로 및 속력을 도출하는 충돌 회피 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 제안된 방법들을 검증하기 위해 다양한 선박 조우 상황에 대한 충돌 위험도 평가 및 충돌 회피 결과를 확인하였다. 그 결과, 제안된 방법들을 적용하면 타선 정보의 오차가 크고 많은 타선이 밀집한 환경에서도 안전한 운항이 가능함을 확인하였다. |
|---|---|
| Publication Date | 2023-11-03 |