하지상, 노명일, 이혜원, 은종호, 박종진, "실시간 AIS 데이터를 이용한 해상 충돌 회피 알고리즘 연구", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 430, 2019.10.24-26
Domestic Conference
2019.08.08 13:20
하지상, 노명일, 이혜원, 은종호, 박종진, "실시간 AIS 데이터를 이용한 해상 충돌 회피 알고리즘 연구", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 430, 2019.10.24-26
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| Abstract | 대부분의 해양 사고는 항해사의 미숙이나 부주의 등 인적 원인이 주요 원인으로 지적된다. 이를 해결하기 위해, 다수의 선박이 운항하는 복잡한 해상 환경에서 항해사에게 적절한 충돌 회피 정보를 제시하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 선박들이 실시간으로 주고 받는 AIS (Auto Identification System) 데이터를 이용해 해상 충돌 위험도를 계산하고 실시간으로 충돌 회피 경로를 제시하는 알고리즘을 제안하고, 이를 활용해 항해사에게 가이드 역할을 할 수 있는 해상 충돌 회피 정보 가시화 프로그램을 개발했다. 제안된 방법의 입력 데이터인 AIS 데이터는 항통 장비 데이터 통신 (NMEA protocol) 인터페이스를 통해 실시간으로 전달받고, 전달받은 데이터는 타선 및 장애물의 위치, 속도, 선수각 등의 정보를 포함한다. 이 데이터를 활용하여 최근접점 (CPA, Closest Point of Approach)에 기반한 방법으로 해상 충돌 위험도를 평가한다. 얻어진 해상 충돌 위험도를 바탕으로 Dijkstra 알고리즘, A* 알고리즘, 등시선 (isochrones) 알고리즘 등 다양한 경로 생성 알고리즘을 활용해 선박의 충돌 회피 경로를 생성한다. 특히, 충돌 회피 경로를 생성할 때 COLREGs (The International Regulations for Preventing Collisions at Sea) 등의 국제 규약과 실제 항해 기술이 고려되었다. 제안된 방법의 효용성을 확인하기 위해, 이를 다양한 시험 운항 시나리오에 적용하고 실 항해 데이터와도 비교해 보았다. 그 결과, 제안된 방법이 충돌 위험도가 높은 복잡한 운항 해역에서 효과적으로 충돌 회피를 할 수 있음을 확인하였다. Keywords: 충돌 회피 (Collision avoidance), 충돌 위험도 (Collision risk), AIS (Auto Identification System, 선박 자동 식별 장치), COLREGs (해상에서의 선박 충돌 방지 협약) |
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| Publication Date | 2019-10-25 |
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이원재, 노명일, 하지상, 이혜원, 공민철, 조영민, 손남선, "선박 주변 인지를 위한 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 241-242, 2020.11.05-06
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이혜원, 노명일, 남보우, 함승호, "Loading Arm으로 연결된 FLNG와 LNGC의 다물체 역학 기반 부유체 운동 해석", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 283, 2020.11.05-06
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전도현, 노명일, 이혜원, "딥 러닝 기반 크레인 와이어 제어를 통한 리프팅 블록의 거동 최소화", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 359, 2020.11.05-06
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김기수, 김종웅, 노명일, "함정의 승조원 운영 평가 및 최적화 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 257, 2020.11.05-06
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이원재, 노명일, 하지상, 이혜원, 공민철, 조영민, 손남선, "딥 러닝을 이용한 무인선의 영상 기반 장애물 탐지 및 추적", 2020년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 523, 2020.07.22-23
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공민철, 노명일, 김기수, 이정렬, 김종오, 이갑헌 "딥 러닝을 이용한 도면 내 객체 및 문자 추출 방법", 2020년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 166, 2020.07.22-23
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전도현, 노명일, 이혜원, 하지상, "선박 충돌 회피 문제에 대한 강화 학습의 효용성", 2020년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 167, 2020.07.22-23
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이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 선박 소요 마력 예측", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 343, 2020.02.05-08
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이종혁, 노명일, 이원재, 공민철, 하지상, "해상 물체 탐지를 위한 가상 이미지 데이터셋 생성", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 340, 2020.02.05-08
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이원재, 노명일, 이성준, 하지상, 공민철, 이종혁, "선박의 주변 인지를 위한 영상 인식 기반 물체 탐지 및 추적 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 341, 2020.02.05-08
