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Abstract Most marine accidents are caused by human error, such as navigators' immaturity or carelessness. In this study, we propose a guide system that presents an optimal route to avoid collision and information of collision risk to navigators for the safe and efficient operation. Firstly, the information of the own ship and other ships are obtained through Auto Identification System (AIS) data. The AIS data is provided in real-time through the National Marine Electronics Association (NMEA) protocol interface. Then, the collision risk of other ships are assessed using a method based on the closest point of approach (CPA) and a ship safety domain. As a result of using a combination of the CPA-based method and the ship safety domain, we represent a normalized collision risk that the navigator can recognize the risk intuitively. Finally, the optimal route to avoid the collision is generated based on the collision risk, by using various route optimization algorithms such as Dijkstra, A *, and isochrone algorithm. In particular, international regulations such as the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs) and ship's maneuverability were taken into account when generating a route for collision avoidance. The generated route and the collision risk information are visualized through the developed program. In order to verify the effectiveness of this study, we applied the suggested algorithms to various scenarios and compared them with the actual navigation data. As a result, we confirmed that the suggested route could effectively avoid collisions in a complex marine environment.

Keywords: Collision avoidance, Collision risk, AIS, COLREGs
Publication Date 2020-11-23

Jisang Ha, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, Jong-Ho Eun, Jong-Jin Park, Hyun-Joe Kim, "A Method of the Collision Avoidance of a Ship Using Real-time AIS Data", Proceedings of ACSMO(Asian Congress of Structural and Multidisciplinary Optimization) 2020, Seoul, Korea, pp.106, 2020.11.23-25


  1. No Image 09Jun
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    김동우, 노명일, 전도현, 우선홍, 김진혁, 김용태, 이혜원, "멤브레인형 액화가스 화물창 1차방벽 최적 형상 개발을 위한 딥러닝 기반 구조 안전성 예측 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 22-23, 2023.05.02-04

  2. No Image 09Jun
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    김하연, 노명일, 하지상, 조영민, 이혜원, "센서 데이터를 활용한 해상 장애물의 개선된 추적 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 436, 2023.05.02-04

  3. No Image 09Jun
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    하지상, 노명일, 공민철, 김기수, "장비 및 배관의 다단계 최적화를 활용한 선박의 기관실 배치 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 311, 2023.05.02-04

  4. No Image 09Jun
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    김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 MLP 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 309-310, 2023.05.02-04

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    조영민, 노명일, 전도현, 하지상, 이혜원, 유동훈, 진은석, "개선된 센서 데이텨 연관 및 융합 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 261, 2023.05.02-04

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    공민철, 노명일, 한인수, 김미진, 김정연, "P&ID 내 객체 및 문자 인식 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 313-314, 2023.05.02-04

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    여인창, 노명일, 공민철, 전도현, 하지상, 유동훈, 진은석, "선박의 자동 접이안을 위한 서라운드 뷰 생성 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp.315-316, 2023.05.02-04

  8. No Image 26Apr
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    전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, 진은석 "입력 데이터의 불확실성과 복잡한 조우 상황을 고려한 충돌 위험도 평가 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 442, 2023.05.02-04

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    노명일, "자율운항선박을 위한 핵심 AI 기술", 2023년도 스마트전기선박연구회 동계학술발표회, 대전, 2023.02.23-24

  10. No Image 13Feb
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    김동우, 노명일, 전도현, 우선홍, 이혜원, 김용태, "딥 러닝을 이용한 멤브레인 타입 LNG선 화물창의 1차 방벽의 형상 최적화 방법 ", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 275, 2023.02.08-11

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