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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김진혁, 노명일, 여인창, "설계 요구 조건을 고려한 국부 변형 기반 상선의 선형 변환 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 47, 2023.02.08-11
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이혜원, 노명일, 함승호, 남보우, "LNG 로딩 암의 최적 설계를 위한 동적 거동 해석 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 108, 2023.02.08-11
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전도현, 노명일, 이혜원, 유동훈, "연안 적용을 위한 충돌 위험도 산정 및 충돌 회피 경로 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 49, 2023.02.08-11
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김하연, 노명일, 이혜원, 조영민, "센서 데이터를 이용한 선박의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 109, 2023.02.08-11
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조영민, 노명일, 이혜원, 공민철, "자율 운항 선박을 위한 개선된 센서 융합 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 107, 2023.02.08-11
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하지상, 노명일, 공민철, 김기수, "격벽, 장비 및 배관을 고려한 선박의 배치 설계 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 8, 2023.02.08-11
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여인창, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박용 서라운드 뷰 영상의 자동 생성 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 45, 2023.02.08-11
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Min-Chul Kong, Myung-Il Roh, In-Chang Yeo, Ki-Su Kim, Jeongyoul Lee, Jongoh Kim, Gapheon Lee, "A Detection Method of Objects with Text in Drawings Based on Deep Learning", Proceedings of ISOPE 2023, Ottawa, Canada, 2023.06.19-23
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Myung-Il Roh, "Applications of Deep Learning in Ship Design, Production, and Operation Stages", Proceedings of ICDM(International Conference on Decarbonization and Digitalization in Marine Engineering) 2022, Siheung, Korea, 2022.04.28-29
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노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18
