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Abstract 최근 발생한 다수의 선박 충돌 사고에서 항해사의 미숙, 부주의 등 사람의 실수가 사고의 주요 원인으로 지적되고 있다. 그러한 문제를 미연에 방지하기 위한 하나의 대안으로서 선박 운항 중 충돌 위험에 대한 정량적 예측과 충돌 회피 의사 결정 방법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 선박(자선)의 해상 충돌 위험도를 정량적으로 평가하고, 이로부터 선박의 안전한 충돌 회피 경로를 생성하는 방법을 제안했다. 이때 충돌 회피 경로 생성에 필요한 타선 및 장애물의 위치, 속도, 선수각 등의 정보는 실제 선박의 AIS(Auto Identification System) 데이터를 활용한다. 해상 충돌 위험도 평가의 경우, 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)에 기반한 충돌 위험도 평가 방법을 연구하였고, 충돌 회피 경로 생성의 경우, 전역 경로 생성 알고리즘 중 하나인 A* 알고리즘에 기반한 행동 공간 탐색법을 연구했다. 제안된 방법을 기반으로 해상 충돌 위험도 평가 및 충돌 회피 시뮬레이션 프로그램을 개발했으며, 그 효용성을 확인하기 위해 실제 AIS 정보를 사용한 다양한 예제에 적용해 보았다. 그 결과, 제안된 방법 및 프로그램이 충돌 위험도가 높은 복잡한 운항 해역에서 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2018-05-24

하지상, 노명일, 조로만, 은종호, 박종진, 이동연, "AIS 데이터를 이용한 해상 충돌 위험도 평가 방법 및 회피 대응 알고리즘 연구", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 261, 2018.05.24-25


  1. No Image 27Oct
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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, "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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    이준범, 노명일, 김기수, 한기민, 이갑헌, "딥 러닝을 이용한 해기상 및 소요 마력 예측 모델 개발", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 453-454, 2020.11.05-06

  4. No Image 20Oct
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    하지상, 노명일, 김기수, "전문가 시스템과 최적화 기법 기반 배관 라우팅 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 402, 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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    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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