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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)
Publication Date 2019-10-25

하지상, 노명일, 이혜원, 은종호, 박종진, "실시간 AIS 데이터를 이용한 해상 충돌 회피 알고리즘 연구", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 430, 2019.10.24-26


  1. 이준범, 노명일, 김기수, 손명조, 한기민, 김대헌, "딥 러닝 기반 해기상 및 소요 마력 예측", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 235, 2019.08.19-22

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  2. 김진혁, 노명일, 공민철, "부분 재액화 시스템의 유지 및 보수를 위한 증강 현실 컨텐츠 개발", 2019년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 269, 2019.08.19-22

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  3. 이혜원, 노명일, 함승호, 전도현 "블록의 탑재 제어를 위한 갠트리 크레인의 제어기 설계 고도화", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 139, 2019.10.24-26

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  4. 전도현, 노명일, 이혜원, 하지상, 진은석, 김인일, "딥 러닝 기반 자율 운항 선박의 충돌 회피 방법 연구", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 429, 2019.10.24-26

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  5. 김진혁, 노명일, 공민철, "증강 현실 기술을 이용한 장비의 원격 운영 및 유지 보수 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 196, 2019.10.24-26

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  6. 이원재, 노명일, 이성준, 하지상, 석영수, 오민재, "선박 운항 시 주변 인지를 위한 물체 탐지, 추적 및 거리 추정 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 431, 2019.10.24-26

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  7. 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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  8. Luman Zhao, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, Do-Hyun Chun, Sung-Jun Lee, "A Collision Avoidance Method of Multi-ships Based on Deep Reinforcement Learning Considering COLREGs," Proceedings of ICCAS 2019, Rotterdam, Netherlands, pp. 85-88, 2019.09.24-26

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  9. 노명일, "스마트 함정의 구현을 위한 설계 기술 연구", 함정기술연구회 하계연구발표회, 진해, 2019.07.18-19

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  10. 오민재, 노명일, 김범수, 김용환, "선박의 운항 효율을 고려한 선형 변환 방법", 2019년도 대한조선학회 추계학술발표회, 경주, pp. 480, 2019.10.24-2019.10.25

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