[논문]선내탑재 의사결정지원 시스템을 위한 발라스트 최적화 알고리즘에 관한 연구

신성철

doi:10.5394/kinpr.2005.29.10.865

선내탑재 의사결정지원 시스템을 위한 발라스트 최적화 알고리즘에 관한 연구
A study on a ballast optimization algorithm for onboard decision support system 원문보기

한국항해항만학회지 = Journal of navigation and port research, v.29 no.10 = no.106, 2005년, pp.865 - 870

신성철 (목포해양대학교 해양시스템공학부)

초록
AI-Helper

선박 침수 사고의 경우, 선박의 운용 책임자가 취할 수 있는 대응방안이 한정되어 있어 정확한고 신속한 의사결정을 위해서는 기존의 안전관련 시스템을 활용한 효율적인 의사결정 지원 시스템이 필요하다. 수밀 및 준수밀 문, 격벽 밸브, 배수 펌프 등과 같이 침수 사고 시작동하는 대부분의 시스템들은 침수가 선박 전체로 전파되는 것을 막도록 충분한 구획분할 정도를 확보하는데 목적이 있다. 침수 시나리오가 파국적이지 않다고 가정하더라도 발라스트 탱크의 사용은 침수 전파 방지와 선박 안정성을 향상하기 위한 매우 효과적인 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 침수 손상 시 최적의 대응방안을 위해 채워져야 하는 발라스트 탱크들을 선정하고, 각 발라스트 탱크의 수위를 결정하는 최적화 알고리즘을 기술한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Because there are only a limited number of means of action that are available for the master to pursue in the event of flooding, onboard decision support system has been required. The majority of systems activated during a flooding emergency (such as watertight and semi-watertight doors, bulkhead valves, dewatering pumps etc.) almost exclusively aim to restore a sufficiently high level of subdivision to prevent flooding from spreading through the ship. Even though assuming the flooding scenario is not catastrophic, the use of ballast tanks can be an additional and very effective tool to ensure both prevention of flooding spreading and also improve ship stability. This paper describes an optimization algorithm devised to choose the set of ballast tanks that should be filled in order to achieve an optimal response to a flooding accident.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

"어떤 조처를 취해야 하며 우선순위를 어떻게 두어야 하는가?"라는 질문에 대한 답이다. COMAND 프로젝트는 DSS의 기능구조를 상세화하고 이를 구현하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 이 가운데 손상 복원성을 위한 조언 기능 한 가지만을 다룬다.
COMAND 프로젝트는 DSS의 기능구조를 상세화하고 이를 구현하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 이 가운데 손상 복원성을 위한 조언 기능 한 가지만을 다룬다.
본 논문에서는 침수 사고를 다루기 위한 선내탑재 의사결정 지원 도구를 만드는 것이 목적인 연구과제 COMAND에서 수행된 연구 중 일부를 설명하였다.
7은 각각 s값을 1로 하는 서로 다른 발라스트 대응안이다 .이러한 이유로 s 값만을 최대화하기 보다는 생존성에 영향을 미치는 다른 요인을 조사하였다.

가설 설정

주의해야 한다. 복원성과 선박 자세의 측면에서 동일 한두 개의 발라스트 배열에서 좀더 짧은 시간에 달성할 수 있는 배열이 선호된다고 가정할 수 있다. 주어진 발라스트 배열을 달성하기 위해 필요한 시간은 최종 배열뿐만 아니라 순간순간의 예기치 못한 일에 따라서도 달라진다.

제안 방법

수정 이후에 해의 절차를 최적으로, 그리고 자유 표면효과에 의한 불안정성없이 수행할 수 있는지 해를 검증하게 된다. 초기 발라스트 탱크 배치로부터 수정된 해에 의해 기술된 배치로 가기 위해 필요한 절차를 수립하기 위해 사용된 규칙 기반의 충돌 해결 알고리즘에 따라 검증 결과가 결정된다.
대부분의 선박이 선내에 설치된 탱크의 수가 작기 때문에 가장 적절한 방법론은 언덕 오르기 탐색(hill-climbing search)이다. 탐색을 돕기 위해 적절한 기준 함수 평가시 정적 복원력 계산을 채용했다.

성능/효과

3. 카운터플러딩을 위해 필요한 탱크와 그 탱크의 용량을 결정하는 문제는 최적화 문제로 정식화 할 수 있다.
선박 침수 사고통계를 통해 각 구획의 침수 확률 및 그 조합의 확률을 분석해 본 결과 제한된 수의 사고 사례를 대상으로 사례 베이스를 구축하는 것이 가능하였다. 사례베이스 내에서는 각 구획의 ID와 탱크 상태 변수를 통해 효과적으로 사례를 표현할 수 있었다.
상기의 이유로 본 연구에서 선박 침수사고시 카운터플러딩의 경우 CBR이 적합한 것으로 판단되었다. 선박 침수 사고통계를 통해 각 구획의 침수 확률 및 그 조합의 확률을 분석해 본 결과 제한된 수의 사고 사례를 대상으로 사례 베이스를 구축하는 것이 가능하였다.
경우 CBR이 적합한 것으로 판단되었다. 선박 침수 사고통계를 통해 각 구획의 침수 확률 및 그 조합의 확률을 분석해 본 결과 제한된 수의 사고 사례를 대상으로 사례 베이스를 구축하는 것이 가능하였다. 사례베이스 내에서는 각 구획의 ID와 탱크 상태 변수를 통해 효과적으로 사례를 표현할 수 있었다.

후속연구

2. 침수 상태를 표현하는 시스템 변수들은 흘수, 트림, 경사각, KG 등으로 간단하게 표현되며 이것은 앞으로 사례 베이스를 구축하는 출발점이 될 것이다.
반면에 그러한 응용프로그램을 구축하는데 기반이 되는 많은 도구와 방법론들이 개발되었다. COMAND에서 수행되고 본 논문에서 기술하는 연구 결과는 최종적으로 DSS가 달성 해야 하는 목표에 필수적인 이론적 기반이 될 것이다.
연구 과제를 수행하면서 많은 어려움과 질문들이 새롭게 던져졌고, 이로 인해 새로이 해결해야할 난점들이 많은 것이 사실이다. 그러나 본 논문을 통해 정리된 사항들은 COMAND를 수행해 나가는 중요한 토대가 될 것이며, 모든 논의의 기본 틀을 형성할 것이다.
본 논문에서 제시된 대부분의 개념들은 보다 더 깊은 연구를 필요로 하고, 혁신적인 프로그램 코드로서 구체화되어야한다. 연구 과제를 수행하면서 많은 어려움과 질문들이 새롭게 던져졌고, 이로 인해 새로이 해결해야할 난점들이 많은 것이 사실이다.

참고문헌 (6)

Aamodt, A. and Plaza, E(1994), 'Case-Based Reasoning: Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches', AI Communications, IOS Press
Aamodt A. and Veloso M. (1995), 'Case-Based Reasoning Research and Development', Proceedings ICCBR-95, Lecture Notes in Artificial Intelligence, 1010. Srpinger Verlag
Barletta, E. R.(1994), 'A Hybrid Indexing And Retrieval Strategy For Advisory CBRSystems Built with ReMind', Proceedings of the European Workshop on Case-Based Reasoning
IMO SLF 46/INF3(2003)
Kolodner, J.(1993), 'Case-Base Reasoning', Morgan Kaufmann Publishers, Inc
Voss A.(1996), 'How to Solve Complex Problems with Cases', Engineering Application of Artificial Intelligence, Vol. 9, No. 4. Elsevier Science Ltd

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