[논문]지능형 항해 거동 이상 선박 식별 시스템 구현

김도연; 박계각; 정중식; 김건웅

doi:10.5391/jkiis.2012.22.1.75

지능형 항해 거동 이상 선박 식별 시스템 구현
Implementation of an Intelligent System for Identifying Abnormal Navigating Ships 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.22 no.1, 2012년, pp.75 - 80

김도연 (목포해양대학교 해상운송시스템학부) , 박계각 (목포해양대학교 해상운송시스템학부) , 정중식 (목포해양대학교 해상운송시스템학부) , 김건웅 (목포해양대학교 해양컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper

거동 이상 선박(갈지자 항행 선박, 제자리 순회 선박 등)은 정상적인 항로를 유지하는 선박에게 심각한 영향을 미칠 수 있는 요소이며, 현재 육지에 있는 VTS 센터와 해양 경찰이 연계되어 범죄 선박 및 사고 선박을 추적하고 있다. 하지만 인적 요인에 의한 위험 요인 식별의 한계는 명확하며 그를 보조할 수 있는 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서, 이 연구에서는 퍼지추론을 이용하여 관제자 및 항해사를 위한 지능형 항해 거동 이상 선박 식별 시스템을 구현하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Abnormal navigating ships affact the ships navigating normal routes seriously. So VTS centers and Korean Coast Guard co-work(cooperate) closely to trace the ships which break the regulations and make accidents. But it is evident that there is limitations to indetify the risk factors caused by men. Unfortunately there is very few of the researches on the identificaton of risk elements by men. This paper is to implement the intelligent system for identifying abnormal navigating ships by using fuzzy inference.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 인공 지능 기법의 하나인 퍼지추론[6-11]을 이용하여 육상의 VTS(Vessel Traffic Service) 센터 관제자 및 선박의 항해사가 항해 거동이상 선박을 기존보다 정확하게 식별할 수 있는 의사결정 지원 시스템을 구현하고 실제 사고 사례에서 시스템의 수행 결과를 보임으로써 구현하는 시스템의 타당성을 보이려 한다.

제안 방법

먼저 시스템은 시스템에 사용될 요소(누적 변침량, 누적 변속량)들을 현재 시점을 기준으로 하여 설정한다. 그 후 퍼지 추론을 이용하여 선박의 이상 항해도를 계산하고 그 값이 사용자가 설정한 기준치 이상인지, 연속으로 이상도가 높은 선박으로 계산되었는지를 판단하여 정상 항해 선박, 이상 항해 주의 선박, 이상 항해 위험 선박 등으로 분류하게 된다.
누적 변속량과 누적 변침량에 대한 소속 함수 또한 항행 전문가의 의견에 따라 설계하였으며[12-13], 선속 값이 9분 이내에 급격하게 변하는 최고 누적 범위를 20knot로 정하였고 침로 값이 9분 이내에 급격하게 변하는 최고 누적 범위를 150도로 설정했다. 그 소속 함수는 그림 1.
이 연구에서는 관제자 및 항해사를 돕기위한 지능형 항해 거동 이상 선박 식별 시스템을 제안하여 퍼지 추론을 이용해 설계 및 구현하였다. 그리고 과거 발생했던 실제 해양사고를 선박 시뮬레이터를 통해 재구성하여 제안하는 식별 시스템이 항해 거동 이상 선박을 정확하게 식별하는 결과를 보였으며, 그를 통해 이상 항행 선박 식별 시스템의 유효성을 확인 할 수 있었다.
의 해양사고 내역 1의 왼쪽아래에서 위로 진행하는 선박의 이상 항해 정도이다. 제안하는 이상 선박 식별 시스템은 추후 구현될 해양 안전을 위한 소형 단말기에 단위 모듈로 포함될 예정이기 때문에 독자적인 GUI환경을 구현하지 않았다. 상세한 결과는표 4.
지능형 거동 이상 선박 식별 시스템은 판단하고자하는 목표 선박의 9분간의 누적 변속량과 누적 변침량을 이용 하여 이상 항행 선박을 판단한다. 누적 변속량과 누적 변침량을 구하는 식은 식 (1) 및 식 (2)에서 보인다.

성능/효과

이 연구에서는 관제자 및 항해사를 돕기위한 지능형 항해 거동 이상 선박 식별 시스템을 제안하여 퍼지 추론을 이용해 설계 및 구현하였다. 그리고 과거 발생했던 실제 해양사고를 선박 시뮬레이터를 통해 재구성하여 제안하는 식별 시스템이 항해 거동 이상 선박을 정확하게 식별하는 결과를 보였으며, 그를 통해 이상 항행 선박 식별 시스템의 유효성을 확인 할 수 있었다.

후속연구

모든 그림에서 선박들은 충돌 이전 낮은 항해 이상도를 나타내다가 충돌 이후 높은 항해 이상도를 나타내고 있다. 이 결과는 VTS 센터의 관제자나 항해사에게 매우 유용한 정보로 활용 될 수 있을 것이다. 그리고, 그림 10.
이 연구는 단일 시스템으로 VTS 센터 등에 이상 선박을 적발하는 시스템으로 적용되어 기존 관제자들의 업무를 줄여줌으로써 보다 나은 항행 안전 상황을 제공할 수 있을 것이며, 기존에 제안된 다른 충돌 위험도 평가 시스템 등과 함께 적용되어 더욱 더 효율적인 항행 안전 지원 시스템 구축에 이용될 수 있을 것이다.
물론 사람이 정확하게 모든 선박을 직접 감시하는 것이 이상적이지만, 인적 요인에 의한 거동 이상 선박 식별은 그 한계가 분명하다. 항해사 및 관제자를 보조하여 거동이 이상한 선박을 식별하여 안내 할 수 있는 시스템이 있다면 보다 정확한 거동 이상 선박 식별이 가능할 것이다. 하지만 그 문제를 해결하기 위한 관련 연구는 찾아보기 어려운 실정이다.
향후 실용적인 응용을 위해서는 운항 선박의 실시간 데이터를 이용한 거동 이상 선박 판별 시스템의 구현이 연구과제로 남는다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	거동 이상 선박은 무엇에 영향을 미칠 수 있는 요소인가?	거동 이상 선박(갈지자 항행 선박, 제자리 순회 선박 등)은 정상적인 항로를 유지하는 선박에게 심각한 영향을 미칠 수 있는 요소이며, 현재 육지에 있는 VTS 센터와 해양 경찰이 연계되어 범죄 선박 및 사고 선박을 추적하고 있다. 하지만 인적 요인에 의한 위험 요인 식별의 한계는 명확하며 그를 보조할 수 있는 연구는 거의 없는 실정이다.
	해상 교통량이 증가하는 이유가 무엇인가?	국내외 해상 물동량 증가 및 활발한 해상 레저 활동으로 인하여 해상 교통량이 증가함으로써 해양 사고의 발생 빈도가 높아지고 있다. 한때 국가적으로 이슈가 되었던 2007년 삼성-허베이 스피리트 원유 유출 사고나 호주 인근에서 발생한 2009년 퀸즐랜드 원유 유출 사고 등에서 보이듯이 사고 규모도 대형화 되고 있는 추세이다.
	해양 사고의 발생이 육지의 사고보다 더 위험한 이유는 무엇인가?	한때 국가적으로 이슈가 되었던 2007년 삼성-허베이 스피리트 원유 유출 사고나 호주 인근에서 발생한 2009년 퀸즐랜드 원유 유출 사고 등에서 보이듯이 사고 규모도 대형화 되고 있는 추세이다. 특히 선박 사고는 신속한 대처가 어려운 해양의 특수성 덕에 그 피해가 육지에서 발생하는 일반적인 교통사고보다 환경적, 인적으로 심각한 피해를 입힌다[1-2].

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