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문제 정의
- 따라서 본 논문은 두 장비로부터 수집된 정보들의 선박 일치여부를 판단하는데 있어서 단일요소만을 고려하지 않고, AIS와 ARPA Radar로부터 얻는 정보들 중 선박 일치 여부를 판단할 수 있는 모든 중요한 요소들을 복합적으로 고려하여 정보를 융합하는 항행지원시스템 개발을 목적으로 한다. 이 시스템을 구현하기 위해 상위 인공지능 기법 중 하나인 블랙보드 시스템[10]과 제안 시스템에 속하게 될 근원 지식으로 퍼지 전문가 시스템[11]을 적용하여 선박 정보 융합이 가능한 알고리즘을 제시한다.
- 위에서 언급된 문제를 해결하기 위하여 지능형 항행안전정보 시스템을 위한 선박 개체 관리 방안에 대한 연구가 제안된 바 있으며, 해당 연구는 AIS와 ARPA(Automatic Radar Plotting Aids) Radar에서 수집된 한 선박의 다른 두 정보 간 선박진행방향(COG, Course Of Ground)의 차와 선박 간 거리를 통계치를 기준으로 삼아 선박의 동일 여부를 판단하였다[7]. 하지만 실제 항행 환경에 적용하여 6개월 동안 테스트 한 결과, AIS와 ARPA Radar가 가지는 기기오차 및 이상 항행 패턴[8-9]을 보이는 선박 때문에 융합된 선박 데이터의 신뢰도가 낮아지는 문제를 발견하였다.
- 이 논문은 실제 항행중인 선박의 AIS와 ARPA Radar 두 장비로부터 수집된 정보들을 이용하여 동일 선박 일치여부를 판단하는데 있어 여러 요소를 복합적으로 고려할 수 있는 블랙보드 시스템을 이용한 선박 정보 융합 알고리즘을 제안했다.
- 제안하는 선박융합 알고리즘은 선행 연구의 문제점을 해결하기 위하여 COG와 두 선박간 거리 선박 정보만을 이용하는 것이 아닌 두 장비로부터 한 선박에 대해 수집되는 모든 정보들 중에서 같은 선박임을 알 수 있는 모든 요소를 이용하여 동일 선박임을 판단하고자함이 목적이다.
가설 설정
- 이 중에서도 해양사고 원인의 가장 큰 비중을 차지하는 인적요인에 의한 사고를 줄이기 위하여 항해사를 보조할 수 있는 여러 항해 보조 시스템에 대한 연구가 계속해서 제안되어 왔다. 제안된 대부분의 연구들은 시스템의 시뮬레이션 및 검증을 위해서 DB에 저장되어 있는 과거에 발생한 실제 사고 사례의 AIS(Automatic Identification System) 데이터의 일부를 이용하거나 혹은 Matlab 등의 프로그래밍 도구로 실시간 선박 데이터를 가정하여 진행하였다[3-5].
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