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문제 정의
- 기존의 진화전략 기법을 통해 항로를 세부구간별로 나누어 엔진출력을 최적화하는 방법은 지리적으로 최적화된 항로를 찾을 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 이에 이 논문에서는 A* 알고리즘에 의해 찾은 항로를 초기해로 하여 진화전략을 통해 지리적으로 최적화된 항로를 찾을 수 있도록 제안하였다. 또한, 기존의 세부구간별 출력최적화 알고리즘과 자연스럽게 결합하여 시너지 효과를 낼 수 있도록 하였다.
- 이에 이 논문에서는 지리적인 최적화를 위해 진화전략(Evolutionary Strategy; ES) 기반 탐색 알고리즘을 제안하고 이를 바탕으로 개선된 선박경제운항시스템을 개발하고자 한다. 무분별한 탐색을 제한하고 효율적인 탐색을 위해 A* 알고리즘을 사용하여 지리적 최단경로를 찾고 이 최단경로를 초기해로 사용하여 진화전략기반 경로탐색을 할 수 있도록 구현하였다.
제안 방법
- 다음으로 시기에 따른 성능 개선의 특성이 있는지를 살펴보기 위하여 “A*-ES,” “ES-FIX,” “ES-ES” 운항방법이 “A*-FIX” 대비 월별 평균 연료소모량을 얼마나 개선시키는 지를 비교 하였으며, 그림 7은 그 결과를 나타낸다.
- 이에 이 논문에서는 A* 알고리즘에 의해 찾은 항로를 초기해로 하여 진화전략을 통해 지리적으로 최적화된 항로를 찾을 수 있도록 제안하였다. 또한, 기존의 세부구간별 출력최적화 알고리즘과 자연스럽게 결합하여 시너지 효과를 낼 수 있도록 하였다. 실제로 7개 노선에서 12개월 운항 시간표(총 84가지)에 대해서이 논문에서 제안된 시스템의 성능을 최단거리 기반 운항방법과 비교한 결과, 운항소요시간이 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.
- 이를 위해 이 논문에서는 기존 연구에서 활용 되었던 진화 전략 기반의 출력 최적화 알고리즘[1]을 이용하여 세부구간별 최적 출력을 구한다. 또한, 적절한 범위 내의 출력 탐색이 되도록 하기 위해 ES기반 출력탐색 운항법에 의한 도착시간이 고정출력 운항법에 의한 도착시간에 비해 0.3% 이내의 오차범위(항해 시간 허용 비율)에서 출력탐색을 하도록 하였다.
- 이에 이 논문에서는 지리적인 최적화를 위해 진화전략(Evolutionary Strategy; ES) 기반 탐색 알고리즘을 제안하고 이를 바탕으로 개선된 선박경제운항시스템을 개발하고자 한다. 무분별한 탐색을 제한하고 효율적인 탐색을 위해 A* 알고리즘을 사용하여 지리적 최단경로를 찾고 이 최단경로를 초기해로 사용하여 진화전략기반 경로탐색을 할 수 있도록 구현하였다. 이 논문에서는 7개의 실험 노선에서 각각 12회 운항 시간표(즉, 총 84개 스케줄)에 대해 이전 연구[1]에서 제시된 운항방법과 이 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 비교하였다.
- 이 논문에서 제안하는 선박경제운항시스템의 전체적인 구성은 그림 2와 같이 초기항로 탐색, 최적 항로 탐색, 최적 출력 탐색의 3단계로 구성된다. 먼저, 첫 번째 단계에서 출항지와 입항지의 경위도가 주어지면 2.
- 이 논문에서 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위하여 7개의 실험 노선에 대하여 2011년 1월부터 12월까지 1개월 간격으로 출발 날짜를 변경하며 모의실험을 실행하였다(즉, 총 84가지의 운항 시간표). 운항 방법으로는 경로탐색 방법과 출력탐색 방법에 따라“A*-FIX,” “A*-ES,” “ES-FIX,” “ES-ES”등 4가지 조합이 가능하다(표 2).
- 무분별한 탐색을 제한하고 효율적인 탐색을 위해 A* 알고리즘을 사용하여 지리적 최단경로를 찾고 이 최단경로를 초기해로 사용하여 진화전략기반 경로탐색을 할 수 있도록 구현하였다. 이 논문에서는 7개의 실험 노선에서 각각 12회 운항 시간표(즉, 총 84개 스케줄)에 대해 이전 연구[1]에서 제시된 운항방법과 이 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 시스템에 비해 이 시스템의 경제운항방법은 운항소요시간에 큰 차이가 없으면서도 평균 1.
- 이 논문에서는 운항 경로라는 해의 표현을 위해 이전 연구[1,2]에서 사용된 격자좌표체계와 같은 형태를 사용한다. 즉, 기상예보 데이터가 경위도 1.
- 지리적 최단 경로 P는 모든 해상의 기상이 동일할 경우 최적 항로가 될 수 있지만, 기상이 다를 경우 최적 항로의 탐색이 필요하다. 이를 위해 이 논문에서는 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 제안하는데, 이 때 경로 P는 탐색 알고리즘의 초기 항로로 사용된다.
- 3절에서 설명한 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘을 이용하여 최적 경로를 탐색한 후 앞과 마찬가지로 고정 출력 혹은 진화전략기반 출력최적화 알고리즘을 적용한 방법을 의미한다. 한편, 공정한 비교를 위하여 모든 운항 방법에 대해 동일한 도착시각에 관한 최종기한을 설정 하였다.
대상 데이터
- 2절에서 설명한 연료소모량 추정식에서 사용된다. 이 논문에서는 기존 논문[1]에서 사용된 재화 중량 300,000톤급 VLCC(Very Large Crude Carrier)의 제원 정보를 활용하였다.
- 경제운항 시스템을 구축하기 위해서는 유효한 해상 경로를 찾는 과정에서 전 세계 지리정보 데이터가, 연료소모량을 추정하는 과정에서는 기상정보 데이터가 각각 필요하다. 이를 위해, 지리정보 데이터는 미국국립지리원(http://www.ngdc.gov/)로부터 획득한 1,938개의 벡터데이터를 바탕으로 7200＊3600 픽셀의 비트맵 정보를 구축하여(그림 1) 육지와 해상을 구분하였다. 한편, 기상정보 데이터는 유럽중기예보센터 (http://www.
- gov/)로부터 획득한 1,938개의 벡터데이터를 바탕으로 7200＊3600 픽셀의 비트맵 정보를 구축하여(그림 1) 육지와 해상을 구분하였다. 한편, 기상정보 데이터는 유럽중기예보센터 (http://www.ecmwf.int/)에서 2011년 1월 1일부터 2011년 12월 31일까지 1년 동안의 세계 해양을 경위도 각각 1.5도 단위로 나눈 격자점에 대해서 6시간(0시, 6시, 12시, 18시)마다 이뤄진 예보 데이터이며 이 시스템에서는 많은 기상정보들 중에서 연료소모량추정식에 필요한 파향, 파고, 풍향, 풍속 등 네 가지 정보를 획득하였다[1,2].
이론/모형
- 두 번째 단계에서는 여러 개의 세부 구간으로 구성된 초기 항로 P에 진화전략 알고리즘을 활용하여 지리적 최적 경로(P0)를 구한다. 마지막 단계에서는 여러 개의 세부 구간들로 구성된 지리적 최적 경로 P0에 대해 각 세부구간에서의 최적엔진출력을 탐색하기 위해 이전 연구[1]에서 제안된 진화전략기반 출력탐색 알고리즘을 적용한다.
- 이 논문에서는 기존의 해상 상태에 따른 선속 저하량의 계산 방법 중 Townsin-Kwon연료추정식[5]계산식을 활용하여 연료소모량을 추정하였다. 이 식을 적용하기 위해서는 선박의 길이, 너비, 깊이 등의 9가지 선박제원 정보(4.
- 이 지리적 최적 경로는 기본적으로 선박의 출력을 일정한 값으로 고정하여 찾아낸 경로이므로 각 세부구간별로 출력 값을 변화 시키면(즉, 선박의 속도를 조절하는 효과) 연료소모량을 더욱 줄일 수 있는 항로를 찾아 낼 수 있다. 이를 위해 이 논문에서는 기존 연구에서 활용 되었던 진화 전략 기반의 출력 최적화 알고리즘[1]을 이용하여 세부구간별 최적 출력을 구한다. 또한, 적절한 범위 내의 출력 탐색이 되도록 하기 위해 ES기반 출력탐색 운항법에 의한 도착시간이 고정출력 운항법에 의한 도착시간에 비해 0.
성능/효과
- 이 논문에서는 7개의 실험 노선에서 각각 12회 운항 시간표(즉, 총 84개 스케줄)에 대해 이전 연구[1]에서 제시된 운항방법과 이 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 시스템에 비해 이 시스템의 경제운항방법은 운항소요시간에 큰 차이가 없으면서도 평균 1.82%, 최대 2.49%의 연료소모량이 감소함을 관찰할 수 있었다.
- 따라서 일방적인 시스템의 권고보다는 하이브리드 형태의 상호대화형 시스템의 개발을 하여 항해 보조 시스템으로서의 가치를 높이는 것이 필요하다. 다섯째, 경제운항시스템에서는 연료소모량 추정 계산과 기상 예보의 정확도에 따른 성능 의존도가 높다. 특히 기상 예보의경우, 언제나 오차가 존재할 수 있으므로, 이를 동적보정하는 기법을 도입하여 성능의 강건함을 유지할수 잇도록 해야 할 것이다.
- 또한, 기존의 세부구간별 출력최적화 알고리즘과 자연스럽게 결합하여 시너지 효과를 낼 수 있도록 하였다. 실제로 7개 노선에서 12개월 운항 시간표(총 84가지)에 대해서이 논문에서 제안된 시스템의 성능을 최단거리 기반 운항방법과 비교한 결과, 운항소요시간이 차이가 없으면서도 연료소모량을 평균 1.82%, 최대 2.49% 개선 시킬 수 있음을 확인하였다.
- 실제로 이 예제에서 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘에서 얻은 경로의 거리는 9,256.4192km로서 A* 알고리즘으로 얻은 경로의 길이 9,206.3295km보다 50.0897km 더 멀었지만, 도착시각은 전자의 경로가 후자의 경로보다 약 14시간 빨리 도착하였을 뿐만 아니라 연료소모량도 1,326.45톤에서 1,259.98톤으로 5.05% 감소시켰다. 이처럼 이 논문에서 제안한 진화 전략 기반 경로탐색 알고리즘은 지리적 최적 경로를 탐색하는데 상당히 효과적임을 알 수 있다.
- 실험결과 세 운항 방법의 전체 운항시간 평균 개선율은 각각 –0.39%, 0.65%, 0.27%으로 “A*-FIX” 의 운항시간과 거의 차이가 없었으며 전체 연료소모량 평균 개선율은 각각 1.17%, 0.93%, 1.82%으로 모두 “A*-FIX”의 성능을 개선시켰다.
- 05% 감소시켰다. 이처럼 이 논문에서 제안한 진화 전략 기반 경로탐색 알고리즘은 지리적 최적 경로를 탐색하는데 상당히 효과적임을 알 수 있다.
후속연구
- 첫째, 이 논문에서는 지리적 경로최적화와 세부구간 출력최적화가 단계적으로 실행됨으로써 실험 노선에서 따라 두 최적화가 항상 시너지 효과를 발휘한다고 보장 할 수 없으므로 경로탐색과 출력탐색을 동시에 할 수 있는 적절한 탐색 알고리즘 개발이 필요할 것이다. 둘째, 진화 전략 기반 경로탐색 알고리즘은 총 진화횟수와 변이 시킬 노드의 개수에 따라 실행시간이 결정 되므로 실행시간을 줄이고 효율적인 탐색을 하기 위해서는 진화연산을 병렬화하는 방법을 찾아야 할 것이다. 셋째, 이 논문에서 제안하는 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘은 변이할 노드의 개수와 기존 노드에서 변화되는 폭, 진화 횟수를 어떻게 설정하느냐에 따라서 개선율이 좌우되므로 충분한 모의실험과 통계에 기초한 적절한 값의 설정이 필요하다.
- 둘째, 진화 전략 기반 경로탐색 알고리즘은 총 진화횟수와 변이 시킬 노드의 개수에 따라 실행시간이 결정 되므로 실행시간을 줄이고 효율적인 탐색을 하기 위해서는 진화연산을 병렬화하는 방법을 찾아야 할 것이다. 셋째, 이 논문에서 제안하는 진화전략 기반 경로탐색 알고리즘은 변이할 노드의 개수와 기존 노드에서 변화되는 폭, 진화 횟수를 어떻게 설정하느냐에 따라서 개선율이 좌우되므로 충분한 모의실험과 통계에 기초한 적절한 값의 설정이 필요하다. 넷째, 항해사들에게는 디지털 시스템보다 예로부터 내려오는 항해 방법과 노하우에 대한 믿음이 커서, 이와 같은 경제운항시스템의 수용에 어려움이 있는 실정이다[6].
- 이 연구 결과물을 향후 더욱 개선하기 위해서는 다음과 같은 연구들이 필요할 것이다. 첫째, 이 논문에서는 지리적 경로최적화와 세부구간 출력최적화가 단계적으로 실행됨으로써 실험 노선에서 따라 두 최적화가 항상 시너지 효과를 발휘한다고 보장 할 수 없으므로 경로탐색과 출력탐색을 동시에 할 수 있는 적절한 탐색 알고리즘 개발이 필요할 것이다. 둘째, 진화 전략 기반 경로탐색 알고리즘은 총 진화횟수와 변이 시킬 노드의 개수에 따라 실행시간이 결정 되므로 실행시간을 줄이고 효율적인 탐색을 하기 위해서는 진화연산을 병렬화하는 방법을 찾아야 할 것이다.
- 다섯째, 경제운항시스템에서는 연료소모량 추정 계산과 기상 예보의 정확도에 따른 성능 의존도가 높다. 특히 기상 예보의경우, 언제나 오차가 존재할 수 있으므로, 이를 동적보정하는 기법을 도입하여 성능의 강건함을 유지할수 잇도록 해야 할 것이다.
- 3% 연료소모량 감소된 결과를 보여주었다[1]. 하지만 이 시스템은 지리적으로 최소거리 항로를 계산하여 그 항로에 대해서만 최적의 세부구간별 엔진출력을 탐색한다는 한계점을 가지고 있다. 따라서 더 향상된 선박경제운항 시스템을 위해서는 다양한 지리적인 최적 항로를 찾는 방법이 필요하다.
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