[논문]실해역 환경을 고려한 선박의 최적항해계획 알고리즘 연구

김동준; 설현주; 김진주

doi:10.9766/kimst.2016.19.2.252

문제 정의

이를 통해 선박의 다양한 진입방향과 그 지역 내의 해류의 영향에 따라 달라질 수 있는 이동거리를 반영하지 못하는 기존연구의 한계점을 보완하여 보다 실질적인 항로계획이 가능하도록 하였다. 또한 전체적인 항로 설계 후 항해사가 원하는 항로를 따라 항해하기 위해 필요한 추력 방향각에 대한 정보를 제공함으로써 항로 이탈로 인한 불필요한 연료소모나 사고 발생 가능성을 최소화하고자 하였다. 이러한 연구결과는 추후 무인선박 및 군 함정 개발 시 항해제어(Automatic Control)를 위한 알고리즘으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 선박의 실시간 해양환경에 따른 최적항로 도출을 목적으로 기상청, 국립해양조사원의 실시간 해양환경정보, 지형정보 및 안전정보를 바탕으로 격자지도를 구성하고 A* 알고리즘 및 Path smoothing method를 적용하여 항해 시 사용하는 연료소모율을 최소로 하는 최적항로계획 알고리즘을 제시하였다. 또한 A* with Path smoothing method 적용 시 실제 선박이 이동한 거리를 계산하여 이를 바탕으로 목적함수를 개선함으로써 선박의 현재 위치, 진입하는 방향, 환경 요인 등을 실질적으로 반영할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 선박의 최적항로 알고리즘을 제시하기 위해 기존의 다양한 연구를 바탕으로 다음과 같은 부분에서 보완하고자 하였다. 조선공학 이론을 바탕으로 함정의 이동시간 및 연료소모량을 산정하였으며 기상청, 국립해양조사원의 실시간 해류 및 기상정보를 바탕으로 격자(Grid)를 형성하고 A* 알고리즘으로 항로를 탐색하였다.
실시간으로 제공되는 해양 정보를 바탕으로 활동공간을 격자지도로 구성하고 A* with path smoothing알고리즘을 이용하여 최적항로를 도출하여 A* 알고리즘만 사용한 경우와 비교하는 실험을 통해 그 효과성을 입증하고자 하였다. 실험은 시간대별 해류의 변화가 많이 나타나는 서해와 남해를 중점으로, 인천항과 제주도 서귀포항으로 이동하는 경우와 반대로 제주도 서귀포항에서 인천항으로 이동하는 경우, 같은 항로를 다른 시간대에 이동하는 경우로 예제를 구성하였다.
도출된 항로를 바탕으로 A* 알고리즘의 한계점을 보완하기 위해 Path Smoothing Method를 추가적으로 적용하였으며 보완된 항로상의 선박진입위치와 해당 지역의 환경정보를 기반으로 실제 선박이 이동한 거리를 반영하여 목적함수(연료소모량)를개선할 수 있도록 하였다. 이를 통해 선박의 다양한 진입방향과 그 지역 내의 해류의 영향에 따라 달라질 수 있는 이동거리를 반영하지 못하는 기존연구의 한계점을 보완하여 보다 실질적인 항로계획이 가능하도록 하였다. 또한 전체적인 항로 설계 후 항해사가 원하는 항로를 따라 항해하기 위해 필요한 추력 방향각에 대한 정보를 제공함으로써 항로 이탈로 인한 불필요한 연료소모나 사고 발생 가능성을 최소화하고자 하였다.

가설 설정

실시간 해양환경요소를 반영한 최적항로 알고리즘을 위해서는 직전 선박의 위치, 선박의 진입하는 방향에 따라 달라지는 목적함수(연료 소모량)값의 반영이 중요하다. Fig. 1은 일정지역의 해류가 서동방향으로 1 knot의 속력으로 흐르고 있다고 가정한 것이다. 음영처리 된 지역으로 선박이 진입한다고 했을 때 선박이 이전에 어디에 위치하고 있었는지, 어떤 방향에서 진입하는 지에 따라 해류의 영향에 의해 이동하는 실제 거리는 달라지는 것을 확인할 수 있으며 이에 따라 목적함수인 연료소모량 역시 달라지는 것을 알 수 있다.
육지, 섬 등과 같은 지형지물이나 항행위험지역으로 선정된 곳은 격자통과시간을 무한대 (Infinite)로 고려하여 알고리즘 상 항해경로에서 배제되도록 조치하였으며 기상청, 국립해양원에서 제공하는 실시간 해양 정보를 바탕으로 격자지도를 구성하였다. 국립해양조사원이 해류벡터를 20 km 격자로 제공하기 때문에 20 km 내의 해류는 동일한 것으로 가정하여 Kronecker product 연산을 통해 단위격자지도로 구성하였다.

제안 방법

Path smoothing method 적용 시 실시간으로 달라질 수 있는 해당격자의 해류정보를 기반으로 보완된 항로상에서 실제 선박이 이동한 거리를 산정하고 이를 바탕으로 목적함수(연료소모량)가 달라질 수 있도록 다음과 같이 보완하였다. 실제 선박이 격자지도 내에서 이동한 거리(d)에 대한 산정방법은 Fig.
8과 같이 격자형 지도를 구성하였다. 격자 내 육지나 섬과 같은 지형 및 항행위험지역은 격자 통과시간을 무한대 (Infinite)로 설정하여 알고리즘 상 항해경로에서 배제하도록 하였다.
격자단위는 묘사정밀도 등 목적에 따라 크기 조정이 가능하며 본 논문에서는 0.2 km × 0.2 km 로 구성하였다.
따라서 선박의 최적항로를 탐색하기 위해서는 위와 같은 환경요소가 미치는 영향을 함께 고려해야 한다. 그러나 계산과정이 지나치게 복잡해질 수 있으므로 기존연구에서 제시되었던 바람의 세기를 단계화한 수치인 Beaufort Number(BN)을 기반으로 한 계산식^[12,17,19]과 조류에 의한 표류효과에 대한 계산식을 이용하도록 한다^[8,17]. Kwon and Kim^[12]은 BN을 기반으로 하여 바람과 파도에 의한 선박의 선속 손실량을 계산하였다.
기상청에서 풍향, 풍속정보와 국립해양조사원에서 제공하는 실시간 해류정보를 기반으로 Fig. 8과 같이 격자형 지도를 구성하였다. 격자 내 육지나 섬과 같은 지형 및 항행위험지역은 격자 통과시간을 무한대 (Infinite)로 설정하여 알고리즘 상 항해경로에서 배제하도록 하였다.
다음은 동일한 항로에서 시간에 따른 해류의 변화가 최적항로에 어떤 영향을 미치는지 알아보기 위해 인천항에서 서귀포항으로 가는 경우를 기준으로 2015년 4월 21일 오전 11시와 오후 7시로 출항시간을 다르게 하여 비교실험을 수행하였다. Fig.
조선공학 이론을 바탕으로 함정의 이동시간 및 연료소모량을 산정하였으며 기상청, 국립해양조사원의 실시간 해류 및 기상정보를 바탕으로 격자(Grid)를 형성하고 A* 알고리즘으로 항로를 탐색하였다. 도출된 항로를 바탕으로 A* 알고리즘의 한계점을 보완하기 위해 Path Smoothing Method를 추가적으로 적용하였으며 보완된 항로상의 선박진입위치와 해당 지역의 환경정보를 기반으로 실제 선박이 이동한 거리를 반영하여 목적함수(연료소모량)를개선할 수 있도록 하였다. 이를 통해 선박의 다양한 진입방향과 그 지역 내의 해류의 영향에 따라 달라질 수 있는 이동거리를 반영하지 못하는 기존연구의 한계점을 보완하여 보다 실질적인 항로계획이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 선박의 실시간 해양환경에 따른 최적항로 도출을 목적으로 기상청, 국립해양조사원의 실시간 해양환경정보, 지형정보 및 안전정보를 바탕으로 격자지도를 구성하고 A* 알고리즘 및 Path smoothing method를 적용하여 항해 시 사용하는 연료소모율을 최소로 하는 최적항로계획 알고리즘을 제시하였다. 또한 A* with Path smoothing method 적용 시 실제 선박이 이동한 거리를 계산하여 이를 바탕으로 목적함수를 개선함으로써 선박의 현재 위치, 진입하는 방향, 환경 요인 등을 실질적으로 반영할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 알고리즘을 통해 제시된 최적항로로 항해하기 위해서 항해사가 조종해야 할 추력방향 역시 제시함으로써 항로이탈로 인한 불필요한 연료소모나 사고발생가능성을 최소화할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 육지, 섬 등을 고려한 지형정보, 해류, 바람 등의 해양 정보 및 항해위험지역 등의 안전 정보를 활용하여 격자지도를 구성하였다. 다양한 정보를 기반으로 한 격자지도 내에서 실시간 추천항로를 제공하는 시스템을 설계하기 위해 최적경로는 아니지만 짧은 시간 내에 우수한 경로를 제공하는 A* 알고리즘^[18]을 활용하였다.
또한 A* with Path smoothing method 적용 시 실제 선박이 이동한 거리를 계산하여 이를 바탕으로 목적함수를 개선함으로써 선박의 현재 위치, 진입하는 방향, 환경 요인 등을 실질적으로 반영할 수 있도록 하였다. 뿐만 아니라 알고리즘을 통해 제시된 최적항로로 항해하기 위해서 항해사가 조종해야 할 추력방향 역시 제시함으로써 항로이탈로 인한 불필요한 연료소모나 사고발생가능성을 최소화할 수 있도록 하였다.
실험은 시간대별 해류의 변화가 많이 나타나는 서해와 남해를 중점으로, 인천항과 제주도 서귀포항으로 이동하는 경우와 반대로 제주도 서귀포항에서 인천항으로 이동하는 경우, 같은 항로를 다른 시간대에 이동하는 경우로 예제를 구성하였다. 실험은 MATLAB을 이용하여 이루어졌으며, Intel(R) Core(TM) Duo CPU(3.16 GHz, 2 GB RAM) 환경의 컴퓨터에서 수행하였다.
2 km 로 구성하였다. 육지, 섬 등과 같은 지형지물이나 항행위험지역으로 선정된 곳은 격자통과시간을 무한대 (Infinite)로 고려하여 알고리즘 상 항해경로에서 배제되도록 조치하였으며 기상청, 국립해양원에서 제공하는 실시간 해양 정보를 바탕으로 격자지도를 구성하였다. 국립해양조사원이 해류벡터를 20 km 격자로 제공하기 때문에 20 km 내의 해류는 동일한 것으로 가정하여 Kronecker product 연산을 통해 단위격자지도로 구성하였다.
음영처리 된 지역으로 선박이 진입한다고 했을 때 선박이 이전에 어디에 위치하고 있었는지, 어떤 방향에서 진입하는 지에 따라 해류의 영향에 의해 이동하는 실제 거리는 달라지는 것을 확인할 수 있으며 이에 따라 목적함수인 연료소모량 역시 달라지는 것을 알 수 있다. 이러한 요소를 반영하여 도출된 최초항로는 Path smoothing method을 적용하여 A* 알고리즘의 한계점을 보완하고 현실적이고 효율적인 최종 항로를 탐색할 수 있도록 설정하였다.
본 논문에서는 선박의 최적항로 알고리즘을 제시하기 위해 기존의 다양한 연구를 바탕으로 다음과 같은 부분에서 보완하고자 하였다. 조선공학 이론을 바탕으로 함정의 이동시간 및 연료소모량을 산정하였으며 기상청, 국립해양조사원의 실시간 해류 및 기상정보를 바탕으로 격자(Grid)를 형성하고 A* 알고리즘으로 항로를 탐색하였다. 도출된 항로를 바탕으로 A* 알고리즘의 한계점을 보완하기 위해 Path Smoothing Method를 추가적으로 적용하였으며 보완된 항로상의 선박진입위치와 해당 지역의 환경정보를 기반으로 실제 선박이 이동한 거리를 반영하여 목적함수(연료소모량)를개선할 수 있도록 하였다.
최적항로탐색 알고리즘은 격자지도를 기반으로 수행되었다. 격자단위는 묘사정밀도 등 목적에 따라 크기 조정이 가능하며 본 논문에서는 0.

대상 데이터

실시간으로 제공되는 해양 정보를 바탕으로 활동공간을 격자지도로 구성하고 A* with path smoothing알고리즘을 이용하여 최적항로를 도출하여 A* 알고리즘만 사용한 경우와 비교하는 실험을 통해 그 효과성을 입증하고자 하였다. 실험은 시간대별 해류의 변화가 많이 나타나는 서해와 남해를 중점으로, 인천항과 제주도 서귀포항으로 이동하는 경우와 반대로 제주도 서귀포항에서 인천항으로 이동하는 경우, 같은 항로를 다른 시간대에 이동하는 경우로 예제를 구성하였다. 실험은 MATLAB을 이용하여 이루어졌으며, Intel(R) Core(TM) Duo CPU(3.
여기서 x는 위도, y는 경도를 나타낸다^[17]. 실험항로는 해류의 변화가 심한 서해를 기준으로 인천항에서 제주도 서귀포항을 항해하는 것으로 설정하였다. 선박의 항해법은 연료소모량을 최소화하는 것으로 알려져 있는 고정추력항해법을 적용하였으며, 선박의 속력은 Kim et al.

이론/모형

본 연구에서는 육지, 섬 등을 고려한 지형정보, 해류, 바람 등의 해양 정보 및 항해위험지역 등의 안전 정보를 활용하여 격자지도를 구성하였다. 다양한 정보를 기반으로 한 격자지도 내에서 실시간 추천항로를 제공하는 시스템을 설계하기 위해 최적경로는 아니지만 짧은 시간 내에 우수한 경로를 제공하는 A* 알고리즘^[18]을 활용하였다. 실시간 해양환경요소를 반영한 최적항로 알고리즘을 위해서는 직전 선박의 위치, 선박의 진입하는 방향에 따라 달라지는 목적함수(연료 소모량)값의 반영이 중요하다.
Kwon and Kim^[12]은 BN을 기반으로 하여 바람과 파도에 의한 선박의 선속 손실량을 계산하였다. 본 논문에서는 기존 연구^[8,12,17]를 참고하여 선속 손실량을 계산하였다.
실험항로는 해류의 변화가 심한 서해를 기준으로 인천항에서 제주도 서귀포항을 항해하는 것으로 설정하였다. 선박의 항해법은 연료소모량을 최소화하는 것으로 알려져 있는 고정추력항해법을 적용하였으며, 선박의 속력은 Kim et al.^[11]이 제시한 외력조건에서 최소연료소모량을 최소로 한다는 15 knot로 설정하였다.
해양 정보 변화에 실시간 추천경로를 제공하는 시스템을 설계하기 위해 본 논문에서는 Dijkstra알고리즘에 비해 짧은 시간 내에 최적항로탐색이 가능한 A* 알고리즘을 사용하였다^[7,18]. Hart(1968)가 제시한 A* 알고리즘은 출발지점과 목표지점으로 정의된 한 쌍의 교점에 대해서 목표 지점의 방향성을 나타내는 휴리스틱 함수를 이용해 더욱 유망한 교점을 우선 탐색하는 깊이 우선 탐색(Depth First Search)으로 최단경로를 찾아내는 방법이다^[5].

성능/효과

이 실험 역시 Table 2 에 나타낸 것처럼 A* 알고리즘보다 Path smoothing을 함께 적용하는 경우 항해시간이 단축된 최적항로를 제공하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 오전 11시에는 제주도를 기준으로 제주도를 반시계방향으로 돌아 서귀포항으로 진입하는 반면에 오후 7시에는 제주도를 시계방향으로 돌아 서귀포항으로 진입하는 결과를 통해 실시간 해류의 변화가 최적항로를 결정하는데 중요한 요인임을 확인할 수 있었다.
71시간이 소요되는 것을 확인할 수 있었다. 반대로 서귀포항에서 인천항으로 이동하는 예제에서는 A* 알고리즘만 적용하는 경우는 19.53시간, Path smoothing을 함께 적용하는 경우는 18.93시간으로 Path smoothing을 함께 적용했을 때 시간을 단축하는 경로를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
실제로 Fig. 5는 같은 최적항로탐색문제를 A* 알고리즘만을 적용하였을 때와 A*알고리즘에 Path smoothing method을 함께 적용했을 때 도출된 시뮬레이션 한 결과를 비교한 것으로 Path smoothing method를 함께 적용했을 때 최적경로가 부드러워지고 항해시간도 71.8 시간에서 66시간으로 5.8시간이 단축됨을 확인할 수 있었다.
1은 일정지역의 해류가 서동방향으로 1 knot의 속력으로 흐르고 있다고 가정한 것이다. 음영처리 된 지역으로 선박이 진입한다고 했을 때 선박이 이전에 어디에 위치하고 있었는지, 어떤 방향에서 진입하는 지에 따라 해류의 영향에 의해 이동하는 실제 거리는 달라지는 것을 확인할 수 있으며 이에 따라 목적함수인 연료소모량 역시 달라지는 것을 알 수 있다. 이러한 요소를 반영하여 도출된 최초항로는 Path smoothing method을 적용하여 A* 알고리즘의 한계점을 보완하고 현실적이고 효율적인 최종 항로를 탐색할 수 있도록 설정하였다.
13은 오후 7시 항로의 선박 추력방향에 대한 그래프로 추천 항로로 항해하기 위해 항해사가 조정해야 할 시간별 추력방향을 제시한 것이다. 이 실험 역시 Table 2 에 나타낸 것처럼 A* 알고리즘보다 Path smoothing을 함께 적용하는 경우 항해시간이 단축된 최적항로를 제공하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 오전 11시에는 제주도를 기준으로 제주도를 반시계방향으로 돌아 서귀포항으로 진입하는 반면에 오후 7시에는 제주도를 시계방향으로 돌아 서귀포항으로 진입하는 결과를 통해 실시간 해류의 변화가 최적항로를 결정하는데 중요한 요인임을 확인할 수 있었다.

후속연구

본 연구에 이어 향후 연구에서는 실제 해양환경이나 선박의 운동과 관련한 세부적인 제약조건을 추가로 고려하여 복합적인 정보를 바탕으로 한 무인체계(함정, 항공기 등)의 이동경로 생성 및 제어에 관한 연구가 필요할 것으로 보이며 실시간 해양환경을 기반으로 한 함정배치 및 순회이동 문제 등에 관한 폭넓은 연구가 이루어져야 할 것이다.
또한 전체적인 항로 설계 후 항해사가 원하는 항로를 따라 항해하기 위해 필요한 추력 방향각에 대한 정보를 제공함으로써 항로 이탈로 인한 불필요한 연료소모나 사고 발생 가능성을 최소화하고자 하였다. 이러한 연구결과는 추후 무인선박 및 군 함정 개발 시 항해제어(Automatic Control)를 위한 알고리즘으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	해양운송수단의 최적항로계획을 위해 필요한 것은?	선박과 같은 해양운송수단은 기차나 자동차 등과 같은 다른 육상운송수단에 비해 운행 중 실시간으로 달라지는 해양의 해류, 바람, 파도 등의 운행환경에 영향을 많이 받는다[4]. 따라서 해양운송수단의 최적항로계획을 위해서는 항해 중 영향을 주는 환경으로 인해 달라지는 선박의 움직임을 추정하여 안전하고 경제적 으로 갈 수 있는 경로를 탐색해야한다[6,13].
	해양운송수단의 특징은?	선박과 같은 해양운송수단은 기차나 자동차 등과 같은 다른 육상운송수단에 비해 운행 중 실시간으로 달라지는 해양의 해류, 바람, 파도 등의 운행환경에 영향을 많이 받는다[4]. 따라서 해양운송수단의 최적항로계획을 위해서는 항해 중 영향을 주는 환경으로 인해 달라지는 선박의 움직임을 추정하여 안전하고 경제적 으로 갈 수 있는 경로를 탐색해야한다[6,13].
	연구가 진행된 다양한 최적항로제공 알고리즘의 예는?	해양환경을 고려한 최적항로계획과 관련된 기존연구 역시 화물, 승객, 선체에 대한 안전을 확보하면서 동시에 연료소비나 항해시간, 즉 연료소모율을 최소로[13,17] 하기 위해 Dijkstra 알고리즘, 유전자 알고리즘, 퍼지관계곱, 격자기반 A알고리즘 등* 다양한 기법을 활용하는 시도로 이루어졌다. Montes[15]는 세부 기상정보와 위성 데이터를 반영하여 전역 최적화 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘 통해 시간 최소화를 목적으로 최적경로를 도출하였고, Padhy[16] 역시 Dijkstra 알고리즘을 통해 실시간 달라지는 바다환경에서의 최적 경로를 도출하였다.

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