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선박 충돌 방지를 위한 분산 확률 탐색 알고리즘의 분석
Analysis of a Distributed Stochastic Search Algorithm for Ship Collision Avoidance 원문보기

海洋環境安全學會誌 = Journal of the Korean society of marine environment & safety, v.25 no.2, 2019년, pp.169 - 177  

김동균 (고베대학교 해사과학대학원)

초록
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다수의 선박이 조우하였을 경우, 충돌 피항을 위해 상대 선박의 의도를 파악하는 것은 매우 중요한 문제이다. 또한 다수의 선박의 의도를 동시에 고려하여 충돌 피항 계획을 세우는 것은 항해사에게 큰 부담이 될 수 있다. 이를 위해 분산 알고리즘이 제안 되었다. 분산 알고리즘은 각각의 선박이 다수의 상대 선박과 정보 교환을 통해 안전한 코스를 탐색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 분산 알고리즘의 하나인 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항에 적용하였다. 분산 확률 탐색 알고리즘에서 선박은 비용 감소가 가장 큰 코스와 기존의 코스를 확률과 제한 조건에 따라 선택한다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 확률과 제한 조건에 따라 다섯 가지 종류로 나눠진다. 본 논문에서는 다섯 가지 종류의 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항을 위해 적용하였으며 선박 충돌 피항에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 어떠한 분산 확률 탐색 알고리즘이 충돌 피항에 적합한지를 실험하였다. 실험 결과 다섯 가지 버전의 분산 확률 탐색 알고리즘에서 A와 B방식이 효과적으로 선박 충돌 피항을 수행하였다. 본 알고리즘은 분산 시스템 환경에서 선박 충돌 방지를 위해 적용 가능할거라 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

It is very important to understand the intention of a target ship to prevent collisions in multiple-ship situations. However, considering the intentions of a large number of ships at the same time is a great burden for the officer who must establish a collision avoidance plan. With a distributed alg...

주제어

#분산 확률 탐색 알고리즘   #충돌 피항   #선박의 의도   #분산 시스템   #다수의 선박이 조우하는 경우  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
분산 알고리즘의 특징은 무엇인가? 이를 위해 분산 알고리즘이 제안 되었다. 분산 알고리즘은 각각의 선박이 다수의 상대 선박과 정보 교환을 통해 안전한 코스를 탐색할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 분산 알고리즘의 하나인 분산 확률 탐색 알고리즘을 선박 충돌 피항에 적용하였다.
무한 루프를 방지하기 위해 한 척의 선박만이 코스를 변경할 때 나타날 수 있는 문제점은 무엇인가? 그러나 이로 인해 선박 간 많은 메시지 교환이 발생할 수 있다. 이는 충돌 위험이 예상되는 긴박한 상황에서 문제를 일으킬 수 있다.
QLM의 의미는 무엇인가? DTSA에서는 DLSA에서의 문제점, 즉 Quasi-local minimum (QLM)을 해결하기 위해 타부 탐색 알고리즘이 적용되었다 (Glover, 1989). 충돌 피항에서 QLM이란 선박 간 충돌이 예상되지만 현재 코스의 비용보다 다른 코스의 비용이 높을 경우 선박은 어떠한 선택도 할 수 없는 상황을 의미한다. 이 경우 선박은 계산 시간이 경과하기만을 기다리며 다음 위치로 이동하여 새로운 코스를 탐색해야 한다.
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참고문헌 (11)

  1. COLREGS(1972), Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea. International Maritime Organization, London. 

  2. Fuiji, Y. and K. Tanaka(1971), Traffic Capacity, The Journal of Navigation, Vol. 24, No. 4, pp. 543-552. 

  3. 10.1287/ijoc.1.3.190 Glover, F. (1989), Tabu Search-Part I. ORSA, Journal on Computing, Vol. 1, No. 3, pp. 190-206. 

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  4. Goodwin, E. M. (1975), A Statistical Study of Ship Domains, The Journal of Navigation, Vol. 28, No. 3, pp. 328-344. 

  5. Hornauer, S. (2013), Decentralised Collision Avoidance in a Semi-Collaborative Multi-Agent System, Multiagent System Technologies: 11th German Conference, MATES 2013, pp. 412-415. 

  6. Hornauer, S. , A. Hahn, M. Blaich and J. Reuter(2015), Trajectory Planning with Negotiation for Maritime Collision Avoidance, International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 9, No. 3, pp. 335-341. 

  7. Hu, Q. , C. Yang, H. Chen and B. Xiao(2008), Planned Route Based Negotiation for Collision Avoidance between Vessels, The International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 2, No. 4, pp. 363-368. 

  8. Kim, D. , K. Hirayama and G. Park(2014), Collision Avoidance in Multiple-Ship Situations by Distributed Local Search, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol. 18, No. 5, pp. 839-848. 

  9. Kim, D. , K. Hirayama and T. Okimoto(2015), Ship Collision Avoidance by Distributed Tabu Search, The International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 9, No. 1, pp. 23-29. 

  10. Kim, D. , K. Hirayama and T. Okimoto(2017), Distributed Stochastic Search Algorithm for Multi-ship Encounter Situations, The Journal of Navigation, Vol. 70, pp. 699-718. 

  11. 10.1016/j.artint.2004.10.004 Zhang, W. , G. Wang, Z. Xing and L. Wittenburg(2005), Distributed stochastic search and distributed breakout: Properties, comparison and applications to constraint optimization problems in sensor networks, Artificial Intelligence. Vol. 161, No. 1-2, pp. 55-87. 

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