[논문]해양 데이터를 활용한 에너지 효율적인 최적 항로 탐색

김성호; 진교홍

doi:10.6109/jkiice.2020.24.1.44

초록
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최근 조선해양의 주요 이슈 중 하나는 선박의 대기 및 해양 오염 배출량 감소 문제이다. 이에 대하여 국제해사기구(IMO)에서는 선박으로 부터의 오염방지를 위한 국제협약(MARPOL)을 체결하고, 부속서 6을 통해 선박의 배기가스에 포함된 대기와 해양의 오염을 제한하고 규제하고 있다. 이를 위해 조선사의 신규 선박 건조에 대해서는 에너지 효율 설계 지수(EEDI)를 적용하고, 운항중인 선박에 대해서는 에너지 효율 운항 지표(EEOI)를 적용을 권고함으로써 환경오염물질의 배출을 최소화하도록 하고 있다. 이에 본 연구는 운항중인 선박의 실제 항해 데이터를 기반으로 선박의 운항 효율 등급(EG)을 산출하고, 해양환경 데이터 분석을 통해 에너지 효율적인 최적항로 탐색 정보를 제안하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, one of the major issues of shipbuilding and marine is the reduction of air and marine pollution emission to ships. In response, the International Maritime Organization (IMO) has concluded an international convention (MARPOL) to prevent pollution from ships. A Annex Six of The Convention re...

Recently, one of the major issues of shipbuilding and marine is the reduction of air and marine pollution emission to ships. In response, the International Maritime Organization (IMO) has concluded an international convention (MARPOL) to prevent pollution from ships. A Annex Six of The Convention restricts and regulates air and marine pollution of ship from exhausting gases. To this end, it is required to apply EEDI (Energy Efficiency Design Indicators) to the construction of new ships, and to minimize the emission of environmental pollutants by recommending the application of EEOI (Energy Efficiency Operation Indicators) to operational ships. Therefore, in this study, we propose to calculate the grade of operating efficiency (EG) of ships based on actual operational data for transport ships and to provide energy-efficient optimal path search information through analysis of marine environment data.

주제어

표/그림 (17)

그림 Fig. 1 EEOI & Navigation Data from Shipping Company
그림 Fig. 2 Correlation Analysis (Graph)
그림 Fig. 3 Correlation Analysis (Numeric)
그림 Fig. 4 Operational Efficiency Grade Calculation
그림 Fig. 5 Navigation by Operational Efficiency Grade(Log)
그림 Fig. 6 Tide Current Situation at 2pm
그림 Fig. 7 Tide Current Situation at 4pm
그림 Fig. 8 Operational Score Calculation Process according to Tide Current
그림 Fig. 9 Tide Current Score at 2pm
그림 Fig. 10 Tide Current Score at 4pm
표 Table. 1 Operational Efficiency Score Total Table
그림 Fig. 11 Tide Current Grid & Search Result at 2pm
그림 Fig. 12 Tide Current Grid & Search Result at 4pm
그림 Fig. 13 Real Operating Route at 7am
그림 Fig. 14 Tide Current Grid & Search Result at 7am
그림 Fig. 15 Real Operating Route at 10am
그림 Fig. 16 Tide Current Grid & Search Result at 10am

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문의 실질적인 연구대상인 진도 팽목항과 조도창유항을 운항하는 여객선의 최적 항로를 분석해 보았다. 이 지역은 역사적으로 조수가 빠르기로 유명한 울돌목, 맹골수도 사이의 장죽수도지역이며, 여객선은 시간에 따라 운행하는 교통수단으로 빠른 조류나 운행방향을 거스르는 조류방향에도 운행을 하여야 함으로 인해에너지 효율이 떨어질 수밖에 없는 상황이다.
이에 본 논문은 기 운항중인 선박의 실 운항데이터 분석을 통해 선박의 실시간 운항효율등급을 산출하고, 해양데이터 특별히 조류데이터 분석을 통해 에너지 효율적인 운항최적항로 탐색정보를 제안하고자 한다.

제안 방법

1차 항해 1, 204, 764건, 2차 항해 1, 191, 096건, 3차 항해 1, 137, 208건을 집계하여 분석하였다.
본 논문에서는 출발지와 목적지를 지정하여 f(n)= g(n)+h(n) 형태로 출발지에서 현재까지의 경로가중치 g(n)과 현재로부터 목적지까지의 추정경로 가중치 h(n) 을 합산하여 최적 경로를 탐색하는 A* Algorithm을 활용하여 경로를 탐색한다[10].
4시의 상황을 비교해 보았다. 사용된 조류 데이터는 국립해양조사원에서 제공하는 바다누리 API를 활용하여 일, 시, 분, 위도, 경도, 조류방향, 조류속도의 정보를 격자 단위로 제공받았으며, 이를 구글맵 API를 이용하여 해당지역에 표현하였다.
이렇게 표현된 항로를 검증해 보기위해 선박의 선박자동식별장치(AIS)정보를 수집 제공하는 웹사이트 중하나인 Marine Traffic을 통해 실제 운항항로를 비교해보았다[13].
조류점수표를 기반으로 해역을 그림 11, 그림 12와 같이 조류 격자당 9개의 그리드로 구분하였으며, 시각적 표현을 위해 조류점수에 따라 색상을 표현해 보았다. 또한 각각의 상황에 대해 길찾기 알고리즘인 A* Search Algorithm을 활용해 항로를 표현한 결과 조류가 잔잔한 오후 2시는 최단거리로 이동하는 것을 볼 수 있으며(그림 11), 오후 4시의 상황에서는 조류점수가 높은 지역을 우회하여 항로가 표현되는 것(그림 12)을 확인할 수 있다.

대상 데이터

해운선사로부터 제공받은 한국-호주간 3차례 항해자료를 분석하였으며, 데이터에는 년월일시분초, 위도, 경도, Shaft Power, Shaft Torque, Shaft Speed, GPS Speed(대지속도), Log Speed(대수속도), Rudder(조타 방향), Heading(선수방향), 풍향, 풍속의 정보를 엑셀로 제공받았고, 각 항해에 대한 EEOI, CO₂ 생산량, 이동거리, 연료소모량 데이터를 그림 1과 같이 제공 받았다.

성능/효과

1, 2, 3차 항해 기록을 종합하여 표 1로 정리하였으며, 3차 항해가 가장 짧은 거리를 이동한 반면 태풍으로 240 해리 정도 우회한 1차 항해보다 연료, CO₂배출량, EEOI 값이 높아 에너지 효율적인 운항이 되지 못했음을 알 수 있고, 운항효율등급(EG)의 합산 값도 3차 항해가 40, 669 인 반면, 1차 항해가 46, 579로 1차 항해가 3차 항해보다 운항효율이 높음을 알 수 있다. 이를 통해 운항 후 계산되어지는 연료소모량과 이동거리에 의한 EEOI 값과 운항효율 등급(EG) 간 상관관계가 있음을 알 수 있다.
보았다. 또한 각각의 상황에 대해 길찾기 알고리즘인 A* Search Algorithm을 활용해 항로를 표현한 결과 조류가 잔잔한 오후 2시는 최단거리로 이동하는 것을 볼 수 있으며(그림 11), 오후 4시의 상황에서는 조류점수가 높은 지역을 우회하여 항로가 표현되는 것(그림 12)을 확인할 수 있다.
또한 오전 10시의 실 운항 기록(그림 15)과 이 시점의 조류 그리드 및 항로탐색결과(그림 16)를 비교해 본 결과 조류의 영향이 적은 시간대로 항로탐색결과와 실 운항기록이 동일하게 최단거리를 이동하는 항로가 표현되어짐을 확인할 수 있다.
본 연구를 통해 국제해사기구(IMO)가 제시하는 EEOI는 운항에 대한 결과값을 통해 CO₂ 발생량을 계산하여 에너지 효율적인 운항이었는가를 판단하는 반면, 본 논문에서 제안한 운항효율등급(EG)은 실시간적인에너지 효율을 판단하는 지표로 선박의 운항자가 실시간 확인하며 운항한다면 전반적으로 에너지 효율적인운항이 가능할 것으로 예상되어진다.
높음을 알 수 있다. 이를 통해 운항 후 계산되어지는 연료소모량과 이동거리에 의한 EEOI 값과 운항효율 등급(EG) 간 상관관계가 있음을 알 수 있다.
제공된 데이터를 상관관계 분석한 결과 그림 2와 같이 Shaft Power, Shaft Torque, Shaft Speed, GPS Speed, Log Speed가 서로 선형관계에 있음을 알 수 있으며, 그림 3에서 보듯이 수치적 상관관계 값을 확인할 수 있다. Shaft Power는 수식 (1)과 같이 Shaft Torque와 Shaft Speed의 연산식으로 표현할 수 있으며[11], Variable for Shipsize를 추가하여 선박의 규모에 따른 변동값을 계산해 주었다.

후속연구

또한, 운항방향에 대한 조류의 방향 및 조류의 속도에 대한 조류점수평가를 통한 항로탐색결과와 실제 운항항로를 비교해 본 결과 상호 유사한 이동경로를 보임으로 특별한 장애물이 없다는 전제조건하에 자율운항 혹은 항로 네비게이션으로써의 역할을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
모르는 경우가 많았다. 빅데이터 분석에 대한 판단은 현업숙련자와의 협업을 통해 더 좋은 Label을 구할 수 있으며, 운항에 필요한 더 많은 현장 정보를 Feature로 추가해 갈 수 있으므로 상호 이해하고 더 좋은 결과를 만들기 위한 노력이 필요하다 할 것이다.
향후 지속적으로 수집되는 데이터에 따른 운항효율등급을 측정하고 운항해역 그리드 작성 및 길 찾기 탐색을 진행하여 더욱 효율적인 항로정보를 제공할 예정이다. 이를 통해 선박 운항자의 숙련도나 경험의 축적 여부에 관계없는 에너지 효율적인 선박 운항정보 제공이 가능할 것으로 판단되어지고, 향후 무인운항 선박개발에 도움이 될 것이다.
설치한 상태이다. 향후 지속적으로 수집되는 데이터에 따른 운항효율등급을 측정하고 운항해역 그리드 작성 및 길 찾기 탐색을 진행하여 더욱 효율적인 항로정보를 제공할 예정이다. 이를 통해 선박 운항자의 숙련도나 경험의 축적 여부에 관계없는 에너지 효율적인 선박 운항정보 제공이 가능할 것으로 판단되어지고, 향후 무인운항 선박개발에 도움이 될 것이다.

참고문헌 (13)

IMO. International Convention for the Prevention of Polluti on from Ships [Internet]. Available: http://www.imo.org/en/About/Conventions/ListOfConventions/Pages/International -Convention-for-the-Prevention-of-Pollution-from-Ships-(MARPOL).aspx.
IMO. INTERIM GUIDELINES FOR VOLUNTAR Y SHIP CO2 EMISSION INDEXING FOR USE IN TRIALS [Internet]. Available: https://www.transportstyrelsen.se/contentassets/4ca95098778c45cb9bd600e255532b1c/471.pdf.
IMO. EEDI - rational, safe and effective [Internet]. Availabl e: http://www.imo.org/en/MediaCentre/HotTopics/GHG/Pages/EEDI.aspx.
S. D. Lee, "A Study on the Proposal of the Modified EEOI Formula and the Reduction in CO2 Emission from Sh ip," Ph. D. dissertation, Pukyong National University, 2014.
KB Research, "Present and Future of Autonomous Ships," KB Financial Group, 2018.
Asle Skredderberget, "The first ever zero emission, autono mous ship," [Internet]. Available: https://www.yara.com/knowledge-grows/game-changer-for-the-environment/.
Province of Gyeongsangnam-do, "Gyeongnam Unmmaned Vessel Restricted Free Zone," [Internet]. Available: http://www.gyeongnam.go.kr/board/view.gyeong?boardIdBBS_0000060&menuCdDOM_000000104001003000&pagingok&startPage1&categoryCode1A&dataSid41226622.
IMO, MSC 100/5/6, "Regulatory Scoping Exercise for the use of Maritime Autonomous Surface Ships(MASS),"[Internet]. Available: https://www.transportstyrelsen.se/contentassets/1a884eb452ef4df7ad054cce927fcf00/100-5-6.pdf.
MUNIN Project web page, [Internet]. Available: http://www.unmanned-ship.org/munin/.
Amit's Thoughts on Pathfinding, "Introduction to A*," [Internet]. Available: http://theory.stanford.edu/-amitp/GameProgramming/AStarComparison.html.
Prof. A.H. Technet, "2.016 hydronamics," [Internet]. Available: http://web.mit.edu/2.016/www/handoutes/2005Reading10.pdf.
Korea Meteorological Administration, "Find Typhoon," [Internet]. Available: http://www.weather.go.kr/weather/typoon/typhoon_06_01.jsp.
Marine Traffic, "Live Map NO.11 HANLIMFERRY," [Internet]. Available: https://www.marinetraffic.com/en/ais/home/shipid:3827362/zoom:10.

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