인공신경망을 이용한 선박의 자동접안 제어에 관한 연구

• 영문명: A Study of the Automatic Berthing system of a Ship Using Artificial Neural Network
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 배철한(Cheol-Han Bae) 이승건(Seung-Keon Lee) 이상의(Sang-Eui Lee) 김주한(Ju-Han Kim)
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회지』제32권 제8호, 589~596쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2008.10.30

국문 초록

선박의 집안운동을 자동화하기 위하여 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 의한 제어를 수행하였다. ANN은 시스템의 비선형성이 표현 가능하므로 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운동에 적합하다. 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 다층 인식자(Multi-layer perceptron)을 사용하였고， 교사 데이터(Teaching data)와 역전파(Back→ propagation) 알고리즘을 사용하여 신경망의 출력값과 목표 출력값 사이의 오차가 최소가 되도록 신경망 학습을 수행하였다. 접안 시 저속조종 수학모델을 사용하여 접안 시뮬레이션을 수행하였으며， ANN의 입력층 성분(unit)이 8개인 구조와 6개인 구조의 접안 제어를 비교하였다, 시뮬레이션 결과， 두 ANN 에 의하여 접안 경로 선택에 차이가 나타났으나 접안 조건은 모두 만족하였다.

영문 초록

In this paper， Artificial Neural Network(ANN) ís applied to automatic berthing control for a ship. ANN is suitable for a maneuvering such as ship's berthing, because it can describe non-linearity of the system Multi-layer perceptron which has more than one hidden layer between input layer and output layer is applied to ANN Using a back-propagation algorithm with teaching data, we trained ANN to get a mínímal error between output value and desired one. For the automatic berthing control of a containership, we introduced low speed maneuvering mathematical models. The berthing control with the structure of 8 input layer units in ANN is compared to 6 input layer units. From the simulation results, the berthing conditions are satisfied, even though the berthing paths are different.

목차

1. 서 론

2. 저속 시 조종운동 수학모델

3. 인공신경망의 적용

4. 접안 시뮬레이션 결과

5. 결 론

키워드

자동접안 인공신경망 저속조종 수학모델 다층 인식자 오류 역전과 알고리즘 Automatic berthing system Artificial neural network(ANN) Low speed maneuvering mathematical model Multi-layer perceptron Back-propagation algorithm