해도 정보를 이용한 선박의 최적 항로 생성

• 영문명: Optimal Route Generation of Ships using Navigation Chart Information
• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 김민규 김종화 양현
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2022 추계학술대회논문집, 369~370쪽, 전체 2쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.11.10

국문 초록

Min-Kyu Kim*․Jong-Hwa Kim**․†최근 자율 운항 선박에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, MUNIN (Maritime Unmanned Navigation through Intelligence in Networks) 프로젝트를 계기로 자율 운항 선박에 대한 개발과 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 국제해사기구 IMO는 자율 운항 선박 시대에대응하기 위해 자율 선박을 MASS (Maritime Autonomous Surface Ship)라 정의하고 선박 자율화 정도에 따라 4단계 등급을 제시하고 있다. 완전한 자율 운항 선박에 대한 요구조건을 만족하기 위해서는 항로 결정과 제어기술이 필수적이다. 본 연구에서는 여러 가지 기술 중 선박의최적경로를 생성하는 기법을 다룬다. 기존에 최적항로를 생성하기 위한 방법으로는   , Dijkstra와 같은 알고리즘들이 주로 사용되었다. 그러나 이와 같은 알고리즘은 섬이나 육지에 대한 충돌 회피는 고려하고 있지만 수심 및 연안 선박에 대한 규정들은 고려하지 않고 있어실제로 적용하기에는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 안전을 위해 선박의 선저 여유 수심과, 해도에 규정되어 있는 선박 운항에 대한여러 규정들을 반영하여 최적 항로를 생성하고자 한다. 최적 항로를 생성하기 위한 알고리즘으로는 강화학습 기반의 Q-learning 알고리즘을적용하였다.

키워드

자율 운항 선박 해도 최적 항로 강화학습 Q-learning