KR101902730B1

KR101902730B1 - 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법

Info

Publication number: KR101902730B1
Application number: KR1020180016715A
Authority: KR
Inventors: 정재룡; 임정빈; 박득진
Original assignee: 목포해양대학교 산학협력단
Priority date: 2018-02-12
Filing date: 2018-02-12
Publication date: 2018-09-28
Also published as: US20190251849A1; JP2019139731A; CN110164184A; JP6679665B2

Abstract

본 발명은 해양사고 예방을 위해 해기사의 충돌 위기에 대한 심리적 특성을 이용하여 선박의 충돌을 회피하도록 지원해 주는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법에 관한 것으로, 상대선박의 정보와 본선 정보를 이용하여 두 선박 간의 상대거리(RD)와 상대방위(RB)를 계산하는 제1단계와, 특정 상황을 샘플링(sampling)한 이산적(discrete) 데이터 형태인 해기사의 충돌위기(CR) 지각데이터를 이용하여 상기 상대거리(RD)와 상기 상대방위(RB)에 대한 충돌위기수준(CL)을 추정하고, 그 추정된 결과를 3차원 좌표 데이터로 변환하는 충돌위기예측모델(CREM)을 모델링하는 제2단계와, 선박영역의 거리(DSD)와 상기 모델링된 충돌위기예측모델(CREM)을 이용한 상기 충돌위기수준(CL)을 계산하는 제3단계와, 두 선박 간에 충돌위험이 있다고 판단하기 위한 기준 거리에 해당하는 공간적인 측면의 기준 값과 두 선박 간에 충돌위험이 있다고 판단하기 위한 충돌위기수준(CL)에 해당하는 심리적인 측면의 기준 값을 정하는 제4단계와, 상기 상대거리(RD)와 상기 공간적인 측면의 기준 값을 비교하여 충돌 가능 거리임을 알리는 선박영역(SD) 경보를 발생하거나, 상기 상대거리(RD)에 대한 충돌위기수준(CL(RD))과 상기 심리적인 측면의 기준 값을 비교하여 충돌위기의 수준임을 알리는 충돌위기(CR) 경보를 발생하는 제5단계로 이루어지는 것이 특징인 발명이다.

Description

해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법{Ship collision avoidance method using psychological character of ship officer}

본 발명은 해양사고 예방을 위해 해기사의 충돌 위기에 대한 심리적 특성을 이용하여 선박의 충돌을 회피하도록 지원해 주는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법에 관한 것이다.

현재 선박에는 ARPA/Radar(Automatic Radar Plotting Aids/Radar), ECDIS(Electric Chart Display and Information System), AIS(Automatic Identification System) 등 다양한 전자항해장비를 이용하여 선박 충돌을 탐지하고 있다.

선박 사이의 충돌 위험성 평가에는 선박영역(Ship Domain) 이론을 바탕으로, 선박 사이의 최근접거리(Distance at Closest Point of Approach, DCPA)와 최근접시간(Time to the Closest Point of Approach, TCPA)을 이용하고 있다.

선박영역 이론과 DCPA 및 TCPA을 이용한 선박 충돌회피 방법에는 다수의 문제가 남아 있어서 아직도 해결을 못하고 있는 실정이다.

아울러 충돌예방을 위한 다양한 항법장비가 사용되고 있음에도 불구하고 아직도 충돌사고가 빈번히 발생하고 있는데, 이러한 충돌사고가 발생하는 이유는 선박을 조종하는 해기사(OOW: Officer on the Watch)의 심리적인 특성(특히, 선박 충돌상황 시에 느끼는 충돌의 위기감)을 고려하지 않기 때문이다.

일반적으로 위험한 상황이 발생하거나 발생할 것으로 예상되는 경우 인간은 위기를 지각하게 되는데, 위기의 지각 정도는 사람마다 다르다.

선박이 서로 충돌하는 상황이 발생하면, OOW는 충돌위기(Collision Risk: CR)를 지각하는 것으로 알려져 있다.

선박이 서로 충돌 가능한 조우 상황이 발생하는 경우, 선박을 조종하는 OOW는 국제해상충돌예방규칙(Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea: COLREG)에 의거하여 충돌을 피하기 위한 일련의 동작을 취해야 한다.

한편, 세계적으로 해양사고의 70% 이상이 OOW의 인적오류에 기인한 것으로 보고되고 있는데, 국제해사기구(International Maritime Organization: IMO)에서도 인적오류의 심각성을 인지하여 인적오류 예방을 위한 다양한 활동을 전개하고 있다.

선박 충돌 상황이 발생하는 경우, OOW가 지각한 CR은 인적오류 예방에 중요하다. 그 이유는 CR을 분석하면 다양한 충돌상황에 대해서 OOW 개인 또는 특정 OOW 그룹이 지각하는 특징을 도출하여 인적오류로 인한 해양사고 예방 방안을 모색할 수 있기 때문이다

그러나 종래 기술에서 OOW의 인적오류에 관한 연구는 주로 인적오류의 원인과 분류에 관한 연구가 다수를 차지하고 있을 뿐 실제 해상에서 항해 중인 선박에 적용하기 위한 연구는 없는 실정이다. 그 이유는, 실제 해상에서 항해 중인 선박과 OOW를 대상으로 하는 실험은 대단히 위험하고 어려우며 고가의 실험 비용이 소요되기 때문이다. 이러한 이유로 OOW가 지각한 CR을 실제 선박의 충돌회피 또는 충돌예방에 적용한 연구는 전무한 실정이다.

본 발명의 목적은 상기한 점을 감안하여 안출한 것으로, 특히 선박 충돌상황 시에 OOW가 느끼는 충돌 위기감과 선박영역 이론을 이용하여 선박의 충돌을 회피할 수 있도록 지원해주는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법을 제공하는 데 있다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법의 특징은, 해기사의 충돌 위기에 대한 심리적 특성을 이용하여 선박의 충돌을 회피하도록 지원해주는 방법으로써, 상대선박의 정보와 본선 정보를 이용하여 두 선박 간의 상대거리(RD)와 상대방위(RB)를 계산하는 제1단계와, 특정 상황을 샘플링(sampling)한 이산적(discrete) 데이터 형태인 해기사의 충돌위기(CR) 지각데이터를 이용하여 상기 상대거리(RD)와 상기 상대방위(RB)에 대한 충돌위기수준(CL)을 추정하고, 그 추정된 결과를 3차원 좌표 데이터로 변환하는 충돌위기예측모델(CREM)을 모델링하는 제2단계와, 선박영역의 거리(DSD)와 상기 모델링된 충돌위기예측모델(CREM)을 이용한 상기 충돌위기수준(CL)을 계산하는 제3단계와, 두 선박 간에 충돌위험이 있다고 판단하기 위한 기준 거리에 해당하는 공간적인 측면의 기준 값과 두 선박 간에 충돌위험이 있다고 판단하기 위한 충돌위기수준(CL)에 해당하는 심리적인 측면의 기준 값을 정하는 제4단계와, 상기 상대거리(RD)와 상기 공간적인 측면의 기준 값을 비교하여 충돌 가능 거리임을 알리는 선박영역(SD) 경보를 발생하거나, 상기 상대거리(RD)에 대한 충돌위기수준(CL(RD))과 상기 심리적인 측면의 기준 값을 비교하여 충돌위기의 수준임을 알리는 충돌위기(CR) 경보를 발생하는 제5단계로 이루어지는 것이다.

바람직하게, 상기 제4단계는 상기 상대방위(RB)에 대한 선박영역의 거리(DSD)를 상기 공간적인 측면의 기준 값으로 정하고, 상기 충돌위기예측모델(CREM)에서 추정한 충돌위기수준(CL) 중에서 상기 상대방위(RB)에 대한 선박영역의 거리(DSD)에 해당하는 충돌위기수준(CL(DSD))을 상기 심리적인 측면의 기준 값으로 정할 수 있다.

바람직하게, 상기 제5단계는 상기 상대거리(RD)와 상기 공간적인 측면의 기준 값을 비교하여, 상기 상대거리(RD)가 상기 공간적인 측면의 기준 값 보다 크면 상기 선박영역(SD) 경보를 발생할 수 있다.

바람직하게, 상기 상대거리(RD)에 대한 충돌위기수준(CL(RD))과 상기 심리적인 측면의 기준 값을 비교하여, 상기 심리적인 측면의 기준 값이 상기 상대거리(RD)에 대한 충돌위기수준(CL(RD)) 보다 크면 상기 충돌위기(CR) 경보를 발생할 수 있다.

바람직하게, 상기 제2단계에서 상기 충돌위기예측모델(CREM)의 입력 변수는 상기 상대방위(RB)와 상기 상대거리(RD)를 포함하고, 상기 충돌위기예측모델(CREM)의 출력 변수는 연속된 상대방위(RB)와 상대거리(RD)에 대해서 추정한 충돌위기(CR)의 상기 충돌위기수준(CL)을 포함할 수 있다.

보다 바람직하게, 상기 출력 변수는 상기 충돌위기수준(CL)을 3차원 복합지도에 표시하기 위한 좌표 값을 더 포함할 수 있다.

보다 바람직하게, 상기 제2단계에서 상기 충돌위기예측모델(CREM)은 극대치(GEV) 분포의 확률밀도함수(pdf)를 이용하여 상기 입력 변수에 대한 상기 충돌위기수준(CL)을 추정할 수 있다.

본 발명에 따르면, 선박영역 이론과 OOW의 심리적인 충돌위기수준(Collision Level: CL)을 복합적으로 이용하기 때문에, 기존에 선박영역 이론만을 적용하는 방법과 비교하여 충돌회피 동작 실행에 대한 불이행의 확률을 감소시킬 수 있어서 충돌회피 또는 충돌예방 가능성을 증대시킬 수 있다.

공간적 및 심리적인 선박 충돌 영역을 이용한 복수의 경보 기능을 통해서 OOW의 충돌회피 동작의 실행에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있다.

선박 사이의 상대방위와 상대거리에 따라서 충돌 경보가 필요 충분하게 그리고 서로 상호적으로 발생하기 때문에 OOW의 주의력 집중과 충돌회피 동작이 서로 복합된 고도의 충돌예방이 가능하다.

OOW의 심리적인 충돌 위기감을 충돌회피 방식에 적용하기 때문에 인적오류를 적극 예방할 수 있다.

충돌회피 동작에 필요한 최소 거리를 알 수 있고, 평균적인 OOW들이 인지하는 상대방위와 상대거리에 대한 충돌의 위험성을 알 수 있다.

물리적인 공간 확보와 함께 심리적인 공간확보가 가능하여 차세대 항법 시스템 개발에 적용 가능하다.

육상의 해상교통관제센터(Vessel Traffic System, VTS)의 관제사에게 적용하여 이들 관제사들의 주의력 결핍에 의한 사고예방에 기여할 수 있다. 특히, 다수의 선박을 동시에 관리해야 하는 VTS에 적용하는 경우에는 자동으로 선박 사이의 충돌위기를 관제사에게 통보할 수 있어서 적극적인 관제 지원이 가능하다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법에서 CREM의 입출력 구조를 도시한 다이어그램이고,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법에서 CREM에 사용된 GEV 분포의 pdf 예를 도시한 그래프이고,
도 3은

로 나타낸 SD 영역을 도시한 그래프이고,
도 4는 샘플링된 다섯 가지 선박충돌 조우 상황(S1 ~ S5)에 대한 ES(

데이터를 도시한 그래프이고,
도 5는 다섯 가지 선박충돌 조우 상황 (S1 ~ S5)에 대해서 측정한 PCR 데이터를 도시한 그래프이고,
도 6은 연속된 상대방위

에 대해서 추정한 결과를 도시한 그래프이고,
도 7은 ES 데이터와 PCR 데이터를 CREM에 적용하여 가시화한 CR 영역을 도시한 그래프이고,
도 8은 SD 영역과 추정된 CR 영역을 비교하기 위하여 SD 영역과 CR 영역을 겹쳐서 도시한 그래프이고,
도 9는 DSD의 상대거리와 CL(DSD)의 계산결과를 도시한 그래프이고,
도 10은 본 발명에 따른 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법에서 DSD와 CL(DSD)을 이용하여 충돌위험을 알리기 위한 경보(Warning)를 설정하는 방법을 설명하기 위한 그래프이고,
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 절차를 도시한 다이어그램이다.

본 발명의 다른 목적, 특징 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시 예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예의 구성과 그 작용을 설명하며, 도면에 도시되고 또 이것에 의해서 설명되는 본 발명의 구성과 작용은 적어도 하나의 실시 예로서 설명되는 것이며, 이것에 의해서 상기한 본 발명의 기술적 사상과 그 핵심 구성 및 작용이 제한되지는 않는다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명에 따른 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법의 바람직한 실시 예를 자세히 설명한다.

본 발명은 선박이 서로 충돌할 수 있는 조우 상황에서 당직 OOW가 느끼는 충돌위기(Collision Risk: CR)를 이용한다.

CR을 추정하기 위해 충돌위기예측모델(Collision Risk Estimation Model: CREM)을 사용하며, CREM은 일반화된 극대치(Generalized Extremely Value: GEV) 분포의 확률밀도함수(probability density function: pdf)의 형상 자체를 이용하여 구성한다.

이어, CREM을 이용하여 선박 사이의 상대방위와 상대거리에 대한 충돌위기수준(Collision Level: CL)을 추정한다.

이어, 2차원 직교좌표와 극-좌표 및 3차원 콘토맵(contour map)을 혼합한 3차원 복합지도에 추정된 CL에 대한 충돌위기 영역(CR domain)을 표시한다.

충돌위기 영역(CR domain)은 선박영역(Ship Domain: SD)과 비교하고, 그 두 영역 사이의 차이를 산출한다. 그 산출된 차이 값을 충돌위기 판단을 위한 기준 값으로 설정한다. 기준 값의 설정에 대해서는 다음에 상세한다.

본 발명에서 충돌의 가능성은 두 척의 선박이 서로 접근하는 경우 OOW가 느끼게 될 CL과 SD 거리를 이용하여 판단한다.

여기서, 선박이 서로 충돌할 수 있는 조우 상황에 근접할 때 발생하는 OOW의 CR을 CL로 추정하고, 3차원 복합지도에 표시된 SD와 CL을 통해 충돌의 가능성을 공간적으로 나타낸다.

이와 같이 본 발명은 물리적인 요소(거리, 속력, 방위 등) 뿐만 아니라 사람의 인지적인 지각요소를 공간화한 인자까지 충돌을 회피하는데 사용한다.

선박의 충돌회피를 위한 개념 중 하나인 선박영역(Ship Domain: SD) 이론은 선박이 충돌을 회피하기 위하여 필요 충분한 공간적인 영역을 확보하기 위한 물리적인 개념이다.

SD 이론을 위해, Radar, ARPA(Automatic Radar Plotting Aids), ECDIS(Electric Chart Display and Information System) 등의 충돌회피를 지원하는 전자항해장비를 적용한다.

본 발명은 선박 사이의 최근접거리(Distance at Closest Point of Approach: DCPA)와 최근접시간(Time to the Closest Point of Approach: TCPA) 등의 공간적인 영역을 산출하기 위한 SD 이론에 OOW가 지각한 CR을 통해 산출되는 충돌에 대한 상황인식(Situation Awareness: SA)을 더 적용한다. 즉, 본 발명에서는 SD 이론과 CR과 SA의 관계를 통해 선박의 충돌을 회피할 수 있도록 지원해 준다.

OOW가 지각하는 CR을 예측하는 것이 중요하다. CR을 예측하기 위해 CREM을 사용한다.

OOW가 지각한 CR은 설문지를 이용하여 조사하거나 OOW에게 특정 장치를 부착하여 위험한 상황에 대한 심장 박동수와 혈압 등을 측정하여 수집한다.

수집된 CR 데이터는 특정 상황을 샘플링(sampling)한 이산적(discrete)인 데이터 형태이므로, 연속된 입력에 대해서 원하는 데이터 형태로 출력할 수 있는 CREM을 이용한다.

본 발명에서는 연속된 입력에 대해 이산적인 CR 데이터를 이용하여 연속된 충돌위기수준(Collision Level: CL)을 추정할 수 있고, 그 추정한 결과를 3차원 좌표 데이터로 변환하기 위한 CREM을 모델링한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법에서 CREM의 입출력 구조를 도시한 다이어그램이다.

도 1을 참조하면, CREM의 입력 변수는 선박 사이에 발생하는 상대방위(Relative Bearing: RB)와 상대거리(Relative Distance: RD)이고, CREM의 출력 변수는 연속된 상대방위와 상대거리에 대해서 추정한 CR의 충돌위기수준(Collision risk Level: CL)과 CL의 가시화를 위한 X 좌표 값과 Y 좌표 값이다.

특히, CREM은 미리 추정된 GEV(Generalized Extreme Value) 분포의 파라미터를 이용하여 입력 변수에 대한 CL을 추정한다. 이때, 추정된 결과는 상대방위와 상대거리에 대해서 일정한 양의 오차(또는 잡음)을 가질 수 있다.

다음은 CREM을 모델링하는 절차를 보다 구체적으로 설명한다.

본 발명에서는 샘플링한 CR 데이터의 특징 때문에 GEV 분포의 확률밀도함수(probability density function: pdf)를 이용한다.

GEV 분포의 pdf는 식(1)과 같이 주어진 표준정규(standard normal) 데이터

에 대해서 형상 파라미터(shape parameter)

, 위치 파라미터(location parameter)

, 스케일 파라미터(scale parameter)

등으로 정의할 수 있고, 식(1)의 GEV 분포의 pdf는 식(2)과 같이

로 간단하게 나타낼 수 있다.

(1)

(2)

도 2는 식(2)을 이용하여 계산한 GEV 함수의 pdf의 예를 도시한 것으로,

,

등을 식(2)에 적용한 경우의

이다.

도 2에서 사각형 박스는 GEV 분포의 pdf(

)의 좌측한계부터 최대 확률을 나타내는 우측한계까지만을 도시한 것으로, GEV 분포의 pdf를 CREM에 적용하는 방법을 설명하기 위한 것이다. 도 2에서 x축은 표준정규 데이터

이고, y축은 GEV 분포의 pdf의 확률밀도 값이다.

도 2의 사각형 박스에 표시된 A, B, C의 의미는 다음과 같다. A는

부터

가 최대가 되는

까지의 표준정규 데이터이고, B는

의 기울기이며, C는

에 대한

값이다. 본 발명에서는 GEV 분포의 pdf에서 전술된 세 가지 특징(A, B, C)을 이용하여 CREM을 모델링한다.

CREM의 모델링은 다음과 같은 4단계 절차를 거친다.

우선,

의 상대방위(RB) 각각에 대한 j

의 상대거리(RD)에서 측정한 충돌위기를

로 나타내면,

는 I-by-J의 차원을 갖는 매트릭스 형태가 된다. CREM의 수식 전개를 간단히 하기 위하여

에서 임의의 i에 대한 CR을

로 정의한다.

- 1단계(곡선근사)

수열의 길이 j

을 갖는 상대거리(RD)

에서 측정한 샘플 데이터

에 최적 근사한 b차의 다항계수

는 식(3)과 같고, 식(4)와 같이

이용하여 수열의 길이 n

를 갖는

을 추정할 수 있다.

(3)

(4)

여기서,

은

에 대한 상대거리(RD)를 나타낸 것으로,

이고,

으로 계산한 것이다. rA는 측정시작 지점에서의 상대거리이고, rZ는 측정종료 지점(또는 최대 CR 값이 나타난 지점)에서의 상대거리이다.

- 2단계(GEV 분포에 대한 pdf의 파라미터 추정)

에 최적인 GEV 분포에 대한 pdf의 파라미터 세트

을 표 1의 탐색 범위에서 추정한다. 표 1은 수열의 길이 w

를 갖는 표준정규 데이터

와

의 탐색 범위(좌측 한계 값은 아래 첨자 LT로 표시하고, 우측 한계 값은 아래 첨자 RT로 표시)를 나타낸다.

표 1에 나타낸

와

을 식(2)에 적용하면 수열의 길이 w를 갖는 GEV 분포에 대한 pdf의

를 획득할 수 있다. 여기서, 모델에 적용할 GEV 분포에 대한 pdf는 도 2에서 설명한 바와 같이 N개의 수열의 길이를 갖는

에 최적 근사할 수 있는

의 일부분을 추정하는 것이기 때문에 W

의 조건이 필요하다. 표 1의 탐색범위는 이러한 조건들을 사전에 고려하여 결정한 것으로,

으로 고정시켜서

을 탐색한다.

	Standard normal data	Shape parameter	Scale parameter	Position parameter
Left limits Right limits
Spaces				-
Index	w = 1, 2, 3, , W	q = 1, 2, 3, , Q	v = 1, 2, 3, , V	-

먼저, 수열의 길이를 w = W로 고정한 정규표준 데이터

에 대해서

을 표 1의 범위에서 변화시켰을 때의 GEV 분포에 대한 pdf,

을 식(5)으로 계산한다.

(5)

그리고

의 최대 값

을 구하고,

의 좌측한계

부터

까지의 수열의 길이

(여기서,

는 표 1에 나타낸

의 수열의 간격)을 구한 후,

에 해당하는

을 식(6)으로 발췌한다.

(6)

이어서 식(4)의

에서

에 해당하는

(식(7))을 구하고,

의 최대 값

을 구한 후,

과 동일한 최대 값을 갖는

을 식(8)로 구한다.

(7)

(8)

그리고 식(4)의

에서

일 때의

의 길이에 해당하는 최소상대거리

을 식(9)로 구한다.

(9)

식(6)의

와 식(8)의

사이의 평균오차

을 식(10)으로 구하고,

가 최소가 될 때의

을 식(11)로 구한다.

(10)

(11)

즉, 식(3)부터 식(11)를 사용하여 상대거리

에서 측정한 샘플 데이터

에 대한 GEV 분포 pdf의 파라미터를 추정한다.

다음에는 충돌위기

전체에 대해서 전술된 파라미터 추정 과정을 반복하여 i에 대한

을 식(11)로 추정하고,

을 이용하여 GEV 형상 파라미터

와 스케일 파라미터

그리고 수열의 길이

을 구한다. 그리고 이 결과를 이용하여 식(12)부터 식(16)까지를 계산한다.

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

- 3단계(추정한 파라미터 보간)

전술된 2단계에서 추정한 결과는 이산적인 상대방위

에 대한 것이기 때문에 연속된 상대방위

에 대한 모델 파라미터가 필요하다.

본 발명에서는 다음과 같은 보간을 이용하여 연속된 파라미터를 추정한다.

보간은 Matlab 코드 'Outputs

를 이용할 수 있다.

'interp1'은 1차원 보간을 의미하고, Var1과 Var2 그리고 Var3는 입력 변수들이다. 그리고 'pchip'은 Piecewise Cubic Hermit (PCH) 보간을 의미하는 것으로, 본 발명에서는 주어진 데이터의 특성을 최대한 유지하기 위하여 PHC 보간을 적용한다.

Matlab codes	Meanings
	Interpolated GEV shape parameter
	Interpolated GEV scale parameter
	Interpolated maximum DP
	Interpolated minimum RD

표 2는 연속된 모델 파라미터를 획득하기 위한 PHC 보간에 적용된 Matlab 코드를 나타낸 것이다.

- 4단계(연속된 방위에 대한 계산)

표 2의 보간 결과를 이용하여 상대방위

에 대해서 추정하면 다음과 같다.

먼저, w개의 수열의 길이를 갖는 정규표준 데이터

에 대한 GEV 분포의 pdf

(

을 식(17)로 구하고,

의 최대 값

을 식(18)로 구한다. 그리고

의 좌측한계

부터

인 지점의

까지의 수열의 길이

를 식(19)로 구한다.

(17)

(18)

(19)

식(17)의

에서 w

에 해당하는

을 구하고, 다음 식(20)을 이용하여 최대 값이 1.0인

을 구한다.

(20)

여기서,

는

의 최대 값이고,

은 원래 데이터에서 충돌위기수준의 최대 값이다.

식(20)의

이 CR을 가시화하는데 적용할 충돌위기수준(CL)이 된다. 마지막으로 식(21)로 계산한 좌표 값과

을 이용하여 CR 영역을 형성하기 위한 3차원 좌표의 변수 세트

을 산출한다.

(21)

여기서

(radian)으로 x-y 직교좌표계에서 방위 90도(즉,

)을 기준 방위 0도로 정한 것이고,

이다.

전술된 CREM 모델링에 적용된 SD(Ship Domain) 데이터와, ES(Emotional Sensitivity) 데이터와 PCR(Perceived CR) 데이터에 대해 설명한다.

SD 데이터의 선박의 조우 상황에 따라서 충돌 회피에 필요한 여유공간을 정의하기 위한 것으로 이론적인 개념을 컴퓨터로 계산한 거리 데이터이다. ES 데이터는 제한된 수역에서 선박 OOW들의 선박 조종의 어려움을 측정하기 위한 것으로 선박조종시뮬레이터를 이용하여 선박의 충돌 조우 상황에 대하여 측정한 데이터이다. PCR 데이터는 OOW들이 충돌 상황에 대하여 지각하는 위기감을 측정하기 위한 것이다.

SD 데이터는 SD 스케일을 측정한 후 연속된 방위에 대한 거리로 변환시킨 것으로, 반경 Cr을 갖는 원의 중심에 가상 선박(Phantom ship)을 두고, 실제 선박(Real ship)을 원의 중심에서 x-축과 y-축으로 일정한 거리만큼 편이(offset)시킨 형태이다.

SD 데이터를 계산하는 절차는 다음과 같다.

먼저, 극-좌표를 직교좌표로 변환시키는 매트랩 코드 '

= pol2cart(

,

)'을 이용하여 n개의 직교좌표 데이터 세트

을 계산한다. 여기서,

은 방위

에 대해서 식(22)을 이용하여 360도 방위표시법으로 계산한 라디안(radian) 단위의 방위이다.

(22)

여기서

은 0도부터 360도까지를 N개로 구분한 방위이고,

이다.

SD 데이터 세트

는 다음과 같이 계산할 수 있다.

,

(23)

여기서,

은 x-축의 편이 값(287.06 m)이고,

는 y-축의 편이 값(864.27 m)이다.

도 3은

로 나타낸 SD 영역을 도시한 것이다. x-축과 y-축은 1852m의 단위로 표시한 거리이고, 좌표 중심(O)으로부터 최대 거리(maxR)가 되는 18.4도 방향으로 편이가 된 원까지의 공간이 SD 영역이 된다. 도 3에서 본선의 선수방위를 0도 정하여 시계방향으로 360도까지 나타내는 360도 방위표시법을 적용하고, 국제해상마일(international nautical mile, NM)의 1.0 NM에 해당하는 1,852 meter을 거리의 단위를 적용한 것이다. 본 발명에서는 0도부터 180도까지 굵은 선으로 나타낸 SD의 우측 반원을 CR 영역과의 비교 분석에 적용한다.

ES(Emotional Sensitivity) 데이터는 선박이 충돌할 수 있는 조우 상황에 대해서 OOW가 지각하는 위험의 정도를 선박조종 시뮬레이터를 이용하여 측정한 데이터이다.

도 4는 샘플링된 다섯 가지 선박충돌 조우 상황(S1 ~ S5)에 대한 ES(

데이터를 도시한 것이다.

도 4에서 S1부터 S5까지는 두 척의 선박이 서로 상대방위 0도, 45도, 90도, 135도, 180도 등으로 조우하여 충돌하는 상황을 각각 나타낸다. 도 4의 데이터는 일정한 간격으로 구분된 상대거리에 대응하는 ES 값을 산출하되 ES 값의 변화가 큰 상대거리는 간격을 줄여서 샘플링한 것이다.

도 4에서 상대거리 0m부터

m까지는 다른 조우 상황과 비교하여 S4에 대한 ES 값이 크다가 그 이후부터는 S5의 ES 값이 크게 된다. 그리고 최대 ES 값에 도달하는 상대거리가 다섯 가지 조우 상황마다 각각 다르게 나타난다. 도 4에 도시된 바와 같이 ES 데이터는 세 가지 특징(A, B, C)으로 대표할 수 있다. 즉, A는 최대 ES 값이 나타나는 최소 상대거리이고, B는 상대거리에 따른 ES 값의 증가와 감소의 변화 양상이고, C는 상대거리에 대한 ES 값이다.

PCR 데이터는 실제 함정에서 측정한 CRPI를 참고하여 획득한 데이터이다. 도 5는 다섯 가지 선박충돌 조우 상황 (S1 ~ S5)에 대해서 측정한 PCR 데이터를 도시한 것이다. 여기서, S1부터 S5까지는 두 척의 선박이 서로 상대방위 0도, 45도, 90도, 135도, 180도 등으로 조우하여 충돌하는 상황을 각각 나타낸다. 도 4의 ES 데이터와 마찬가지로 PCR 데이터 역시 세 가지 특징(A, B, C)으로 대표할 수 있다.

CREM의 모델 변수에 대한 추정 결과에 대해 설명하면, 표 3은 ES 데이터와 PCR 데이터를 CREM에 입력하여 추정한

와

을 나타낸 것으로 식(12)부터 식(16)까지를 이용하여 추정한 이산적인 상대방위

에 대한 결과이다.

Data	Parameters	S1 (i=1)	S2 (i=2)	S3 (i=3)	S4 (i=4)	S5 (i=5)
ES		-1.0	-1.0	-1.0	-0.9	-0.8
		2.6	3.1	5.0	12.7	4.3
PCR		-0.2	-0.6	-0.6	-0.1	-0.3
		9.7	9.3	9.2	12.6	0.3

도 6은 연속된 상대방위

에 대해서 추정한 결과를 도시한 것으로,

,

의 계산결과이다. 도 6(A)는 ES 데이터에 대한 보간 결과이고, 도 6(B)는 PCR 데이터에 대한 보간 결과이다.

도 6(A)와 6(B)의 상단 박스를 보면, 모두 상대방위 135도 부근에서 와

의 변화가 크게 나타난다. 도 6(A)의 하단 박스에서 상대방위 0도부터 상대방위 180도까지

가 증가함을 나타낸다. 즉, 상대방위 증가에 따라서 최대 ES 값 1,000이 나타나는 상대거리가 점차 감소됨을 의미한다. 도 6(B)의 하단 박스에서, 최대 PCR 값이 나타나는

가 상대방위 45도 부근에서 약간 증가하고 전반적으로 일정한 값을 나타낸다.

한편, 모델링한 CREM에서 추정한 CR 영역에 대한 분석 결과에 대해 설명하면, 도 7은 ES 데이터와 PCR 데이터를 CREM에 적용하여 가시화한 CR 영역을 도시한 것이다. 등고선은 0도부터 360도까지의 상대방위에 대해서 추정한

(

)을 나타내고,

은 가장 낮은 충돌위기수준을 의미하며

은 가장 높은 충돌위기수준을 나타낸다. 도 7은 좌표의 중심을 본선과 상대선박이 가장 먼 RD =

)m로 나타내서 좌표의 중심으로부터 멀어질수록 상대거리가 감소되도록 나타낸 것이다

도 7에서 좌측 그래프는 ES 데이터를 CREM에 적용하여 나타낸 영역이고, 우측 그래프는 PCR 데이터를 CREM에 적용하여 나타낸 영역이다.

도 7의 좌측 그래프에 도시된 ES 데이터를 보면, 상대방위 135도 부근에서 동일한 크기의 충돌위기수준이 다른 상대방위와 비교하여 더 긴 상대거리에서 나타난다. 예를 들어, 상대방위 0도에서

이 약

) m에서 나타나는데, 135도 부근에서는

이 약 3(

) m에서 나타난다. 즉, 본선과 상대선박 사이의 상대거리가 먼데도 불구하고 135도 부근의 선박 조우상황을 다른 선박 조우상황과 비교하여 더 일찍 OOW들이 느끼고 있음을 나타낸다. 그리고 135도 부근에서는

부터

까지 충돌위기수준의 증가율이 대략 일정한 비율로 발생하는 상태를 나타낸다. 이러한 상태는 도 7의 우측 그래프에 도시된 PCR 데이터에서도 동일하게 나타난다. 예를 들어, 상대방위 90도 부근의 선박조우상황은

가 약

m에서 나타나고 있는데, 135도 부근의 경우는

가 약

) m에서 나타난다.

따라서, ES 데이터와 PCR 데이터 모두 상대방위 135도 부근에서 발생하는 선박 조우상황이 다른 상대방위와 비교하여 동일한 충돌위기수준이 더 빠르게 나타난다.

도 7의 좌측 그래프에 도시된 ES 데이터를 보면, 상대방위 135도 부근을 제외하고 어느 정도 상대거리가 감소된 이후부터 급격하게 충돌위기수준이 증가하고 있다. 예를 들어, 상대방위 0도부터 90도 부근 사이에서는 상대거리 약 1.0(

)에서

이 나타나고,

부터

까지 급격하게 충돌위기수준이 증가하고 있다. 그리고 상대방위 135도 부근에서는 충돌위기수준이 어느 정도 균일하게 나타나고, 상대방위 180도 부근에서는 상대거리

) m에서

이 나타나고 1

m 부근에서

이 나타난다.

반면, 도 7의 우측 그래프에 도시된 PCR 데이터의 경우는 상대거리 감소에 따라서 충돌위기수준이 균일하게 증가하고 있다. 따라서, ES 데이터의 경우, 상대방위 135도 부근을 제외하고 상대거리가 어느 정도 감소한 지점부터 충돌위기수준이 급격하게 증가함을 나타내고, PCR 데이터의 경우는 상대거리에 대해서 대략 일정한 크기로 충돌위기수준이 나타난다.

도 8은 SD 영역과 추정된 CR 영역을 비교하기 위하여 SD 영역과 CR 영역을 겹쳐서 나타낸 그래프이다

도 7은 좌표의 중심을 3

)m로 나타내었으나 도 8은 좌표의 중심을 0m로 나타낸 것이다. 이와 같이, 도 8의 좌표중심을 0m로 정하여 SD 영역을 CR의 영역과 겹쳐서 나타낸다. 도 8에 나타낸 SD 영역은 CR 영역과 시각적으로 쉽게 비교하기 위하여 SD의 반경을 2배로 증가시켜서 나타낸 것이다.

도 8에서 x-축은 0.0m부터 3

)m까지의 상대거리이고, y-축은 0.0m을 중심으로 상하로 나타낸 상대거리이다. 등고선은 상대방위 0도부터 180도까지에 대해서 동일한

(

)을 나타낸다. 등고선의 제일 바깥쪽 반원은 상대거리 0.0m를 임의로 연결한 것이다.

도 8의 좌측 그래프는 SD 영역과 ES 데이터에 대한 CR 영역을 도시한 것으로, 충돌회피를 위한 공간적인 측면에서 SD의 경우는 상대방위 0도부터 90도 사이의 공간이 90도부터 180도 사이의 공간과 비교하여 더 넓다. 그리고 SD 데이터에서 조사한 결과 상대방위 30도 부근이 가장 상대거리가 길게 나타난다. 이에 반하여 ES 데이터에 대한 CR 영역은 상대방위 135도 부근이 다른 상대방위와 비교하여 더 먼 상대거리에서부터

이 나타나고, 충돌위기수준이 나타나는 공간이 더 넓게 형성된다. 결국, SD는 상대방위 30도 부근의 선박 조우상황에 더 많이 공간이 할당되어 있으나, ES 데이터에 대한 CR 영역은 상대방위 135도 부근의 선박 조우상황에 대해서 충돌위기수준이 나타나는 공간이 더 넓게 나타난다.

도 8의 우측 그래프는 SD 영역과 PCR 데이터에 대한 CR 영역을 도시한 것으로, CR 영역의 경우 상대방위 135도 부근에서 다른 상대방위와 비교하여 더 먼 상대거리에서

가 나타난다. 그러나 상대방위 135도 부근의 충돌위기수준이 차지하는 공간은 다른 상대방위와 비교하여 현저한 특징을 나타내지 않는다. 반면, 상대방위 30도 부근에서 넓은 공간을 차지하는 SD와 비교하면 CR 영역은 상대방위 135도 부근에서 넓게 분포된다.

이상에서 설명된 SD 영역과 ES 및 PCT 데이터를 이용한 CR 영역과의 비교 결과를 요약하면, SD와 ES 데이터에 대한 CR 영역의 경우에 SD는 상대방위 30도 부근에 더 넓은 공간이 할당되나 CR 영역의 경우는 상대방위 135도 부근으로 더 넓은 충돌위기수준 공간이 나타난다. SD와 PCR 데이터에 대한 CR 영역의 경우에도 CR 영역이 상대방위 135도 부근으로 충돌위기수준의 분포 형태가 편중되어 나타난다. ES 데이터에 대한 CR 영역과 PCR 데이터에 대한 CR 영역의 경우는 모두 상대방위 135도 부근에서 동일한 크기의 충돌위기수준이 더 먼 거리에서 나타난다. 따라서 SD에서는 상대방위 30도 부근에 더 넓은 공간이 할당되고, ES와 PCR에 대한 CR 영역의 경우는 상대방위 135도 부근 쪽으로 더 넓게 충돌위기수준이 분포된다.

이상에서 모델링된 CREM을 이용하여 ES 데이터와 PCR 데이터에 대한 CR 영역을 3차원 좌표에 표시하면, SD와 비교하여 서로 반대되는 현상이 나타난다. 즉, SD는 상대방위 30도 부근으로 넓은 공간이 형성되고, CR 영역의 경우는 상대방위 135도 부근에 더 넓은 지각공간이 형성된다. 이는 실제 선박충돌 회피를 위한 SD의 지리학적인 공간과 OOW가 지각하는 CR의 심리적인 공간과는 서로 다르다는 것을 의미하며, 선박을 조종하는 OOW의 심리적인 공간과 실제 선박 충돌회피를 위한 지리학적인 공간을 함께 고려해야 한다는 것을 의미한다.

다음은 충돌위기 판단을 위한 기준 값의 설정과 그 기준 값을 이용한 충돌 위험의 판단 예에 대해 설명한다. 본 발명에서는 공간적인 측면의 기준 값과 심리적인 측면의 기준 값을 포함하는 두 종류의 기준 값을 사용한다.

공간적인 측면의 기준 값을 설정하기 위해서는 선박 사이에 충돌의 위험이 있다고 판단하기 위한 기준 거리를 정해야 하는데 본 발명에서는 상대방위에 대한 SD의 거리를 기준 거리(DSD)로 정한다. 그리고 선박 간의 상대거리(RD)와 그 기준 값을 비교하여 RD > DSD인 경우 충돌의 위험이 있다고 판단한다.

심리적인 측면의 기준 값을 설정하기 위해서는 충돌의 위험이 있다고 판단하기 위한 충돌위기수준(Collision Level: CL)의 기준을 정해야 하는데 본 발명에서는 전술된 CREM에서 추정한 CL 중에서 상대방위에 대한 SD의 거리를 기준 거리(DSD)에 해당하는 CL을 충돌위기수준의 기준(CL(DSD))으로 정한다. 그리고 심리적인 측면의 기준 값을 상대거리(RD)에 대한 CL 즉, CL(RD)과 비교하여 CL(DSD) > CL(RD)인 경우 충돌의 수준이 기준 값을 초월했다고 판단한다.

도 9는 DSD의 상대거리와 CL(DSD)의 계산결과를 도시한 그래프이다. 도 9에서 DSD와 CL(DSD)은 상대방위 약 85도 부근을 기준으로 서로 반대로 변하고 있다. SD는 상대방위 18.4도에서 상대거리

로 최대가 되고, 상대방위 180도에서 상대거리가

로 최소가 된다. CR 영역의 경우는 상대방위 29도에서

이 0.38로 최소가 되고, 상대방위 177도에서

이 0.96로 최대가 된다. 따라서 DSD는 상대방위 18.4도에서 최대 상대거리이고, CL(DSD)은 상대방위 177도에서 최대의 충돌위기수준이 된다.

다음은 기준 값을 이용하여 충돌위험에 대해 판단한 결과를 토대로 경보를 설정하는 방법을 설명한다.

도 10은 본 발명에 따른 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법에서 DSD와 CL(DSD)을 이용하여 충돌위험을 알리기 위한 경보(Warning)를 설정하는 방법을 설명하기 위한 그래프이다.

도 10을 참조하면, 본 발명에서는 세 가지의 상황(Case 1, Case 2, Case 3)에 대해 경보를 설정하는 예를 나타낸다.

Case 1: 본선과 상대선박이 상대방위 40도로 충돌 조우상황이 형성된 경우이다. 양 선박 사이의 상대거리가 감소하여 DSD을 지나가는 순간 SDW1(Case 1의 상황에 대한 SD의 Warning을 의미함)을 발생하고, 계속해서 상대거리가 감소하여 CL(DSD)의 충돌위기수준을 지나가는 순간 CRW1(Case 1의 상황에 대한 CR의 Warning 의미함)를 발생한다. 따라서 OOW는 두 가지 경보를 청취할 수 있다. 먼저, OOW는 SDW1을 통하여 양 선박 사이의 상대거리가 충돌회피 동작을 취해야 할 정도로 가까워졌음을 인지하여 충돌회피를 위한 선박조종을 실시할 수 있다. 만약 OOW가 충돌회피 동작을 실시하지 않은 경우에는 두 번째 경보(CRW1)가 발생하여 충돌에 직면했음을 재차 인지할 수 있다.

DSD 뿐만 아니라 CL(DSD)까지 적용하면, DSD만을 이용함에 따라 비록 충돌회피 동작에 실패했을지라도 CRW1이 발생하기 때문에 충돌회피 동작을 취할 수 있는 기회가 OOW에게 주어일 뿐만 아니라 OOW의 주의환기 수준을 향상시킬 수 있다. 이를 통해서 충돌사고를 예방할 수 있다.

Case 2: 본선과 상대선박이 상대방위 약 85도로 충돌 조우상황이 형성된 경우이다. 양 선박 사이의 상대거리가 감소하여 DSD와 CL(DSD)를 지나가는 순간 SDW2와 CRW2가 동시에 발생한다. 충돌회피에 필요한 공간적인 거리뿐만 아니라 위험수준임을 동시에 OOW에게 알릴 수 있기 때문에 충돌회피 동작이 필요함을 알 수 있고 OOW의 주의력도 동시에 향상시킬 수 있다.

Case 3: 본선과 상대선박이 상대방위 약 140도로 충돌 조우상황이 형성된 경우이다. 특징적으로 Case 1과 반대의 경보가 발생한다. 양 선박 사이의 상대거리가 감소하여 CL(DSD)를 지나는 순간 CRW3가 발생하여 충돌의 위험성이 있음을 알린다. 계속하여 상대거리가 감소하여 DSD을 지나는 순간 SDW3가 발생하여 충돌회피 동작이 필요한 시기임을 알릴 수 있다. 이를 통해서 충돌회피 동작을 취하기 전에 CRW3에 의해서 OOW의 주의력 향상을 제고시켜서 SDW3에서의 충돌회피 동작 불이행을 방지할 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 절차를 도시한 다이어그램으로, 본 발명의 방법에서는 선박 자동식별장치(Automatic Identification System: AIS)를 사용할 수 있다.

도 11을 참조하면, 선박에 설치된 AIS를 하여 상대선박의 정보(AIS 데이터)를 수신한다(Step1).

다음에는 상대선박의 정보(AIS 데이터)와 본선 정보를 이용하여 두 선박 간의 상대거리(RD)와 상대방위(RB)를 계산한다(Step2).

SD의 거리(DSD)와 모델링된 CREM을 이용한 충돌위기수준(CL)을 계산한다(Step3).

RD와 DSD를 비교하여 만약 RD가 DSD보다 크면 충돌할 수 있는 거리임을 알리는 SD 경보를 발생하고(Step4 & Step5), 이에 대한 적절한 충돌회피 동작을 행한다(Step 6).

만약 RD가 DSD보다 크지 않으면 전술된 과정들(Step1~Step3)을 반복한다.

한편, CL(DSD)와 CL(RD)를 더 비교하여 만약 CL(DSD)가 CL(RD) 보다 크면 충돌위기의 수준이 기준 값을 초과했음을 알리는 CR 경보를 발생하고(Step4 & Step5), 최대의 주의력을 집중하여 상황인식의 정도를 증가시키도록 한다(Step 6).

만약 CL(DSD)이 CL(RD)보다 크지 않으면 전술된 과정들(Step1~Step3)을 반복한다.

지금까지 본 발명의 바람직한 실시 예에 대해 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위 내에서 변형된 형태로 구현할 수 있을 것이다.

그러므로 여기서 설명한 본 발명의 실시 예는 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 상술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

해기사의 충돌 위기에 대한 심리적 특성을 이용하여 선박의 충돌을 회피하도록 지원해주는 방법에 있어서,
상대선박의 정보와 본선 정보를 이용하여 두 선박 간의 상대거리(RD)와 상대방위(RB)를 계산하는 제1단계;
특정 상황을 샘플링(sampling)한 이산적(discrete) 데이터 형태인 해기사의 충돌위기(CR) 지각데이터를 이용하여 상기 상대거리(RD)와 상기 상대방위(RB)에 대한 충돌위기수준(CL)을 추정하고, 그 추정된 결과를 3차원 좌표 데이터로 변환하는 충돌위기예측모델(CREM)을 모델링하는 제2단계;
선박영역의 거리(DSD)와 상기 모델링된 충돌위기예측모델(CREM)을 이용한 상기 충돌위기수준(CL)을 계산하는 제3단계;
두 선박 간에 충돌위험이 있다고 판단하기 위한 기준 거리에 해당하는 공간적인 측면의 기준 값과 두 선박 간에 충돌위험이 있다고 판단하기 위한 충돌위기수준(CL)에 해당하는 심리적인 측면의 기준 값을 정하는 제4단계;
상기 상대거리(RD)와 상기 공간적인 측면의 기준 값을 비교하여 충돌 가능 거리임을 알리는 선박영역(SD) 경보를 발생하거나, 상기 상대거리(RD)에 대한 충돌위기수준(CL(RD))과 상기 심리적인 측면의 기준 값을 비교하여 충돌위기의 수준임을 알리는 충돌위기(CR) 경보를 발생하는 제5단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제4단계는,
상기 상대방위(RB)에 대한 선박영역의 거리(DSD)를 상기 공간적인 측면의 기준 값으로 정하는 것을 특징으로 하는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제4단계는,
상기 충돌위기예측모델(CREM)에서 추정한 충돌위기수준(CL) 중에서 상기 상대방위(RB)에 대한 선박영역의 거리(DSD)에 해당하는 충돌위기수준(CL(DSD))을 상기 심리적인 측면의 기준 값으로 정하는 것을 특징으로 하는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제5단계는,
상기 상대거리(RD)와 상기 공간적인 측면의 기준 값을 비교하여, 상기 상대거리(RD)가 상기 공간적인 측면의 기준 값 보다 크면 상기 선박영역(SD) 경보를 발생하는 것을 특징으로 하는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제5단계는,
상기 상대거리(RD)에 대한 충돌위기수준(CL(RD))과 상기 심리적인 측면의 기준 값을 비교하여, 상기 심리적인 측면의 기준 값이 상기 상대거리(RD)에 대한 충돌위기수준(CL(RD)) 보다 크면 상기 충돌위기(CR) 경보를 발생하는 것을 특징으로 하는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제2단계에서,
상기 충돌위기예측모델(CREM)의 입력 변수는 상기 상대방위(RB)와 상기 상대거리(RD)를 포함하고, 상기 충돌위기예측모델(CREM)의 출력 변수는 연속된 상대방위(RB)와 상대거리(RD)에 대해서 추정한 충돌위기(CR)의 상기 충돌위기수준(CL)을 포함하는 것을 특징으로 하는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 제2단계에서,
상기 충돌위기예측모델(CREM)의 상기 출력 변수는 상기 충돌위기수준(CL)을 3차원 복합지도에 표시하기 위한 좌표 값을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법.
제 6 항에 있어서,
상기 제2단계에서,
상기 충돌위기예측모델(CREM)은 극대치(GEV) 분포의 확률밀도함수(pdf)를 이용하여 상기 입력 변수에 대한 상기 충돌위기수준(CL)을 추정하는 것을 특징으로 하는 해기사의 심리적 특성을 이용한 선박의 충돌 회피 방법.