KR102006925B1 - 선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체 - Google Patents

선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체 Download PDF

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Abstract

선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법 및 기록 매체가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 방법은 선박의 항로에 포함되는 노드들에 대응하는 방향 정보들과 속도 정보들을 설계변수로 하여, 설정된 목적함수 및 제약조건을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 동시에 최적화하는 최적화 알고리즘을 이용하여, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예에 의하면, 선박의 운항항로와 운항속도를 동시에 최적화하여, 선박 운항에 따른 연료소모량을 최소화할 수 있는 최적의 항로 및 속도 프로파일을 결정할 수 있다.

Description

선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체{APPARATUS AND METHOD FOR DETERMINING ROUTE AND SPEED OF VESSEL, AND RECORDING MEDIUM}
본 발명은 선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체에 관한 것으로, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 동시에 결정하는 기술에 관한 것이다.
컨테이너선, 액화천연가스(LNG; Liquefied Natural Gas) 운반선 등의 선박은 운항항로와 운항속도에 따라 출발항으로부터 도착항까지 소비되는 연료소모량의 차이가 크게 발생한다. 따라서 선박의 운항항로와 운항속도를 결정하는 것은 매우 중요한 문제라고 할 수 있다. 지금까지 선박 항로 결정을 위한 다양한 방법이 연구되어 왔다. 종래의 항로 및 속도 결정 방법들은 주로 출발지점과 도착지점 간에 가장 짧은 경로 찾는데 초점을 맞추고 있다.
Dijkstra 알고리즘(Dijkstra, 1959), Astar 알고리즘(Hart et al., 1968)과 같은 셀-기반 방법은 셀의 형태가 고정되어 있어 방향 탐색이 제한되며, 항로가 대략적이고 각진 형태를 가지므로 부드러운 항로를 만들기 위해 후처리를 필요로 하며, 항로 결정시 속도 최적화는 고려되지 않는다. 종래의 항로 및 속도 결정 방법은 항로 결정 단계에서 선박의 속도 변화에 따른 영향을 반영하지 않은 채, 항로가 결정된 이후에 선박의 속도를 산출하는 방식이다. 따라서 종래의 방식에 따른 운항속도 산출 방식은 이미 결정된 운항항로에 의존하여 수행되므로, 선박 운항에 따른 연료소모량을 보다 줄일 수 있는 최적의 항로 및 속도 프로파일을 산출하는데 제약이 따르고 있다.
본 발명은 선박의 운항항로와 운항속도를 동시에 최적화하는 선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 선박의 연료소모량을 줄일 수 있는 최적의 항로를 결정하는 선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체를 제공하고자 한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않는다. 언급되지 않은 다른 기술적 과제들은 이하의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따른 선박 항로 및 속도 결정 장치는, 선박의 항로에 포함되는 노드들에 대응하는 방향 정보들과 속도 정보들을 설계변수로 하여, 설정된 목적함수 및 제약조건을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 동시에 최적화하는 최적화 알고리즘을 이용하여, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정하는 항로 및 속도 결정부;를 포함한다.
상기 최적화 알고리즘은, 하나의 세대가 다수의 항로로 이루어지고, 상기 다수의 항로에 대한 각각의 유전자가 상기 방향 정보들 및 상기 속도 정보들로 이루어지는 유전자 알고리즘을 포함할 수 있다.
상기 목적함수는 상기 항로에 대한 연료 소모량을 포함하고, 상기 제약조건은 상기 항로의 육지와의 간섭 정보, 및 선박의 도착시간 정보를 포함할 수 있다.
상기 노드들은 선박의 출발점, 도착점 및 상기 출발점과 상기 도착점 사이의 n개(n은 0보다 큰 정수)의 중간점으로 이루어지고, 상기 최적화 알고리즘은, 인접한 노드들 간의 세그먼트들에 대한 n개의 방향 정보들과, n+1개의 속도 정보들을 설계변수로 포함하며, 인접한 노드들 간의 운항시간은 미리 결정된 상수로 주어질 수 있다.
상기 항로 및 속도 결정부는, 상기 방향 정보들 및 상기 속도 정보들을 기반으로, 상기 노드들의 위치를 결정하는 위치 산출부; 상기 노드들의 위치를 기반으로 상기 제약조건의 만족 여부를 판단하는 제약조건 판단부; 상기 노드들의 위치 및 상기 세그먼트들에 대한 기상조건을 고려하여 상기 항로의 연료 소모량을 예측하는 연료소모량 예측부; 및 상기 제약조건의 만족 여부와 상기 연료 소모량을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 최적화하는 최적화부;를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 선박의 항로에 포함되는 노드들에 대응하는 방향 정보들과 속도 정보들을 설계변수로 하여, 설정된 목적함수 및 제약조건을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 동시에 최적화하는 최적화 알고리즘을 이용하여, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정하는 단계;를 포함하는 선박 항로 및 속도 결정 방법이 제공된다.
상기 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정하는 단계는, 상기 방향 정보들 및 상기 속도 정보들을 기반으로, 상기 노드들의 위치를 결정하는 단계; 상기 노드들의 위치를 기반으로 상기 제약조건의 만족 여부를 판단하는 단계; 상기 노드들의 위치 및 상기 세그먼트들에 대한 기상조건을 고려하여 상기 항로의 연료 소모량을 예측하는 단계; 및 상기 제약조건의 만족 여부와 상기 연료 소모량을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 최적화하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 상기 선박 항로 및 속도 결정 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 실시예에 의하면, 선박의 운항항로와 운항속도를 동시에 최적화하는 선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체가 제공된다.
또한, 본 발명의 실시예에 의하면, 선박의 연료소모량을 줄일 수 있는 최적의 항로를 결정하는 선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체가 제공된다.
본 발명의 효과는 상술한 효과들로 제한되지 않는다. 언급되지 않은 효과들은 본 명세서 및 첨부된 도면으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 제약조건의 만족 여부를 판단하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 결정된 선박 운항 항로를 보여주는 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따라 결정된 선박 운항 정보를 보여주는 그래프이다.
본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술하는 실시예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 만일 정의되지 않더라도, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술 혹은 과학 용어들을 포함)은 이 발명이 속한 종래 기술에서 보편적 기술에 의해 일반적으로 수용되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 공지된 구성에 대한 일반적인 설명은 본 발명의 요지를 흐리지 않기 위해 생략될 수 있다. 본 발명의 도면에서 동일하거나 상응하는 구성에 대하여는 가급적 동일한 도면부호가 사용된다. 본 발명의 이해를 돕기 위하여, 도면에서 일부 구성은 다소 과장되거나 축소되어 도시될 수 있다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다", "가지다" 또는 "구비하다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서 전체에서 사용되는 '~부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위로서, 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부'가 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함할 수 있다. 구성요소와 '~부'에서 제공하는 기능은 복수의 구성요소 및 '~부'들에 의해 분리되어 수행될 수도 있고, 다른 추가적인 구성요소와 통합될 수도 있다.
본 발명은 선박의 운항항로와 운항속도를 동시에 최적화하여 경제적 운항을 도모할 수 있는 선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체에 관한 것이다. 컨테이너선, 액화천연가스(LNG; Liquefied Natural Gas) 운반선 등의 선박은 운항항로 및 운항속도에 따라 연료소모량의 차이가 크게 발생하며, 운항항로와 운항속도는 복합적으로 연료소모량에 영향을 미친다.
이에 착안하여, 본 발명에서는 연료소모량을 보다 줄일 수 있는 경제적인 항로를 결정하기 위하여, 최적 항로 및 속도를 찾기 위한 문제를 최적화 알고리즘의 수학적 모델로 공식화하되, 최적화 알고리즘에서 항로와 속도를 분리하지 않고 동시적으로 설계변수로 반영함으로써, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 동시에 최적화하는 새로운 방식을 제시한다.
본 발명의 실시예에서, 선박의 항로는 출국항으로부터 도착항에 어떻게 도달하는지의 경로로서, 연속되는 선박 방향들(선수각의 변화 정보)로 나타낼 수 있다. 또한, 선박의 운항속도 프로파일은 선박의 항로에서 연속된 속도 정보들(엔진 RPM 변화 정보)로 나타낼 수 있다.
본 발명의 실시예에 따라, 최적화 알고리즘의 객체인 항로의 선박 방향들과 속도 정보들은 설계변수로 적용되며, 기설정된 목적함수의 값이 최소화될 때까지 설계변수들이 최적화되어 최적의 선박 운항항로와 운항속도 프로파일이 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 최적화 알고리즘의 목적함수는 선택된 항로에 대한 연료소모량으로 정의될 수 있다. 연료소모량은 예를 들어, 출발지로부터 도착지까지 소요되는 전체 연료소모량(TFOC; Total Fuel Oil Consumption)으로 제공될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 방법은 선박의 항로에 포함되는 노드들에 대응하는 방향 정보들과 속도 정보들을 설계변수로 하여, 설정된 목적함수 및 제약조건을 기반으로 항로의 방향 정보들과 속도 정보들을 동시에 최적화하는 최적화 알고리즘을 이용하여, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정한다.
일 실시예에서, 최적화 알고리즘은 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)으로 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 유전자 알고리즘은 하나의 세대가 다수의 항로(객체)로 이루어질 수 있다. 각 항로의 유전자는 방향 정보들 및 속도 정보들로 이루어질 수 있다. 또한, 선박 운항의 제약조건으로, 육지와의 간섭 정보, 선박의 도착시간 정보가 포함될 수 있다.
본 발명의 실시예에 따라, 유전자 알고리즘에 의해 제약조건을 만족하는 동시에 최소의 목적함수 값(연료소모량)을 갖도록 선박의 방향 정보들과, 속도 정보들을 동시에 최적화하여, 최적의 운항항로 및 운항속도 프로파일을 결정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 방법의 흐름도이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 장치의 구성도이다. 본 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 장치와, 선박 항로 및 속도 결정 방법은 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 동시에 최적화하도록 제공될 수 있다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 선박 항로 및 속도 결정 장치(100)는 정보 수집부(120)와, 항로 및 속도 결정부(140)를 포함할 수 있다. 정보 수집부(120)는 선박의 연료소모량을 예측하고 선박의 최적 운항항로 및 최적 운항속도 프로파일을 동시에 결정하기 위해 필요한 각종 정보들을 수집한다(도 1의 단계 S10).
정보 수집부(120)는 예를 들어, 선박 종류, 출발지와 도착지의 위치, 출발시각, 목표 소요 시간 또는 목표 도착 시간 등의 정보를 작업자에 의해 입력받고, 선박의 항로 주변 기상정보(예를 들어, 파도의 방향과 주기, 파고, 조류의 방향과 유속, 풍향, 풍속 등), 지구의 기하학 정보 등을 수집할 수 있다.
항로 및 속도 결정부(140)는 선박의 항로에 포함되는 노드들(출발점, 도착점 및 그 사이의 중간점들)에 대응하는 방향 정보들과 속도 정보들을 설계변수로 하여, 설정된 목적함수 및 제약조건을 기반으로 항로의 방향 정보들과 속도 정보들을 동시에 최적화하는 최적화 알고리즘에 따라, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정한다.
본 발명의 실시예에서, 항로 및 속도 결정부(140)는 유전자 알고리즘을 이용하여 운항항로 및 운항속도 프로파일을 최적화할 수 있다. 본 실시예에 따라, 유전자 알고리즘은 항로에 포함되는 노드들의 방향 정보들과 속도 정보들을 설계변수로 하여 정식화될 수 있다.
유전자 알고리즘은 "Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning, Goldberg, D.E., Addison-Wesley, Reading, 1989", "Handbook of genetic algorithms, Davis,L., Van Nostrand-Reinhold, New York, 1991" 등의 선행문헌을 참조하여 이해할 수 있으며, 본 발명의 요지가 흐려지지 않도록 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 방법을 설명하기 위한 개념도이다. 도 1 내지 도 3을 참조하면, 하나의 항로는 일련의 노드들(P0, P1,..., Pn+1)로 이루어진다. 노드들(P0, P1,..., Pn +1)은 선박의 출발점(P0), 도착점(Pn +1), 및 출발점(P0)과 도착점(Pn +1) 사이의 n개(n은 0보다 큰 정수)의 중간점들(P1, P2,..., Pn)로 이루어진다.
본 실시예에서, 최적화 알고리즘의 설계변수들은 인접한 노드들 간의 세그먼트들(SEG0, SEG1,..., SEGn)에 대한 n개의 방향 정보들(θ0, θ1,..., θn-1)과, n+1개의 속도 정보들(rpm0, rpm1,..., rpmn)로 이루어질 수 있다. 일 실시예에서, 설계변수(θ, rpm)는 아래와 같이 주어질 수 있다.
θ={(θ0, θ1,..., θi,..., θn-1)}
rpm={(rpm0, rpm1,..., rpmi,..., rpmn)}
선박의 방향 정보들(θ)은 항로에 대한 선수각(heading angle) 프로파일로 제공될 수 있다. 선박의 속도 정보들(rpm)은 항로에 대한 엔진 속도 프로파일로 제공될 수 있다. 최적의 항로는 선택된 목적함수의 값을 최소화하는 방향 정보들(θ)과 속도 정보들(rpm)의 값을 계산하여 구할 수 있다.
도착점(Pn +1)의 위치는 미리 주어져 있으며, 노드 Pn부터 노드 Pn +1까지 방향은 자동으로 결정되므로, 마지막 중간점인 노드 Pn에서의 방향 정보는 필요하지 않다. 따라서, 전체 설계변수들의 개수는 n개의 방향 정보들(θ0, θ1,..., θn-1)과, n+1개의 속도 정보들(rpm0, rpm1,..., rpmn)을 포함하여 2n+1개이다.
모든 노드들(P0, P1,..., Pn +1)을 인접한 두 노드들(Pi, Pi+1)(i=0, 1,..., n)끼리 연결함으로써, 선박의 항로가 획득될 수 있다. 인접한 두 노드들 사이의 시간은 미리 결정된 상수(예를 들어, 6시간 등)로 주어질 수 있다.
일 실시예에서, 항로 및 속도 결정부(140)는 위치 산출부(142), 제약조건 판단부(144), 연료소모량 예측부(146) 및 최적화부(148)를 포함하여 구성될 수 있다. 위치 산출부(142)는 항로의 방향 정보들 및 속도 정보들을 기반으로, 항로에 포함되는 노드들(P0, P1,..., Pn +1) 중 중간점들(P1,..., Pn)의 위치들을 결정한다. 일 실시예에서, 중간점들(P1,..., Pn)의 위치들은 아래의 수식에 따라 결정될 수 있다.
P_i+1 = [{P_i,x+sin(Vi·△t)}, {P_i,y+cos(Vi·△t)}]
여기서, P_i+ 1는 노드 Pi+1의 좌표이고, P_i,x, P_i,y는 각각 노드 Pi의 X, Y 좌표값이고, Vi는 노드 Pi와 노드 Pi+1 사이의 선박의 속도이고, △t는 노드 Pi와 노드 Pi+1 사이의 시간을 나타낸다. Vi는 선박의 속도 정보(rpm)와, 해양 환경의 기상 조건을 고려하여 산출된 선박의 속도일 수 있다.
항로에 대한 각 노드(P0, P1,..., Pn +1)의 위치가 모두 결정되면, 연료소모량 예측부(146)는 노드들(P0, P1,..., Pn +1)의 위치, 인접한 노드들 간의 세그먼트들(SEG0, SEG1,..., SEGn)에 대한 속도 정보와 선박의 종류, 기상조건 등을 고려하여 항로의 연료 소모량을 예측한다(도 1의 단계 S20).
본 발명의 실시예에서, 최적 항로 및 속도 산출을 위한 최적해의 기준이 되는 목적함수로 출발점으로부터 도착점까지 소요되는 선박의 전체 연료소모량(TFOC; Total Fuel Oil Consumption)이 사용될 수 있다. 목적함수 기반으로 최적해를 찾기 위한 함수는 "Minimize TFOC(θ, rpm)"로 주어질 수 있다.
TFOC는 모든 노드들 간의 연료소모량(FOC)을 누적하여 획득될 수 있다. TFOC는 선박의 종류, 설계변수들과 기상조건에 의존한다. TFOC는 정보 수집부(120)에 의해 수집된 정보들을 기반으로 예측될 수 있다. 일 예로, 선박의 연료소모량은 기상조건에 따라 변화한다. 높은 파도와 같은 열악한 해양 상태의 경우, 선박의 전체 저항이 증가하여 선박의 속도가 감소한다. 따라서, 감소된 선박 속도를 보상하기 위해 추가적인 동력이 요구되어 연료소모량의 증가로 이어진다.
일 실시예에서, 해양 상태에 따라 TFOC를 정확하게 예측하기 위해, 해양 상태에 따라 증감되는 선박 저항이 계산되고, 선박 저항의 증감에 따른 선박 속도의 변화량(증가량 또는 감소량)이 계산된다. 그리고, 선박 속도를 회복하기 위한 동력의 변화량이 산출되고, 산출된 동력에 따른 연료소모량이 최종적으로 계산된다.
다른 예로, 선박의 운용 데이터로부터 생성되는 회귀 모델을 사용하여 TFOC를 예측할 수도 있다. 이 경우, 기상 상태와 항로 정보가 입력 데이터로 주어지면, 회귀 모델에 따라, 단위 시간당 연료 소모량(UFOC)과 감소된 선박 속도 등의 정보가 산출되며, UFOC를 지속 시간과 곱하여 주어진 거리에 대한 전체 연료 소모량이 추정될 수 있다.
제약조건 판단부(144)는 위치 산출부(142)에 의해 결정된 노드들(P0, P1,..., Pn +1)의 위치들과, 지구의 기하학 정보, 기상 정보 등을 기반으로, 제약조건의 만족 여부를 판단한다(도 1의 단계 S30).
본 발명의 실시예에서, 항로에서 육지와의 간섭 여부, 도착 시간 정보를 포함하여, 적어도 두 개의 제약사항이 최적화 알고리즘에 적용될 수 있다. 두 가지 제약사항 중 첫번째는, 선박은 설계자에 의해 입력되는 최후 도착 시간(ETAmax)까지 도착점(Pn)에 도착해야 한다는 것이고, 두번째는, 선박의 항로는 섬과 같은 장애물(육지)을 통과해서는 안 된다는 것이다. 이러한 제약조건들은 아래의 수식과 같이 표현될 수 있다.
ETA(θ,rpm) - ETAmax ≤ 0
εland - ｜Land - Pi(θ,rpm)｜≤ 0
여기서, 'ETA(θ,rpm)'는 선박의 예상 도착 시간이고, 'εland'은 항로와 섬간의 최소거리이고, ｜Land - Pi(θ,rpm)｜는 i번째 노드(i = 1, 2,..., n)와 육지 간의 거리이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 제약조건의 만족 여부를 판단하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 본 발명의 실시예에서, 제약조건의 만족 여부를 판단하기 위해, 항로에 대한 기하학 정보로부터 생성되는 기하학 지도가 사용될 수 있다. 기하학 정보는 섬과 바다에 관한 정보를 포함하고 있으므로, 이로부터 항로 상의 출발점(P0)과 도착점(Pn +1) 사이의 노드들(P1, P2, ..., Pn)이 섬에 있는지 바다에 있는지를 확인할 수 있다.
일 실시예로, 기하학 정보는 균등하게 분포된 수평, 수직 선들에 의해 다수의 셀들로 분할된 기하학 지도로 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 기하학적 그리드(Geographical grid) 내 셀의 중점을 이용하여, 해당 셀의 육지 여부를 판별할 수 있다. 만약, 셀의 중점이 섬에 포함되면, 셀값은 1의 값을 가지며, 그렇지 않으면 0의 값을 갖는다.
일 실시예에서, 제약조건의 만족 여부를 확인하기 위하여, 항로의 각 세그먼트(SEGi, i는 0 이상 n 이하의 정수)에 대해, 설정된 간격(예를 들어, 1°)마다 몇 개의 부분들로 나누어 확인점들(CP)을 생성하고, 각 확인점(CP)에 대해 셀값을 확인하여, 육지와의 간섭 여부를 확인할 수 있다.
만약, 확인점(CP)이 포함된 셀의 셀값이 1이면 섬(10)과 간섭되는 것으로 판단하며, 해당 셀의 셀값이 0이면 간섭이 없는 것으로 판단할 수 있다. 하나 이상의 확인점(CP)이 섬과 간섭되는 것으로 판단되는 경우, 해당 항로는 최적 운항항로로 선택되지 않을 것이다.
도 1에는 연료소모량을 예측하는 단계 S20을 수행한 후, 제약조건의 만족 여부를 판단하는 단계 S30을 수행하는 것으로 도시되어 있으나, 제약조건의 만족 여부를 판단하는 단계를 연료소모량을 예측하는 단계보다 먼저 수행하거나, 단계 S20과 단계 S30을 병렬적으로 수행할 수도 있다.
최적화부(148)는 제약조건 판단부(144)에 의해 판단된 제약조건의 만족 여부와, 연료소모량 예측부(146)에 의해 예측된 연료 소모량을 기반으로, 항로의 방향 정보들과 속도 정보들을 최적화하여(S40~60), 최종적으로 선박의 최적 운항항로와 최적 운항속도 프로파일을 결정한다(S70).
유전자 알고리즘에서 하나의 세대는 N개의 항로(객체)로 구성되며, 최적화부(148)는 목적함수 값(연료소모량)을 최소화하면서 제약조건을 모두 만족하는 객체를 찾을 때까지, 선택, 교차, 돌연변이 연산의 진화연산을 반복하여 선박의 운항 방향들과 운항속도 프로파일의 최적화를 수행할 수 있다.
목적함수 값이 연료소모량에 반비례하는 값으로 설정된 경우, 최적화부(148)목적함수 값을 최대화하면서 제약조건을 모두 만족하는 객체를 찾을 때까지, 선택, 교차, 돌연변이 연산의 진화연산을 반복하여 선박의 운항 방향들과 운항속도 프로파일의 최적화를 수행하게 될 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 선박 항로 및 속도 결정 방법은 예를 들어 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 SRAM(Static RAM), DRAM(Dynamic RAM), SDRAM(Synchronous DRAM) 등과 같은 휘발성 메모리, ROM(Read Only Memory), PROM(Programmable ROM), EPROM(Electrically Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable ROM), 플래시 메모리 장치, PRAM(Phase-change RAM), MRAM(Magnetic RAM), RRAM(Resistive RAM), FRAM(Ferroelectric RAM)과 같은 불휘발성 메모리, 플로피 디스크, 하드 디스크, 시디롬, 디브이디 등의 다양한 저장매체로 제공될 수 있으나, 이에 제한되지는 않는다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 결정된 선박 운항 항로를 보여주는 예시도이다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따라 결정된 선박 운항 정보를 보여주는 그래프이다. 도 5 및 도 6은 본 발명의 실시예를 기존 항로 계획 방법들과 비교하여 보여주고 있다. 본 발명의 성능은 기존 4가지 방법들(Dijkstra, Astar, ES-Dijkstra, ENSAVER)의 성능과 비교된다.
Dijkstra 알고리즘은 "A note on two problems in connexion with graphs, Dijkstra E.W., Numerische Mathematik, 1, 269-271, 1959"에 개시되어 있다. Astar 알고리즘은 "A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths, IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics SSC4, 4(2), 100-107, Hart, P.E., Nilsson, N.J. and Raphael, B., 1968"에 개시되어 있다. ES-Dijkstra 알고리즘은 "Development of a ship weather routing system.Ocean Engineering, 123, 1-14, Vettor, R. and Soares C.G., 2016"에 개시되어 있다. ENSAVER 알고리즘은 삼성중공업에 의해 개발된 프로그램 중 하나이다.
각 알고리즘을 이용하여, 한국의 부산을 출발점으로, 미국의 롱비치(Long Beach)를 도착점으로 하는 항로가 산출되며, 아래의 표 1 내지 표 4는 비교 실험의 결과를 나타낸다. 표 1 내지 표 4는 출발시간이 각각 2016년 3월 3일 오후 6시, 3월 7일 0시, 3월 10일 0시, 6월 1일 0시이다. 본 발명의 실시예에서, 각 세그먼트의 지속 시간은 12 시간으로 설정되었다. 제약조건인 목표 도착 시간은 13일로 설정되었다.
Figure 112017031855149-pat00001
Figure 112017031855149-pat00002
Figure 112017031855149-pat00003
Figure 112017031855149-pat00004
도 5 및 도 6, 표 1 내지 표 4를 참조하면, 본 발명(Proposed)과 기존의 항로 결정을 위한 알고리즘들(Dijkstra, Astar, ES-Dijkstra, ENSAVER)은 각각 상이한 항로를 최적의 운항항로로 생성하였으며, 선박의 운항속도 프로파일, 연료소모량 역시 상이한 것을 알 수 있다. 모든 알고리즘들에서 목표 도착 시간을 만족하였다. ENSAVER는 짧은 이동 거리를 갖는 항로를 생성하였으나, 전체 연료소모량(TFOC)이 크다. Astar 알고리즘은 가장 긴 거리를 갖는 항로를 생성하였으며, 선박의 연료소모량 역시 큰 것으로 확인된다.
본 발명은 가장 적은 TFOC를 갖는 항로를 생성하였으며, 이동 거리도 비교적 짧은 것을 알 수 있다. 즉, 본 발명은 기존의 방법들과 비교하여 최소 TFOC 관점에서 경제적인 항로를 제공함을 알 수 있다.
이상의 실시예들은 본 발명의 이해를 돕기 위하여 제시된 것으로, 본 발명의 범위를 제한하지 않으며, 이로부터 다양한 변형 가능한 실시예들도 본 발명의 범위에 속하는 것임을 이해하여야 한다. 본 발명의 기술적 보호범위는 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이며, 본 발명의 기술적 보호범위는 특허청구범위의 문언적 기재 그 자체로 한정되는 것이 아니라 실질적으로는 기술적 가치가 균등한 범주의 발명에 대하여까지 미치는 것임을 이해하여야 한다.
100: 선박 항로 및 속도 결정 장치 120: 정보 수집부
140: 항로 및 속도 결정부 142: 위치 산출부
144: 제약조건 판단부 146: 연료소모량 예측부
148: 최적화부

Claims (10)

  1. 선박의 항로에 포함되는 노드들에 대응하는 방향 정보들과 속도 정보들을 설계변수로 하고, 설정된 목적함수 및 제약조건을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 동시에 최적화하는 최적화 알고리즘을 이용하여, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정하는 항로 및 속도 결정부;를 포함하고,
    상기 노드들은 선박의 출발점, 도착점 및 상기 출발점과 상기 도착점 사이의 n개의 중간점으로 이루어지고, n은 0보다 큰 정수이고,
    상기 최적화 알고리즘은 인접한 노드들 간의 세그먼트들에 대한 n개의 방향 정보들과, n+1개의 속도 정보들을 설계변수로 포함하며, 인접한 노드들 간의 운항시간은 미리 결정된 상수로 주어지는 선박 항로 및 속도 결정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 최적화 알고리즘은,
    하나의 세대가 다수의 항로로 이루어지고, 상기 다수의 항로에 대한 각각의 유전자가 상기 방향 정보들 및 상기 속도 정보들로 이루어지는 유전자 알고리즘을 포함하는 선박 항로 및 속도 결정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 목적함수는 상기 항로에 대한 연료 소모량을 포함하고,
    상기 제약조건은 상기 항로의 육지와의 간섭 정보, 및 선박의 도착시간 정보를 포함하는 선박 항로 및 속도 결정 장치.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 항로 및 속도 결정부는,
    상기 방향 정보들 및 상기 속도 정보들을 기반으로, 상기 노드들의 위치를 결정하는 위치 산출부;
    상기 노드들의 위치를 기반으로 상기 제약조건의 만족 여부를 판단하는 제약조건 판단부;
    상기 노드들의 위치 및 상기 세그먼트들에 대한 기상조건을 고려하여 상기 항로의 연료 소모량을 예측하는 연료소모량 예측부; 및
    상기 제약조건의 만족 여부와 상기 연료 소모량을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 최적화하는 최적화부;를 포함하는 선박 항로 및 속도 결정 장치.
  6. 선박의 항로에 포함되는 노드들에 대응하는 방향 정보들과 속도 정보들을 설계변수로 하고, 설정된 목적함수 및 제약조건을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 동시에 최적화하는 최적화 알고리즘을 이용하여, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 노드들은 선박의 출발점, 도착점 및 상기 출발점과 상기 도착점 사이의 n개의 중간점으로 이루어지고, n은 0보다 큰 정수이고,
    상기 최적화 알고리즘은 인접한 노드들 간의 세그먼트들에 대한 n개의 방향 정보들과, n+1개의 속도 정보들을 설계변수로 포함하며, 인접한 노드들 간의 운항시간은 미리 결정된 상수로 주어지는 선박 항로 및 속도 결정 방법.
  7. 선박의 항로에 포함되는 노드들에 대응하는 방향 정보들과 속도 정보들을 설계변수로 하고, 설정된 목적함수 및 제약조건을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 동시에 최적화하는 최적화 알고리즘을 이용하여, 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정하는 단계;를 포함하고,
    상기 목적함수는 상기 항로에 대한 연료 소모량을 포함하고,
    상기 제약조건은 상기 항로의 육지와의 간섭 정보, 및 선박의 도착시간 정보를 포함하며,
    상기 최적화 알고리즘은,
    하나의 세대가 다수의 항로로 이루어지고, 상기 다수의 항로에 대한 각각의 유전자가 상기 방향 정보들 및 상기 속도 정보들로 이루어지는 유전자 알고리즘을 포함하고,
    상기 노드들은 선박의 출발점, 도착점 및 상기 출발점과 상기 도착점 사이의 n개의 중간점으로 이루어지고, n은 0보다 큰 정수이고,
    상기 최적화 알고리즘은 인접한 노드들 간의 세그먼트들에 대한 n개의 방향 정보들과, n+1개의 속도 정보들을 설계변수로 포함하고, 인접한 노드들 간의 운항시간은 미리 결정된 상수로 주어지는 선박 항로 및 속도 결정 방법.
  8. 삭제
  9. 제6항에 있어서,
    상기 선박의 운항항로와 운항속도 프로파일을 결정하는 단계는,
    상기 방향 정보들 및 상기 속도 정보들을 기반으로, 상기 노드들의 위치를 결정하는 단계;
    상기 노드들의 위치를 기반으로 상기 제약조건의 만족 여부를 판단하는 단계;
    상기 노드들의 위치 및 상기 세그먼트들에 대한 기상조건을 고려하여 상기 항로의 연료 소모량을 예측하는 단계; 및
    상기 제약조건의 만족 여부와 상기 연료 소모량을 기반으로 상기 방향 정보들과 상기 속도 정보들을 최적화하는 단계;를 포함하는 선박 항로 및 속도 결정 방법.
  10. 제6항, 제7항 및 제9항 중 어느 한 항에 기재된 선박 항로 및 속도 결정 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.
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