KR102182036B1 - System and method for supporting optimum route prediction - Google Patents

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Abstract

본 발명은 최적 항로 예측 지원 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 선박 제원 자료를 입력받고 추가로 간단한 수학식을 이용하여 침수표면적을 산출하고; 선박 제원 자료와 해양기상 자료를 입력받아 정수중 저항, 바람 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항을 산출하고, 추가로 또 다른 간단한 수학식을 이용하여 파랑중 부가저항을 산출하고; 상기 저항 산출 결과를 종합하고 추진계수를 산출하여 선박의 추진성능을 추정하며; 상기 과거 선박 운항 자료와 상기 과거 해양기상 자료를 이용하여 이항형 로지스틱 회귀모형을 통해 시간대별, 유형별 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 산출하며; 특정 시간(과거, 현재 또는 미래)의 선박 운항 자료와 해양기상 자료를 이용하여 산출된 상기 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 통해 시간대별, 선박 사고 유형별 해양 선박 사고 위험지수를 추정하는 최적 항로 예측 지원 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an optimal route prediction support system and a method thereof, in particular, receiving ship specification data and calculating a flooded surface area using a simple equation; By receiving ship specification data and ocean weather data, water resistance, wind resistance, steering resistance, drift resistance, shallow water resistance, and hull surface roughness resistance are calculated, and additional resistance during waves is calculated using another simple equation. ; Estimating the propulsion performance of the ship by synthesizing the resistance calculation results and calculating the propulsion coefficient; Calculating a regression equation of the marine vessel accident risk index by time and type through a binomial logistic regression model using the past vessel operation data and the past marine weather data; Support for optimal route prediction by estimating the marine vessel accident risk index by time slot and vessel accident type through the above marine vessel accident risk index regression equation calculated using vessel operation data and marine weather data at a specific time (past, present or future) It relates to a system and a method thereof.

Description

최적 항로 예측 지원 시스템 및 그 방법{SYSTEM AND METHOD FOR SUPPORTING OPTIMUM ROUTE PREDICTION }Optimal route prediction support system and its method {SYSTEM AND METHOD FOR SUPPORTING OPTIMUM ROUTE PREDICTION}

본 발명은 최적 항로 예측 지원 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 선박 추진성능을 추정하고 해상 선박 사고 위험지수를 추정하는 최적 항로 예측 지원 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an optimal route prediction support system and a method thereof, and more particularly, to an optimum route prediction support system and method for estimating a ship propulsion performance and a marine vessel accident risk index.

선박 추진성능을 추정함에 있어서는 선박 제원 자료(즉, 수선간장, 형폭, 평균흘수, 배수량, 방형비척계수)와 해양기상 자료(풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향, 해류속도)를 입력 받아, 선박 저항 성능(정수중 저항, 바람 저항, 파랑 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항)을 산출한 후, 이를 종합하여 선박의 추진성능을 추정하는 것이며, 이 때 일부 산출식(침수표면적 및 파랑중 부가저항)은 특별 제작한 수학식을 이용하여 간단히 계산하도록 하였다.In estimating ship propulsion performance, ship specification data (i.e., waterline length, shape width, average draft, displacement, square specific coefficient) and marine weather data (wind direction, wind speed, wave direction, wave height, ocean current direction, ocean current speed) are inputted. After calculating the ship resistance performance (water resistance, wind resistance, wave resistance, steering resistance, drift resistance, shallow water resistance, hull surface roughness resistance), it is to estimate the propulsion performance of the ship by synthesizing it. The submerged surface area and added resistance in waves) were simply calculated using a specially prepared equation.

해양선박 사고 위험지수를 산출함에 있어서는 과거 선박 사고 정보(사고 위치, 일시, 사고 유형, 사고정보, 선박 정보)를 바탕으로 과거 선박 운항 자료(즉, 대상 해역의 격자별 밀집도, 선속, 선박 운항 방향)와 과거 해양기상 자료(격자별 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향, 해류속도)를 이용하여 회귀분석을 통해 사고 유형별(충돌, 좌초, 전복) 위험지수에 관한 회귀식을 산출한다. 산출한 사고 유형별 위험지수 회귀식을 이용하여, 특정 시간의 (과거, 현재 또는 미래) 독립변수 값들을 입력하여 해상 사고 위험지수를 추정하는 것이다.In calculating the marine vessel accident risk index, based on past vessel accident information (accident location, date and time, accident type, accident information, vessel information), the past vessel operation data (i.e., the density of each grid of the target sea area, vessel speed, and vessel operation direction) ) And past marine weather data (wind direction, wind speed, wave direction, wave height, current direction, and current speed by grid), and through regression analysis, a regression equation for the risk index for each type of accident (collision, stranding, rollover) is calculated. Using the calculated risk index regression equation for each type of accident, it is to estimate the maritime accident risk index by inputting values of independent variables at a specific time (past, present or future).

최근 국제해사기구(IMO)에서 진행 중인 이네비게이션(e-Navigation) 협약 준비에 따라 세계 각국에서 최적 안전항로 지원 시스템에 대한 연구 개발이 활발하게 진행되고 있다. 최적 안전항로 지원 시스템을 구축하기 위해서는 선박 자체의 성능은 물론, 에너지 저감을 위한 운항 조건, 예정 항로에 대한 해양기상 상태, 국제협약에서 정한 환경 및 안전 규칙 등을 모두 함께 고려해 주어야 한다.In accordance with the preparation of the e-Navigation agreement currently underway by the International Maritime Organization (IMO), research and development on the optimal safe route support system is actively progressing in countries around the world. In order to establish an optimal safe route support system, not only the performance of the vessel itself, but also the operating conditions for energy reduction, the marine weather condition for the scheduled route, and environmental and safety rules established in international agreements must all be considered together.

최적 항로 예측 시스템은 선박 추진성능, 해양 환경, 해사 안전 및 해도 서지 등의 자료를 이용하여 최적항로를 도출하는 시스템이다. 이들 자료 중 해양 환경 자료 및 해도 서지 자료는 외부 전문 기관으로부터 가져온 후 주기적으로 갱신되는 것이다. 해사안전 자료는 해사 안전 정보, 사고위험 정보, 및 사고 유형별 위험지수를 포함하며, 이중 해사 안전 정보 및 사고위험 정보는 외부 전문 기관으로부터 가져온 후 갱신되는 것이다.The optimal route prediction system is a system that derives the optimum route using data such as ship propulsion performance, marine environment, maritime safety and chart surge. Among these data, marine environment data and chart bibliographic data are periodically updated after being obtained from external specialized agencies. The maritime safety data includes maritime safety information, accident risk information, and risk index for each type of accident, and the maritime safety information and accident risk information are updated after being imported from an external specialized agency.

그러므로 최적 항로 예측을 위해서는 선박 추진성능과 해양선박 사고 위험지수가 중요한 부분을 차지하고 있으며, 따라서 선박 추진 성능 및 해양선박 사고 위험지수를 간편하고 효율적으로 산출 및 추정하는 시스템이 필요하게 되었다. Therefore, for optimal route prediction, ship propulsion performance and marine vessel accident risk index play an important part, and therefore, a system for calculating and estimating vessel propulsion performance and marine vessel accident risk index simply and efficiently is needed.

국내 특허 공개 2018-0045341호 공보Korean Patent Publication No. 2018-0045341

따라서 본 발명은 상기와 같은 점에 착안하여 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 최적 항로 예측을 위해 중요한 부분을 차지하는 선박 추진성능 및 해양 선박 사고 위험지수를 간편하고 효율적으로 산출 및 추정하는 최적 항로 예측 지원 시스템 및 그 방법을 제공하는 데에 있다. Therefore, the present invention has been made in light of the above points, and an object of the present invention is to support optimal route prediction for calculating and estimating the ship propulsion performance and marine vessel accident risk index, which occupy an important part for optimal route prediction. It is to provide a system and its method.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시형태에 의한 최적 항로 예측 지원 시스템은 수선간장, 형폭, 평균흘수, 배수량 및 방형비척계수를 포함하는 선박 제원 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향 및 해류속도를 포함하는 해양기상 자료를 입력하도록 구성된 선박 추진성능 추정 자료 입력부; 상기 선박 제원 자료와 상기 해양기상 자료를 입력받고 추가로 다음의 [수학식 1]을 이용하여 침수표면적을 산출함과 아울러, 정수중 저항, 바람 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항을 산출하고, 추가로 다음의 [수학식 2]를 이용하여 파랑중 부가저항을 산출한 후, 상기 저항 산출 결과를 종합하고 추진계수를 산출하여 최종적으로 선박의 추진성능을 추정하도록 구성된 선박 추진성능 추정부; In order to achieve the above object, the optimal route prediction support system according to the embodiment of the present invention includes ship specification data including water length, shape width, average draft, displacement and square ratio coefficient, and wind direction, wind speed, wave direction, wave height, and ocean current direction. And a ship propulsion performance estimation data input unit configured to input marine weather data including ocean current speed. In addition to calculating the submerged surface area using the following [Equation 1] after receiving the ship specification data and the marine weather data, water resistance, wind resistance, steering resistance, drift resistance, shallow water resistance, hull surface roughness Ship propulsion configured to calculate the resistance and additionally calculate the additional resistance in waves using the following [Equation 2], then synthesize the resistance calculation result and calculate the propulsion coefficient to finally estimate the propulsion performance of the ship Performance estimation unit;

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112018117681232-pat00001
Figure 112018117681232-pat00001

[S는 침수표면적(m)을 나타내고,

Figure 112018117681232-pat00002
는 방형비척계수를 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00003
는 수선간장(m)을 나타내며, B는 형폭(m)을 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00004
은 평균흘수(m)를 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00005
는 침수표면적 산출계수,
Figure 112018117681232-pat00006
는 침수표면적 산출을 위한 선체수를 나타냄] [S represents the immersion surface area (m),
Figure 112018117681232-pat00002
Represents the square specificity coefficient,
Figure 112018117681232-pat00003
Represents the repair soy sauce (m), B represents the shape width (m),
Figure 112018117681232-pat00004
Represents the average draft (m),
Figure 112018117681232-pat00005
Is the coefficient of calculating the submerged surface area,
Figure 112018117681232-pat00006
Represents the number of hulls for calculating the flooded surface area]

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112018117681232-pat00007
Figure 112018117681232-pat00007

[여기서,

Figure 112020028486712-pat00008
는 파랑중 부가저항(
Figure 112020028486712-pat00009
)을 나타내고,
Figure 112020028486712-pat00010
는 정수중 선체 저항(
Figure 112020028486712-pat00011
)을 나타내며, ▽는 배수량(㎥)을 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00012
는 유의파고(m)를 나타냄][here,
Figure 112020028486712-pat00008
Is the additional resistance (
Figure 112020028486712-pat00009
),
Figure 112020028486712-pat00010
Is the constant hull resistance (
Figure 112020028486712-pat00011
), ▽ is the displacement (㎥),
Figure 112020028486712-pat00012
Represents the significant wave height (m)]

기존 선박 사고 정보를 바탕으로, 대상 해역의 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박 운항 방향을 포함하는 과거 선박 운항 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향, 해류속도를 포함하는 과거 해양기상 자료를 입력하도록 구성된 해양선박 사고 위험지수 추정 자료 입력부; 상기 과거 선박 운항 자료와 상기 과거 해양기상 자료를 이용하여 이항형 로지스틱 회귀모형을 통해 시간대별, 유형별 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 산출하는 계산부; 및 특정 시간 (과거, 현재 또는 미래)의 선박 운항 자료 및 해양기상 자료를 이용하여 산출된 상기 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 통해 시간대별, 선박 사고 유형별 해양 선박 사고 위험지수를 추정하는 해양선박 사고 위험지수 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.Based on the existing ship accident information, the past ship operation data including the target sea area by time and grid, ship density, ship speed, and ship operation direction, and the past sea including wind direction, wind speed, wave direction, wave height, current direction, and sea current speed A marine vessel accident risk index estimation data input unit configured to input meteorological data; A calculation unit that calculates a regression equation for a marine vessel accident risk index by time and type through a binomial logistic regression model using the past vessel operation data and the past marine weather data; And marine vessel accidents that estimate the marine vessel accident risk index by time slot and vessel accident type through the above marine vessel accident risk index regression equation calculated using vessel operation data and marine weather data at a specific time (past, present or future) It characterized in that it comprises a; risk index calculation unit.

상기 실시형태에 의한 최적 항로 예측 지원 시스템에 있어서, 상기 해양 선박 사고 위험지수 회귀식은 좌초 사고 위험지수 회귀식, 접촉사고 위험지수 회귀식 및 충돌 사고 위험지수 회귀식을 포함할 수 있다.In the optimal route prediction support system according to the embodiment, the marine vessel accident risk index regression equation may include a stranded accident risk index regression equation, a contact accident risk index regression equation, and a collision accident risk index regression equation.

상기 실시형태에 의한 최적 항로 예측 지원 시스템에 있어서, 상기 이항형 로지스틱 회귀모형은 종속변수로서 해양 선박 사고 위험지수를 포함하고, 독립변수로서 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박운항 방향, 파고, 조류속도 및 풍속을 포함할 수 있다.In the optimal route prediction support system according to the above embodiment, the binomial logistic regression model includes a marine vessel accident risk index as a dependent variable, and as an independent variable, vessel density by time slot and grid, vessel speed, vessel operation direction, wave height , Current speed and wind speed.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명의 다른 실시형태에 의한 최적 항로 예측 지원 방법은 선박 추진성능 추정 자료 입력부에서 수선간장, 형폭, 평균흘수, 배수량 및 방형비척계수를 포함하는 선박 제원 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향 및 해류속도를 포함하는 해양기상 자료를 입력하는 단계; 선박 추진성능 추정부에서 상기 선박 제원 자료를 입력받고 추가로 다음의 [수학식 1]을 이용하여 침수표면적을 산출하는 단계;In order to achieve the above object, the optimal route prediction support method according to another embodiment of the present invention includes ship specification data including water length, shape width, average draft, displacement and square ratio coefficient in the ship propulsion performance estimation data input unit, and wind direction and wind speed. , Inputting ocean weather data including wave direction, wave height, ocean current direction and ocean current velocity; Receiving the ship specification data from the ship propulsion performance estimating unit and calculating the flooded surface area by using the following [Equation 1];

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112018117681232-pat00013
Figure 112018117681232-pat00013

[S는 침수표면적(m)을 나타내고,

Figure 112018117681232-pat00014
는 방형비척계수를 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00015
는 수선간장(m)을 나타내며, B는 형폭(m)을 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00016
은 평균흘수(m)를 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00017
는 침수표면적 산출계수,
Figure 112018117681232-pat00018
는 침수표면적 산출을 위한 선체수를 나타냄] [S represents the immersion surface area (m),
Figure 112018117681232-pat00014
Represents the square specificity coefficient,
Figure 112018117681232-pat00015
Represents the repair soy sauce (m), B represents the shape width (m),
Figure 112018117681232-pat00016
Represents the average draft (m),
Figure 112018117681232-pat00017
Is the coefficient of calculating the submerged surface area,
Figure 112018117681232-pat00018
Represents the number of hulls for calculating the flooded surface area]

상기 선박 추진성능 추정부에서 상기 선박 제원 자료와 상기 해양기상 자료를 입력받아 정수중 저항, 바람 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항을 산출하고, 추가로 다음의 [수학식 2]를 이용하여 파랑중 부가저항을 산출하는 단계;The ship's propulsion performance estimation unit receives the ship specification data and the marine weather data and calculates still water resistance, wind resistance, steering resistance, drift resistance, shallow water resistance, and hull surface roughness resistance, and additionally the following [Equation 2 Calculating an additional resistance among waves using ];

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112018117681232-pat00019
Figure 112018117681232-pat00019

[여기서,

Figure 112020028486712-pat00020
는 파랑중 부가저항(
Figure 112020028486712-pat00021
)을 나타내고,
Figure 112020028486712-pat00022
는 정수중 선체 저항(
Figure 112020028486712-pat00023
)을 나타내며, ▽는 배수량(㎥)을 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00024
는 유의파고(m)를 나타냄][here,
Figure 112020028486712-pat00020
Is the additional resistance (
Figure 112020028486712-pat00021
),
Figure 112020028486712-pat00022
Is the constant hull resistance (
Figure 112020028486712-pat00023
), ▽ is the displacement (㎥),
Figure 112020028486712-pat00024
Represents the significant wave height (m)]

상기 선박 추진성능 추정부에서 상기 저항 산출 결과를 종합하고 추진계수를 산출하여 선박의 추진성능을 추정하는 단계; 해양 선박 사고 위험지수 추정 자료 입력부에서 기존 선박 사고 정보를 바탕으로, 대상 해역의 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박 운항 방향을 포함하는 과거 선박 운항 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향, 해류속도를 포함하는 과거 해양기상 자료를 입력하는 단계; 계산부에서 상기 과거 선박 운항 자료와 상기 과거 해양기상 자료를 이용하여 이항형 로지스틱 회귀모형을 통해 시간대별, 유형별 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 산출하는 단계; 및 해양선박 사고 위험지수 산출부에서 특정 시간(과거, 현재 또는 미래)의 선박 운항 자료와 해양기상 자료를 이용하여 산출된 상기 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 통해 시간대별, 선박 사고 유형별 해양 선박 사고 위험지수를 추정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. Estimating the propulsion performance of the ship by synthesizing the resistance calculation result in the ship propulsion performance estimating unit and calculating a propulsion coefficient; Marine ship accident risk index estimation data Based on the existing ship accident information in the input section, the past ship operation data including time of the target sea area, ship density by grid, ship speed, and ship operation direction, and wind direction, wind speed, wave direction, wave height, and current Inputting past ocean weather data including a direction and an ocean current velocity; Calculating a marine vessel accident risk index regression equation for each time slot and for each type through a binomial logistic regression model using the past vessel operation data and the past marine weather data in a calculation unit; And marine vessel accidents by time slot and vessel accident type through the above marine vessel accident risk index regression equation calculated using vessel operation data and marine weather data for a specific time (past, present or future) in the marine vessel accident risk index calculation unit It characterized in that it includes; estimating the risk index.

본 발명의 실시형태에 의한 최적 항로 예측 지원 시스템 및 그 방법에 의하면, 선박 제원 자료를 입력받고 추가로 상기 [수학식 1]을 이용하여 침수표면적을 산출하고; 선박 제원 자료와 해양기상 자료를 입력받아 정수중 저항, 바람 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항을 산출하고, 추가로 상기 [수학식 2]를 이용하여 파랑중 부가저항을 산출하고; 상기 저항 산출 결과를 종합하고 추진계수를 산출하여 선박의 추진성능을 추정하며; 상기 과거 선박 운항 자료와 상기 과거 해양기상 자료를 이용하여 이항형 로지스틱 회귀모형을 통해 시간대별, 유형별 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 산출하며; 특정 시간(과거, 현재 또는 미래)의 선박 운항 자료와 해양기상 자료를 이용하여 산출된 상기 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 통해 시간대별, 선박 사고 유형별 해양 선박 사고 위험지수를 추정하도록; 구성됨으로써 최적 항로 예측을 위해 중요한 부분을 차지하는 선박 추진성능 및 해양 선박 사고 위험지수를 간편하고 효율적으로 산출 및 추정할 수 있다는 뛰어난 효과가 있다.According to the optimal route prediction support system and method according to an embodiment of the present invention, the ship specification data is input and the submerged surface area is additionally calculated by using the above [Equation 1]; By receiving ship specification data and ocean weather data, water resistance, wind resistance, steering resistance, drift resistance, shallow water resistance, and hull surface roughness resistance are calculated, and additional resistance during waves is calculated using [Equation 2] above. and; Estimating the propulsion performance of the ship by synthesizing the resistance calculation results and calculating the propulsion coefficient; Calculating a regression equation of the marine vessel accident risk index by time and type through a binomial logistic regression model using the past vessel operation data and the past marine weather data; To estimate a marine vessel accident risk index by time slot and vessel accident type through the marine vessel accident risk index regression equation calculated using vessel operation data and marine weather data at a specific time (past, present or future); By being configured, there is an excellent effect that it is possible to calculate and estimate the ship propulsion performance and the risk index of marine ship accidents, which are important parts for the optimal route prediction, simply and efficiently.

도 1은 본 발명의 실시예에 의한 최적 항로 예측 지원 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 최적 항로 예측 지원 방법을 나타내는 플로우챠트이다.
도 3은 도 2의 파랑중 부가저항 산출식을 도표로 나타낸 도면이다.1 is a block diagram of an optimal route prediction support system according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method of supporting optimal route prediction according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing the equation for calculating the additional resistance in waves of FIG. 2.

이하, 본 발명의 실시예를 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 의한 최적 항로 예측 지원 시스템의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of an optimal route prediction support system according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 의한 최적 항로 예측 지원 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 선박 추진성능 추정 자료 입력부(110), 선박 추진성능 추정부(130), 해양선박 사고 위험지수 추정 자료 입력부(120), 계산부(150) 및 해양선박 사고 위험지수 산출부(140)를 포함한다.Optimal route prediction support system according to an embodiment of the present invention, as shown in Figure 1, ship propulsion performance estimation data input unit 110, ship propulsion performance estimation unit 130, marine vessel accident risk index estimation data input unit ( 120), and a calculation unit 150 and a marine vessel accident risk index calculation unit 140.

선박 추진성능 추정 자료 입력부(110)는 수선간장(

Figure 112018117681232-pat00025
), 형폭(B), 평균흘수(
Figure 112018117681232-pat00026
), 배수량 및 방형비척계수(
Figure 112018117681232-pat00027
)를 포함하는 선박 제원 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향 및 해류속도를 포함하는 해양기상 자료를 선박 추진성능 추정부(130)에 입력하는 역할을 한다.Ship propulsion performance estimation data input unit 110 is repaired soy sauce (
Figure 112018117681232-pat00025
), width (B), average draft (
Figure 112018117681232-pat00026
), displacement and square specificity coefficient (
Figure 112018117681232-pat00027
) And marine weather data including wind direction, wind speed, wave direction, wave height, ocean current direction, and ocean current velocity into the ship propulsion performance estimation unit 130.

선박 추진성능 추정부(130)는 선박 추진성능 추정 자료 입력부(110)로부터 상기 선박 제원 자료와 상기 해양기상 자료를 입력받고 다음의 [수학식 1]을 이용하여 침수 표면적(S)을 산출함과 아울러, 정수중 저항, 바람 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항을 산출하고, 추가로 다음의 [수학식 2]를 이용하여 파랑중 부가저항(

Figure 112018117681232-pat00028
)을 산출한 후, 이를 종합하고 추진계수를 산출하여 최종적으로 선박의 추진성능을 추정하는 역할을 한다.The ship propulsion performance estimation unit 130 receives the ship specification data and the marine weather data from the ship propulsion performance estimation data input unit 110 and calculates the submerged surface area (S) using the following [Equation 1]. In addition, the static water resistance, wind resistance, steering resistance, drift resistance, shallow water resistance, and hull surface roughness resistance are calculated, and additional resistance in the waves using the following [Equation 2] (
Figure 112018117681232-pat00028
) Is calculated, synthesized and calculated the propulsion coefficient, and finally estimates the propulsion performance of the ship.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112018117681232-pat00029
Figure 112018117681232-pat00029

[S는 침수표면적(m)을 나타내고,

Figure 112018117681232-pat00030
는 방형비척계수를 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00031
는 수선간장(m)을 나타내며, B는 형폭(m)을 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00032
은 평균흘수(m)를 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00033
는 침수표면적 산출계수,
Figure 112018117681232-pat00034
는 침수표면적 산출을 위한 선체수를 나타냄] [S represents the immersion surface area (m),
Figure 112018117681232-pat00030
Represents the square specificity coefficient,
Figure 112018117681232-pat00031
Represents the repair soy sauce (m), B represents the shape width (m),
Figure 112018117681232-pat00032
Represents the average draft (m),
Figure 112018117681232-pat00033
Is the coefficient of calculating the submerged surface area,
Figure 112018117681232-pat00034
Represents the number of hulls for calculating the flooded surface area]

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112018117681232-pat00035
Figure 112018117681232-pat00035

[여기서,

Figure 112020028486712-pat00036
는 파랑중 부가저항(
Figure 112020028486712-pat00037
)을 나타내고,
Figure 112020028486712-pat00038
는 정수중 선체 저항(
Figure 112020028486712-pat00039
)을 나타내며, ▽는 배수량(㎥)을 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00040
는 유의파고(m)를 나타냄][here,
Figure 112020028486712-pat00036
Is the additional resistance (
Figure 112020028486712-pat00037
),
Figure 112020028486712-pat00038
Is the constant hull resistance (
Figure 112020028486712-pat00039
), ▽ is the displacement (㎥),
Figure 112020028486712-pat00040
Represents the significant wave height (m)]

상기 [수학식 1]을 도표로 나타내면 도 3에 도시된 바와 같다.When [Equation 1] is shown in a diagram, it is as shown in FIG. 3.

해양 선박 사고 위험지수 추정 자료 입력부(120)는 기존 선박 사고 정보를 바탕으로, 대상 해역의 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박 운항 방향을 포함하는 과거 선박 운항 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향, 해류속도를 포함하는 과거 해양기상 자료를 계산부(150)에 입력하는 역할을 한다.Based on the existing ship accident information, the marine vessel accident risk index estimation data input unit 120 includes historical vessel operation data including time slots, vessel density by grid, vessel speed, and vessel operation direction, wind direction, wind speed, wave direction, It serves to input past ocean weather data including wave height, current direction, and current velocity into the calculation unit 150.

계산부(150)는 과거 선박 운항 자료 및 과거 해양기상 자료를 이용하여 이항형 로지스틱 회귀모형을 통해 시간대별, 유형별 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 산출하는 역할을 한다.The calculation unit 150 serves to calculate a regression equation for the risk index of marine vessel accidents by time and type through a binomial logistic regression model using past vessel operation data and past marine weather data.

해양 선박 사고 위험지수 회귀식은 좌초 사고 위험지수 회귀식, 접촉사고 위험지수 회귀식 및 충돌 사고 위험지수 회귀식을 포함한다. The marine vessel accident risk index regression equation includes a grounding accident risk index regression equation, a contact accident risk index regression equation, and a collision accident risk index regression equation.

이항형 로지스틱 회귀모형은 종속변수로서 해양 선박 사고 위험지수를 포함하고, 독립변수로서 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박운항 방향, 파고, 조류속도 및 풍속을 포함한다.The binomial logistic regression model includes the marine vessel accident risk index as the dependent variable, and the ship density by time and grid, ship speed, ship operation direction, wave height, tide speed and wind speed as independent variables.

해양선박 사고 위험지수 산출부(140)는 특정시간(과거, 현재 또는 미래)의 선박 운항 자료와 해양기상 자료를 이용하여 계산부(150)에서 산출된 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 통해 시간대별 선박 사고 유형별 해양 선박 사고 위험지수를 추정하는 역할을 한다.The marine vessel accident risk index calculation unit 140 uses the vessel operation data and the marine weather data for a specific time (past, present or future) and uses the marine vessel accident risk index regression equation calculated by the calculation unit 150 by time slot. It is responsible for estimating the risk index of marine accidents by ship accident type.

이하, 상기한 바와 같이 구성된 본 발명의 실시예에 의한, 최적 항로 예측 지원 시스템을 이용한 최적 항로 예측 지원 방법에 대해 도면을 참조하여 설명하기로 한다.Hereinafter, a method for supporting optimal route prediction using an optimal route prediction support system according to an embodiment of the present invention configured as described above will be described with reference to the drawings.

도 2는 본 발명의 실시예에 의한 최적 항로 예측 지원 방법을 나타내는 플로우챠트로서, 여기서 S는 스텝(step)을 나타낸다.2 is a flowchart illustrating a method of supporting optimal route prediction according to an embodiment of the present invention, where S represents a step.

스텝(S1)에서는 선박 추진성능 추정 자료 입력부(110)가 수선간장(

Figure 112018117681232-pat00041
), 형폭(B), 평균흘수(
Figure 112018117681232-pat00042
), 배수량 및 방형비척계수(
Figure 112018117681232-pat00043
)를 포함하는 선박 제원 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향 및 해류속도를 포함하는 해양기상 자료를 선박 추진성능 추정부(130)에 입력한다.In step (S1), the ship propulsion performance estimation data input unit 110 is repaired soy sauce (
Figure 112018117681232-pat00041
), width (B), average draft (
Figure 112018117681232-pat00042
), displacement and square specificity coefficient (
Figure 112018117681232-pat00043
) And marine weather data including wind direction, wind speed, wave direction, wave height, ocean current direction and sea current speed into the ship propulsion performance estimation unit 130.

스텝(S2)에서는 선박 추진성능 추정부(130)가 선박 추진성능 추정 자료 입력부(110)로부터 상기 선박 제원 자료를 입력받고 추가로 다음의 [수학식 1]을 이용하여 침수 표면적(S)을 산출한다.In step (S2), the ship propulsion performance estimation unit 130 receives the ship specification data from the ship propulsion performance estimation data input unit 110 and additionally calculates the flooded surface area (S) using the following [Equation 1] do.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112018117681232-pat00044
Figure 112018117681232-pat00044

[S는 침수표면적(m)을 나타내고,

Figure 112018117681232-pat00045
는 방형비척계수를 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00046
는 수선간장(m)을 나타내며, B는 형폭(m)을 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00047
은 평균흘수(m)를 나타내며,
Figure 112018117681232-pat00048
는 침수표면적 산출계수,
Figure 112018117681232-pat00049
는 침수표면적 산출을 위한 선체수를 나타냄] [S represents the immersion surface area (m),
Figure 112018117681232-pat00045
Represents the square specificity coefficient,
Figure 112018117681232-pat00046
Represents the repair soy sauce (m), B represents the shape width (m),
Figure 112018117681232-pat00047
Represents the average draft (m),
Figure 112018117681232-pat00048
Is the coefficient of calculating the submerged surface area,
Figure 112018117681232-pat00049
Represents the number of hulls for calculating the flooded surface area]

스텝(S3)에서는 선박 추진성능 추정 자료 입력부(110)로부터 상기 선박 제원 자료와 상기 해양기상 자료를 입력받아 각종 저항 즉 정수중 저항, 바람 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항을 산출한다.In step S3, the ship specification data and the marine weather data are inputted from the ship propulsion performance estimation data input unit 110, and various types of resistance, ie, underwater resistance, wind resistance, steering resistance, drift resistance, shallow water resistance, and hull surface roughness resistance. Calculate.

스텝(S4)에서는 선박 추진성능 추정부(130)가 선박 추진성능 추정 자료 입력부(110)로부터 상기 선박 제원 자료와 상기 해양기상 자료를 입력받아 다음의 [수학식 2]를 이용하여 파랑중 부가저항(

Figure 112018117681232-pat00050
)을 산출한다.In step (S4), the ship propulsion performance estimation unit 130 receives the ship specification data and the marine weather data from the ship propulsion performance estimation data input unit 110 and uses the following [Equation 2] to provide additional resistance in waves. (
Figure 112018117681232-pat00050
) Is calculated.

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112018117681232-pat00051
Figure 112018117681232-pat00051

[여기서,

Figure 112020028486712-pat00052
는 파랑중 부가저항(
Figure 112020028486712-pat00053
)을 나타내고,
Figure 112020028486712-pat00054
는 정수중 선체 저항(
Figure 112020028486712-pat00055
)을 나타내며, ▽는 배수량(㎥)을 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00056
는 유의파고(m)를 나타냄][here,
Figure 112020028486712-pat00052
Is the additional resistance (
Figure 112020028486712-pat00053
),
Figure 112020028486712-pat00054
Is the constant hull resistance (
Figure 112020028486712-pat00055
), ▽ is the displacement (㎥),
Figure 112020028486712-pat00056
Represents the significant wave height (m)]

스텝(S5)에서는 스텝(S2)와 스템(S3)에서 산출된 상기 저항 산출 결과를 종합하고 추진계수를 산출하여 최종적으로 선박의 추진성능을 추정한다.In step S5, the resistance calculation results calculated in step S2 and stem S3 are synthesized, and a propulsion coefficient is calculated to finally estimate the propulsion performance of the ship.

스텝(S6)에서는 해양 선박 사고 위험지수 추정 자료 입력부(120)가 기존 선박 사고 정보를 바탕으로 대상 해역의 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박 운항 방향을 포함하는 과거 선박 운항 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향, 해류속도를 포함하는 과거 해양기상 자료를 계산부(150)에 입력한다.In step S6, the marine vessel accident risk index estimation data input unit 120 includes past vessel operation data and wind direction, including time zone, vessel density per grid, vessel speed, and vessel operation direction based on the existing vessel accident information. Past ocean weather data including wind speed, wave direction, wave height, ocean current direction, and ocean current velocity are input into the calculation unit 150.

스텝(S7)에서는 계산부(150)가 상기 과거 선박 운항 자료와 상기 과거 해양기상 자료를 이용하여 이항형 로지스틱 회귀모형을 통해 시간대별, 유형별 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 산출한다.In step S7, the calculation unit 150 calculates a regression equation of the marine vessel accident risk index for each time and type through a binomial logistic regression model using the past vessel operation data and the past marine weather data.

스텝(S8)에서는 해양선박 사고 위험지수 산출부(140)가 특정 시간(과거, 현재 또는 미래)의 선박 운항 자료와 해양기상 자료를 이용하여 계산부(150)에서 산출된 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 통해 시간대별, 선박 사고 유형별 위험지수를 추정한다.In step S8, the marine vessel accident risk index calculation unit 140 returns the marine vessel accident risk index calculated by the calculation unit 150 using ship operation data and marine weather data at a specific time (past, present or future). Estimate the risk index by time slot and by type of ship accident through the equation.

본 발명의 실시예에 의한 최적 항로 예측 지원 시스템 및 그 방법에 의하면, 선박 제원 자료를 입력받고 추가로 상기 [수학식 1]을 이용하여 침수표면적을 산출하고; 선박 제원 자료와 해양기상 자료를 입력받아 정수중 저항, 바람 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항을 산출하고, 추가로 상기 [수학식 2]를 이용하여 파랑중 부가저항을 산출하고; 상기 저항 산출 결과를 종합하고 추진계수를 산출하여 선박의 추진성능을 추정하며; 상기 과거 선박 운항 자료와 상기 과거 해양기상 자료를 이용하여 이항형 로지스틱 회귀모형을 통해 시간대별, 유형별 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 산출하며; 특정 시간(과거, 현재 또는 미래)의 선박 운항 자료와 해양기상 자료를 이용하여 산출된 상기 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 통해 시간대별, 선박 사고 유형별 해양 선박 사고 위험지수를 추정하도록; 구성됨으로써 최적 항로 예측을 위해 중요한 부분을 차지하는 선박 추진성능 및 해양 선박 사고 위험지수를 간편하고 효율적으로 산출 및 추정할 수 있다.According to the optimal route prediction support system and method according to an embodiment of the present invention, the ship specification data is input and the submerged surface area is additionally calculated using the above [Equation 1]; By receiving ship specification data and ocean weather data, water resistance, wind resistance, steering resistance, drift resistance, shallow water resistance, and hull surface roughness resistance are calculated, and additional resistance during waves is calculated using [Equation 2] above. and; Estimating the propulsion performance of the ship by synthesizing the resistance calculation results and calculating the propulsion coefficient; Calculating a regression equation of the marine vessel accident risk index by time and type through a binomial logistic regression model using the past vessel operation data and the past marine weather data; To estimate a marine vessel accident risk index by time slot and vessel accident type through the marine vessel accident risk index regression equation calculated using vessel operation data and marine weather data at a specific time (past, present or future); By being configured, it is possible to calculate and estimate the ship propulsion performance and the marine ship accident risk index, which are important parts for the optimal route prediction, simply and efficiently.

도면과 명세서에는 최적의 실시예가 개시되었으며, 특정한 용어들이 사용되었으나 이는 단지 본 발명의 실시형태를 설명하기 위한 목적으로 사용된 것이지 의미를 한정하거나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.In the drawings and specification, the best embodiments have been disclosed, and specific terms are used, but these are only used for the purpose of describing the embodiments of the present invention, and are used to limit the meaning or the scope of the present invention described in the claims. Was not done. Therefore, those of ordinary skill in the art will appreciate that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical scope of the present invention should be determined by the technical spirit of the appended claims.

110: 선박 추진성능 추정 자료 입력부
120: 해양선박 사고 위험지수 추정 자료 입력부
130: 선박 추진성능 추정부
140: 해양선박 사고 위험지수 산출부
150: 계산부110: Ship propulsion performance estimation data input unit
120: Marine ship accident risk index estimation data input unit
130: ship propulsion performance estimation unit
140: Marine ship accident risk index calculation unit
150: calculation unit

Claims (6)

수선간장, 형폭, 평균흘수, 배수량 및 방형비척계수를 포함하는 선박 제원 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향 및 해류속도를 포함하는 해양기상 자료를 입력하도록 구성된 선박 추진성능 추정 자료 입력부; 및
상기 선박 추진성능 추정 자료 입력부로부터 상기 선박 제원 자료와 상기 해양기상 자료를 입력받고 다음의 [수학식 1]을 이용하여 침수표면적을 산출함과 아울러, 정수중 저항, 바람 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항을 산출하고, 추가로 다음의 [수학식 2]를 이용하여 파랑중 부가저항을 산출한 후, 상기 저항 산출 결과를 종합하고 추진계수를 산출하여 최종적으로 선박의 추진성능을 추정하도록 구성된 선박 추진성능 추정부;를 포함하는 최적 항로 예측 지원 시스템.

[수학식 1]
Figure 112020028486712-pat00057

[S는 침수표면적(m)을 나타내고,
Figure 112020028486712-pat00058
는 방형비척계수를 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00059
는 수선간장(m)을 나타내며, B는 형폭(m)을 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00060
은 평균흘수(m)를 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00061
는 침수표면적 산출계수,
Figure 112020028486712-pat00062
는 침수표면적 산출을 위한 선체수를 나타냄]

[수학식 2]
Figure 112020028486712-pat00063

[여기서,
Figure 112020028486712-pat00064
는 파랑중 부가저항(
Figure 112020028486712-pat00065
)을 나타내고,
Figure 112020028486712-pat00066
는 정수중 선체 저항(
Figure 112020028486712-pat00067
)을 나타내며, ▽는 배수량(㎥)을 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00068
는 유의파고(m)를 나타냄]
Ship propulsion performance estimation data input unit configured to input ship specification data including waterline length, width, average draft, displacement and square relative coefficient, and marine weather data including wind direction, wind speed, wave direction, wave height, current direction and sea current speed; And
The ship specification data and the marine weather data are inputted from the ship propulsion performance estimation data input unit, and the submerged surface area is calculated using the following [Equation 1], while still water resistance, wind resistance, steering resistance, drift resistance, After calculating the shallow water resistance and the hull surface roughness resistance, and additionally calculating the additional resistance in waves using the following [Equation 2], the result of calculating the resistance is synthesized and the propulsion coefficient is calculated, and finally the propulsion performance of the ship Ship propulsion performance estimation unit configured to estimate the; Optimal route prediction support system including.

[Equation 1]
Figure 112020028486712-pat00057

[S represents the immersion surface area (m),
Figure 112020028486712-pat00058
Represents the square specificity coefficient,
Figure 112020028486712-pat00059
Represents the repair soy sauce (m), B represents the shape width (m),
Figure 112020028486712-pat00060
Represents the average draft (m),
Figure 112020028486712-pat00061
Is the coefficient of calculating the submerged surface area,
Figure 112020028486712-pat00062
Represents the number of hulls for calculating the flooded surface area]

[Equation 2]
Figure 112020028486712-pat00063

[here,
Figure 112020028486712-pat00064
Is the additional resistance (
Figure 112020028486712-pat00065
),
Figure 112020028486712-pat00066
Is the constant hull resistance (
Figure 112020028486712-pat00067
), ▽ is the displacement (㎥),
Figure 112020028486712-pat00068
Represents the significant wave height (m)]
 기존 선박 사고 정보를 바탕으로, 대상 해역의 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박 운항 방향을 포함하는 과거 선박 운항 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향, 해류속도를 포함하는 과거 해양기상 자료를 입력하도록 구성된 해양선박 사고 위험지수 추정 자료 입력부;
상기 과거 선박 운항 자료와 상기 과거 해양기상 자료를 이용하여 이항형 로지스틱 회귀모형을 통해 시간대별, 유형별 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 산출하는 계산부; 및
특정 시간 (과거, 현재 또는 미래)의 선박 운항 자료 및 해양기상 자료를 이용하여 상기 계산부에서 산출된 상기 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 통해 시간대별, 선박 사고 유형별 해양 선박 사고 위험지수를 추정하는 해양선박 사고 위험지수 산출부;를 포함하며,
상기 해양 선박 사고 위험지수 회귀식은
좌초 사고 위험지수 회귀식, 접촉사고 위험지수 회귀식 및 충돌 사고 위험지수 회귀식을 포함하는 최적 항로 예측 지원 시스템.Based on the existing ship accident information, the past ship operation data including the target sea area by time and grid, ship density, ship speed, and ship operation direction, and the past sea including wind direction, wind speed, wave direction, wave height, current direction, and sea current speed A marine vessel accident risk index estimation data input unit configured to input meteorological data;
A calculation unit that calculates a regression equation for a marine vessel accident risk index by time and type through a binomial logistic regression model using the past vessel operation data and the past marine weather data; And
Using ship operation data and ocean weather data at a specific time (past, present or future), the marine ship accident risk index regression equation calculated by the calculation unit is used to estimate the marine ship accident risk index by time slot and ship accident type. Including; marine vessel accident risk index calculation unit;
The above marine vessel accident risk index regression equation is
An optimal route prediction support system including a grounding accident risk index regression equation, a contact accident risk index regression equation, and a crash accident risk index regression equation. 제 2 항에 있어서,
상기 이항형 로지스틱 회귀모형은
종속변수로서 해양 선박 사고 위험지수를 포함하고, 독립변수로서 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박운항 방향, 파고, 조류속도 및 풍속을 포함하는 최적 항로 예측 지원 시스템.The method of claim 2,
The binomial logistic regression model is
An optimal route prediction support system including the marine vessel accident risk index as a dependent variable, and ship density by time and grid, ship speed, ship navigation direction, wave height, tide speed and wind speed as independent variables. 제 1 항에 기재된 최적 항로 예측 지원 시스템을 이용한 최적 항로 예측 지원 방법으로서,
선박 추진성능 추정 자료 입력부에서 수선간장, 형폭, 평균흘수, 배수량 및 방형비척계수를 포함하는 선박 제원 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향 및 해류속도를 포함하는 해양기상 자료를 입력하는 단계;
선박 추진성능 추정부에서 상기 선박 제원 자료를 입력받고 추가로 다음의 [수학식 1]을 이용하여 침수표면적을 산출하는 단계;

[수학식 1]
Figure 112020028486712-pat00069

[S는 침수표면적(m)을 나타내고,
Figure 112020028486712-pat00070
는 방형비척계수를 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00071
는 수선간장(m)을 나타내며, B는 형폭(m)을 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00072
은 평균흘수(m)를 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00073
는 침수표면적 산출계수,
Figure 112020028486712-pat00074
는 침수표면적 산출을 위한 선체수를 나타냄]

상기 선박 추진성능 추정부에서 상기 선박 제원 자료와 상기 해양기상 자료를 입력받아 정수중 저항, 바람 저항, 조종 저항, 표류 저항, 천수 저항, 선체표면거칠기 저항을 산출하고, 추가로 다음의 [수학식 2]를 이용하여 파랑중 부가저항을 산출하는 단계; 및

[수학식 2]
Figure 112020028486712-pat00075

[여기서,
Figure 112020028486712-pat00076
는 파랑중 부가저항(
Figure 112020028486712-pat00077
)을 나타내고,
Figure 112020028486712-pat00078
는 정수중 선체 저항(
Figure 112020028486712-pat00079
)을 나타내며, ▽는 배수량(㎥)을 나타내며,
Figure 112020028486712-pat00080
는 유의파고(m)를 나타냄]

상기 선박 추진성능 추정부에서 상기 저항 산출 결과를 종합하고 추진계수를 산출하여 선박의 추진성능을 추정하는 단계;를 포함하는 최적 항로 예측 지원 방법.As an optimal route prediction support method using the optimum route prediction support system according to claim 1,
In the ship propulsion performance estimation data input unit, inputting ship specification data including water length, shape width, average draft, displacement and square ratio coefficient, and marine meteorological data including wind direction, wind speed, wave direction, wave height, current direction and sea current speed ;
Receiving the ship specification data from the ship propulsion performance estimation unit and calculating a flooded surface area by using the following [Equation 1];

[Equation 1]
Figure 112020028486712-pat00069

[S represents the immersion surface area (m),
Figure 112020028486712-pat00070
Represents the square specificity coefficient,
Figure 112020028486712-pat00071
Represents the repair soy sauce (m), B represents the shape width (m),
Figure 112020028486712-pat00072
Represents the average draft (m),
Figure 112020028486712-pat00073
Is the coefficient of calculating the submerged surface area,
Figure 112020028486712-pat00074
Represents the number of hulls for calculating the flooded surface area]

The ship's propulsion performance estimation unit receives the ship specification data and the marine weather data and calculates still water resistance, wind resistance, steering resistance, drift resistance, shallow water resistance, and hull surface roughness resistance, and additionally the following [Equation 2 Calculating an additional resistance among waves using ]; And

[Equation 2]
Figure 112020028486712-pat00075

[here,
Figure 112020028486712-pat00076
Is the additional resistance (
Figure 112020028486712-pat00077
),
Figure 112020028486712-pat00078
Is the constant hull resistance (
Figure 112020028486712-pat00079
), ▽ is the displacement (㎥),
Figure 112020028486712-pat00080
Represents the significant wave height (m)]

And estimating the propulsion performance of the ship by synthesizing the resistance calculation result by the ship propulsion performance estimation unit and calculating a propulsion coefficient. 제 2 항에 기재된 최적 항로 예측 지원 시스템을 이용한 최적 항로 예측 지원 방법으로서,
해양 선박 사고 위험지수 추정 자료 입력부에서 기존 선박 사고 정보를 바탕으로, 대상 해역의 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박 운항 방향을 포함하는 과거 선박 운항 자료와 풍향, 풍속, 파향, 파고, 해류방향, 해류속도를 포함하는 과거 해양기상 자료를 입력하는 단계;
계산부에서 상기 과거 선박 운항 자료와 상기 과거 해양기상 자료를 이용하여 이항형 로지스틱 회귀모형을 통해 시간대별, 유형별 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 산출하는 단계; 및
해양선박 사고 위험지수 산출부에서 특정 시간(과거, 현재 또는 미래)의 선박 운항 자료와 해양기상 자료를 이용하여 산출된 상기 해양 선박 사고 위험지수 회귀식을 통해 시간대별, 선박 사고 유형별 해양 선박 사고 위험지수를 추정하는 단계;를 포함하는 최적 항로 예측 지원 방법.As an optimal route prediction support method using the optimum route prediction support system according to claim 2,
Marine ship accident risk index estimation data Based on the existing ship accident information in the input section, the past ship operation data including time of the target sea area, ship density by grid, ship speed, and ship operation direction, and wind direction, wind speed, wave direction, wave height, and current Inputting past ocean weather data including a direction and an ocean current velocity;
Calculating a marine vessel accident risk index regression equation for each time slot and for each type through a binomial logistic regression model using the past vessel operation data and the past marine weather data in a calculation unit; And
Marine vessel accident risk by time slot and vessel accident type through the above marine vessel accident risk index regression equation calculated using vessel operation data and marine weather data for a specific time (past, present or future) in the marine vessel accident risk index calculation unit Estimating an index; the optimal route prediction support method comprising a. 제 5 항에 있어서,
상기 이항형 로지스틱 회귀모형은
종속변수로서 해양 선박 사고 위험지수를 포함하고, 독립변수로서 시간대별, 격자별 선박 밀집도, 선속, 선박운항 방향, 파고, 조류속도 및 풍속을 포함하는 최적 항로 예측 지원 방법.The method of claim 5,
The binomial logistic regression model is
An optimal route prediction support method including marine vessel accident risk index as a dependent variable and vessel density by time and grid, vessel speed, vessel operation direction, wave height, tide velocity and wind speed as independent variables.
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