KR102589008B1 - 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100)에 관한 것으로, 해상선은 미리 결정된 출발지에서 출발하고, 상기 해상선은 미리 결정된 목적지에 도착하며, 상기 해상선은 추진력을 사용하여 전진한다. 장치(100)는, 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터 또는 이들의 조합을 저장하도록 구성된 데이터베이스(101)를 포함하며, 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터는 해상선의 추진축의 미리 결정된 일정한 축력을 포함한다. 장치(100)는 해상선의 최적 경로를 획득하기 위해 미리 결정된 출발지, 미리 결정된 목적지, 및 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터에 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 구성된 프로세서(103)를 더욱 포함한다. 장치(100)는 통신 네트워크를 통해 항법 데이터를 전송하도록 구성된 통신 인터페이스(105)를 더욱 포함할 수 있다.

Description

해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치
본 발명은 해상 경로를 계획하는 분야에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 동력 경로 최적화(Power Route Optimisation, PRO)에 관한 것이다.
기존의 해상 경로 최적화 알고리즘은 특정 시간에 목적지에 도달하기 위해 달성해야 하는 필요가 있는 속도와 코스 측면에서 선박의 최적 항해 경로를 결정하기 위해 유사한 추정 절차를 따르는 경우가 종종 있었다.
첫째, 선박의 항해 영역을 따라 웨이포인트(waypoint) 또는 그리드(grid)가 생성되고, 연관된 속도와 함께 궤적 측면에서 후보 경로들이 구축된다. 그 후, 필요한 도착 시간 또는 지시된 속도 및 연료 소비에 기초하는 최단 항해 시간 또는 최소 연료 소비와 같은 특정 최적화 목표와 관련하여 이러한 후보의 최적 경로가 결정된다.
그러나, 이러한 최적화 목표에 의존하고 종래의 최적화 제약 파라미터를 고려하는 종래의 해상 경로 최적화 알고리즘은 전형적으로 트레이드 오프(tradeoff)와 연관된다. 예를 들어, 최단 항해 시간 또는 고정된 필요한 도착 시간을 최적화 제약 파라미터로 사용하는 것은 증가된 연료 소비와 연관될 수 있다. 미리 결정된 고정된 필요한 도착 시간 또는 특정 허용 속도 간격을 최적화 제약 파라미터로 하여 최소 연료 소비를 최적화 목표로 사용하는 것은 화물 안전 및/또는 피로와 관련하여 해상 선박의 가속 및 운동에 대한 최대 한계를 초과할 증가된 위험과 연관될 수 있다.
본 발명의 목적은 가장 빠르고, 가장 짧고, 가장 편안하거나, 또는 가장 경제적인 경로를 포함할 수 있는 사용자의 요구와 삽입된 임계값에 따라 해상 선박의 최적 경로를 결정하기 위한 개선된 장치를 제공하는 것이나, 이에 제한되지는 않는다. 이는 최종 사용자가 삽입한 임계값에 의존할 수 있으며, 이러한 예시는 화물의 특성일 수 있다.
이 목적은 독립항의 특징에 의해 달성된다. 추가 구현 형태는, 종속항, 발명의 설명, 및 도면으로부터 명백하다.
본 발명은 해상선의 추진축(propel shaft)의 축력(shaft power)이 해상선의 동력(power) 효율과 직접적인 관련이 있으며, 해상선의 가속 및/또는 감속이 전형적으로 효율성 손실과 연관이 있다는 사실을 발견한 것에 기초한다. 출발지와 목적지 사이의 최적의 경로를 얻기 위해 임의의 경로 최적화 알고리즘을 실행할 때, 최적화 제약 파라미터로서 해상선의 추진축의 적어도 미리 결정된 일정한 축력을 사용하는 것이 유리하다는 것이 발견되었다; 이에 의해 미리 결정된 출발지와 미리 결정된 목적지 사이를 항해하는 동안 해상선의 동력 효율의 증가를 허용한다. 또한, 미리 결정된 출발지와 미리 결정된 목적지 사이를 항해하는 동안 해상선의 연료 소비의 감소가 달성될 수 있다.
본 개념은 해상선이 어떻게 지시되는지 뿐만 아니라 화물 민감도, 예를 들어, 특정 필요한 도착 시간이 지시된 정기선(liner) 서비스, 또는 원유(crude oil), 곡물, 또는 기타 민감하지 않은 화물과 같은 화물의 특성으로 인해 특정 속도나 연료 소비만을 유지하도록 지시된 부정기선으로 알려진 해상선에 관계없이 모든 종류의 해상선에 대한 해상 경로 계획에 유리하게 적용될 수 있다. 미리 결정된 출발지 및 미리 결정된 목적지는 출발 항구로부터 목적 항구까지 해상선의 전체 경로에 관한 것일 수 있다. 그러나, 미리 결정된 출발지 및 미리 결정된 목적지는 경로의 섹션만을 계획하기 위해 대안적으로 출발 항구와 목적 항구 사이의 중간 위치와 관련될 수 있다.
제1 양태에 따르면, 본 발명은 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치에 관한 것으로, 여기서 해상선은 미리 결정된 출발지에서 출발하고, 상기 해상선은 미리 결정된 목적지에 도착하며, 상기 해상선은 추진력을 사용하여 전진한다. 장치는, 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터를 저장하도록 구성된 데이터베이스를 포함하며, 여기서 상기 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터는 해상선의 추진축의 미리 결정된 일정한 축력을 포함한다. 최적의 경로는, 최적의 지리적 경로(즉, 어떤 웨이포인트가 선택되는지, 그리고 선박이 어떤 코스로 항해하는지) 뿐만 아니라 최적의 엔진 설정(또는 속도 프로필) 모두와 관련하여 계산될 수 있으며, 바람직하게는 경로를 따라 선택되는 프로펠러에 전달되는 kW, 따라서 축력으로 표시될 수 있다. 따라서, 악천후를 피하거나, 조수(tide)를 잡기 위해 속도를 높이거나 낮추는 것이 때때로 현명할 수 있다. 장치는, 해상선의 최적 경로를 획득하기 위해 미리 결정된 출발지, 미리 결정된 목적지, 및 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터에 기초하여 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 구성된 프로세서를 더 포함한다.
이와 관련하여, 최적의 경로는 항해 내내 항상 하나의 단일 평균 엔진 설정을 갖지 않을 수 있다(추진에 어느 정도의 kW가 사용되는지, 이에 따라 얼마나 프로펠러로 나가는지). 일부 경우에, 몇 가지 변이적인 엔진 설정을 가지는 것이 가장 최적일 수 있다. 이는, 악천후를 피하기 위한 속도 조정, 선박이 얕은 물에 진입할 경우에 일시적인 속도 감소, 높은 연료 가격으로 인한 배출 제어 영역(Emission Control Area, ECA) 존의 속도 감소, 충분한 양의 저 유황 연료(low Sulphur fuel)의 부족으로 인한 ECA 존 내/외부의 속도 조정, 다른 환경적인 영역(예를 들면, 고래 영역)에서의 속도 조정, 안전을 위한 고위험 지역(High Risk Areas, HRA)에서의 속도 증가를 포함하나, 이에 한정되는 것은 아니다. 이들은 사용자의 요구에 따라 최적의 경로를 수행하기 위해 알고리즘에 삽입될 수 있는 임계값 중 일부이다.
일 실시예에서, 다목적 경로 최적화 알고리즘은, 이하의 알고리즘: 동시선(isochrone) 알고리즘, 이소폰(isopone) 알고리즘, 동적 프로그래밍 알고리즘, 3D 동적 프로그래밍 알고리즘, 데이크스트라(Dijkstra) 알고리즘, 또는 유전자 알고리즘(genetic) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 또한 조합을 포함할 수도 있다. 따라서, 잘 확립된 상이한 알고리즘이 적용될 수 있어서; 장치의 효율적인 구현을 가능하게 한다.
동시선 알고리즘은, 예를 들어, Hagiwara H의 1989년 델프트 공과 대학의 박사 논문인“(항해-지원) 모터 선박의 기상 라우팅(Weather routing of (sail-assisted) motor vessels)”의 연구에 기초할 수 있다. 이소폰 알고리즘은, 예를 들어, Klompstra M. B 등의 1992년 동적 및 제어의 2(3): 281-301에서 "최적 제어의 이소폰 방법(The isopone method in optimal control)"의 연구에 기초할 수 있다. 동적 프로그래밍 알고리즘은, De Wit C.의 1990년의 항법(navigation)의 저널의 43(3): 428-439에서 "저비용 해양 경로를 위한 제안(Proposal for low cost ocean weather routeing)"의 연구에 기초할 수 있다. 3D 동적 프로그래밍 알고리즘은, 예를 들어 Shao W. 및 Zhou P.의 2012년 해양 항법 및 해양 운송의 안전에 관한 국제 저널, Volumn 6, 1호의 "기상 라우팅을 위한 3D 동적 프로그래밍 방법의 개발(Development of a 3D Dynamic Programming Method for Weather Routing)"의 연구에 기초할 수 있다. 데이크스트라 알고리즘은, 예를 들어, Dijkstra E. W.의 1959년 Numerische Mathematik, Vol.1, 페이지 269-271의 "그래프와 관련된 2가지 문제에 대한 노트(A note on two problems in connexion with graphs)"의 연구에 기초할 수 있다. 유전자 알고리즘은, 예를 들어, Maki A.의 2011년 16:311-322의 해양 과학 기술 저널의 "실제 코딩된 유전자 알고리즘을 기반으로 선박 안정성을 설명하는 새로운 기상 라우팅 시스템(A new weather-routing system that accounts for ship stability based on a real-coded genetic algorithm)"의 연구에 기초할 수 있다.
일 실시예에서, 데이터베이스는 미리 결정된 선박 성능 모델을 저장하도록 더 구성되며, 프로세서는 미리 결정된 선박 성능 모델에 기초하여 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성된다. 따라서, 해상선의 특성은 다목적 경로 최적화 알고리즘의 실행 시 효율적으로 고려될 수 있다.
일 실시예에서, 미리 결정된 선박 성능 모델은 이하의 파라미터: 해상선의 최고 속도, 해상선의 범위, 해상선의 내수성, 특히 해상선의 잔잔한 물에 대한 저항성(calm water resistance), 해상선의 파동 저항성(wave resistance), 해상선의 바람 저항성, 해상선의 오염 저항성(fouling resistance), 및/또는 해상선의 스쿼트 효과(squat effect)로 인한 저항성 중 적어도 하나를 나타낸다. 따라서, 해상선의 특성은 다목적 경로 최적화 알고리즘의 실행 시 효율적으로 고려될 수 있다.
스쿼트 효과는, 얕은 물에서 항해할 때 (드래프트 및 속도 간격에 따라) 해상선의 속도가 감소될 유체역학 현상이다. 충분한 공간이 주어질 때 선박 아래에서 자유롭게 흐르던 물은, 선박의 선체와 해저 사이에 공간이 충분하지 않으면 흐름이 제한된다. 이는 선박이 물에서 경험하는 저항을 증가시킬 것이므로, 얕은 물에서의 이러한 스쿼트 효과는 최적화 중에 하나의 파라미터로 고려되어야만 한다.
일 실시예에서, 데이터베이스는 미리 결정된 수심 측정 정보를 저장하도록 추가로 구성되고, 프로세서는 미리 결정된 수심 측정 정보에 더욱 기초하여 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성된다. 따라서, 수심 측정 파라미터가 다목적 경로 최적화 알고리즘의 실행 시 효율적으로 고려될 수 있다.
일 실시예에서, 미리 결정된 수심 측정 정보는 이하의 수심 측정 파라미터: 수심 또는 육지 윤곽선(land contour) 중 적어도 하나를 나타낸다. 따라서, 해상선의 항해 가능 영역은 다목적 경로 최적화 알고리즘의 실행 시 효율적으로 고려될 수 있다.
일 실시예에서, 데이터베이스는 미리 결정된 해양 정보(metocean information)를 저장하도록 추가로 구성되고, 프로세서는 미리 결정된 해양 정보에 더욱 기초하여 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성된다. 따라서, 해양 정보는 다목적 경로 최적화 알고리즘의 실행 시 효율적으로 고려될 수 있다.
일 실시예에서, 미리 결정된 해양 정보는 이하의 해양 파라미터(metocean parameter): 풍향, 풍속, 현재 방향, 현재 속도, 파고(wave height), 특히 중요한 파고 또는 최대 파고, 파동 주기, 파동 전파 방향, 및/또는 파동 스펙트럼 중 적어도 하나를 나타낸다. 따라서, 해상선의 동력 효율에 영향을 미치는 해양 조건은 다목적 경로 최적화 알고리즘의 실행 시 효율적으로 고려될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 이하의 최적화 목표: 해상선의 최소 예상 도착 시간, 해상선의 최소 동력 소비, 해상선의 최소 연료 소비, 해상선의 최소 배출량, 특히 해상선의 최소 CO2, SOx, NOx 또는 PM 배출량, 해상선의 움직임에 대한 최소 위험, 및/또는 해상선의 구조의 최소 피로 손상(fatigue damage) 중 적어도 하나 또는 그들의 조합에 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더욱 구성된다. 따라서, 상이한 최적화 목표가 다목적 경로 최적화 알고리즘의 실행 시 고려될 수 있다.
해상선의 움직임에 대한 위험을 최소화함으로써, 해상선의 구조에서의 화물 손실 및/또는 구조적 스트레스의 위험을 줄이거나 최소화할 수 있다. 또한, 유지 보수 간격이 증가되거나, 및/또는 안전 위험이 감소될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서는 미리 결정된 출발지 및 미리 결정된 목적지에 기초하여 복수의 노드 및 복수의 에지를 포함하는 그래프를 생성하고, 그래프에 더욱 기초하여 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더욱 구성된다. 따라서, 다목적 경로 최적화 알고리즘이 효율적으로 실행될 수 있다.
복수의 노드의 각 노드는, 각각의 위치, 예를 들어 각각의 경도 및 각각의 위도와 연관될 수 있다. 복수의 에지의 각 에지는 복수의 노드 중 한 쌍의 노드와 연관될 수 있다.
일 실시예에서, 복수의 에지의 각 에지는 각각의 최적화 비용과 연관된다. 따라서, 다목적 경로 최적화 알고리즘이 효율적으로 실행될 수 있다.
각 최적화 비용은, 예를 들어, 다음의 최적화 비용: 각각의 노드의 쌍과 연관된 해상선의 항해 시간, 해상선의 동력 소비, 해상선의 연료 소비, 해상선의 배출, 특히 해상선의 CO2, SOx, NOx 또는 PM 배출량, 해상선의 움직임에 대한 위험, 및/또는 해상선의 구조의 피로 손상 중 하나일 수 있다. 프로세서는 복수의 에지의 각각의 최적화 비용에 더욱 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 구성될 수 있다.
해상선의 움직임의 위험은 해상선의 구조에서의 화물 손실 및/또는 구조적 스트레스의 위험과 연관될 수 있다. 이러한 위험은 유지 보수 간격 및/또는 안전 위험과 더욱 관련될 수 있다.
일 실시예에서, 장치는 통신 네트워크를 통해 항법 데이터를 전송하도록 구성된 통신 인터페이스를 더 포함하고, 항법 데이터는 해상선의 최적 경로를 나타낸다. 따라서, 해상선의 최적 경로는, 예를 들어 육지(onshore)에 의해 결정되고, 해상선에 탑재된 항법 시스템에 신호로 보내질 수 있다.
일 실시예에서, 항법 데이터는 미리 결정된 일정한 축력을 더욱 나타낸다. 따라서, 육지 해상선의 최적 경로를 결정하기 위해 사용되는 미리 결정된 일정한 축력은 또한 해상선에 탑재된 항법 시스템에 신호로 보내질 수 있다.
제2 양태에 따르면, 본 발명은 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치의 작동 방법에 관한 것으로, 여기서 해상선은 미리 결정된 출발지에서 출발하고, 상기 해상선은 미리 결정된 목적지에 도착하며, 상기 해상선은 추진력을 사용하여 전진한다. 장치는, 데이터베이스 및 프로세서를 포함하고, 여기서 데이터베이스는 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터를 저장하도록 구성되고, 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터는 해상선의 추진축의 미리 결정된 일정한 축력을 포함한다. 본 방법은 해상선의 최적 경로를 획득하기 위해 프로세서에 의해 미리 결정된 출발지, 미리 결정된 목적지, 및 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터에 기초하여 경로 최적화 알고리즘을 실행하는 단계를 포함한다.
방법은 장치에 의해 수행될 수 있다. 방법의 추가적인 특징은 장치의 특징 또는 기능으로부터 직접적으로 발생한다.
제3 양태에 따르면, 본 발명은 프로세서에 의해 실행될 때 본 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
본 발명은 하드웨어 및/또는 소프트웨어로 구현될 수 있다.
본 발명의 실시예들은 이하의 도면들과 관련하여 기술될 것이다.
도 1은 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치의 개략도를 도시한다.
도 2는 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치를 작동하기 위한 방법의 개략도를 도시한다.
도 3은 복수의 노드 및 복수의 에지를 갖는 그래프의 개략도를 도시한다.
도 1은 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100)의 개략도를 도시하며, 여기서 해상선은 미리 결정된 출발지에서 출발하고, 해상선은 미리 결정된 목적지에 도착하며, 상기 해상선은 추진력을 사용하여 전진한다. 장치(100)는, 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터를 저장하도록 구성된 데이터베이스(101)를 포함하며, 여기서 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터는 해상선의 추진축의 미리 결정된 일정한 축력을 포함한다. 장치(100)는 해상선의 최적 경로를 획득하기 위해 미리 결정된 출발지, 미리 결정된 목적지, 및 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터에 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 구성된 프로세서(103)를 더 포함한다. 장치(100)는 통신 네트워크를 통해 항법 데이터를 전송하도록 구성된 통신 인터페이스(105)를 더 포함할 수 있으며, 항법 데이터는 해상선의 최적 경로를 나타낸다. 항법 데이터는 또한 미리 결정된 일정한 축력을 나타낼 수 있다. 장치(100)는 해상선 상에 또는 육지에 위치될 수 있다.
다목적 경로 최적화 알고리즘은, 이하의 알고리즘: 동시선 알고리즘, 이소폰 알고리즘, 동적 프로그래밍 알고리즘, 3D 동적 프로그래밍 알고리즘, 데이크스트라 알고리즘, 또는 유전자 알고리즘(genetic) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 또한 조합을 포함할 수도 있다. 경로 최적화 알고리즘은 언급된 알고리즘 중 단 하나 또는 이들의 임의의 조합을 포함할 수 있다.
프로세서(103)는 이하의 최적화 목표: 해상선의 최소 예상 도착 시간, 해상선의 최소 동력 소비, 해상선의 최소 연료 소비, 해상선의 최소 배출량, 특히 해상선의 최소 CO2, SOx, NOx 또는 PM 배출량, 해상선의 움직임에 대한 최소 위험, 및/또는 해상선의 구조의 최소 피로 손상(fatigue damage) 중 적어도 하나 또는 그들의 조합에 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더욱 구성된다. 해상선의 움직임에 대한 위험을 최소화함으로써, 해상선의 구조에서의 화물 손실 및/또는 구조적 스트레스의 위험을 줄이거나 최소화할 수 있다. 또한, 유지 보수 간격이 증가되거나, 및/또는 안전 위험이 감소될 수 있다. 경로 최적화는 추진축의 미리 결정된 일정한 축력을 최적화 제약 파라미터로 고려하면서 언급된 임의의 최적화 목표와 관련하여 프로세서(103)에 의해 수행될 수 있다.
데이터베이스(101)는 미리 결정된 선박 성능 모델을 저장하도록 더 구성될 수 있으며, 프로세서(103)는 미리 결정된 선박 성능 모델에 더욱 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성될 수 있다. 미리 결정된 선박 성능 모델은 이하의 파라미터: 해상선의 최고 속도, 해상선의 범위, 해상선의 내수성, 특히 해상선의 잔잔한 물에 대한 저항성, 해상선의 파동 저항성, 해상선의 바람 저항성, 해상선의 오염 저항성, 및/또는 해상선의 스쿼트 효과로 인한 저항성 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다. 미리 결정된 선박 성능 모델은 해상선의 성능을 나타낼 수 있다. 통신 인터페이스(105)는 통신 네트워크를 통해 미리 결정된 선박 성능 모델을 수신하도록 구성될 수 있다.
데이터베이스(101)는 미리 결정된 수심 측정 정보를 저장하도록 추가로 구성될 수 있으며, 프로세서(103)는 미리 결정된 수심 측정 정보에 더욱 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성된다. 미리 결정된 수심 측정 정보는, 이하의 수심 측정 파라미터: 수심 또는 육지 윤곽선(land contour) 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다. 미리 결정된 수심 측정 정보는 미리 결정된 출발지 및 미리 결정된 목적지 사이의 해상선의 후보 경로들의 수심 조건을 나타낼 수 있다. 통신 인터페이스(105)는 통신 네트워크를 통해 미리 결정된 수심 측정 정보를 수신하도록 구성될 수 있다.
데이터베이스(101)는 미리 결정된 해양 정보를 저장하도록 추가로 구성될 수 있으며, 프로세서(103)는 미리 결정된 해양 정보에 더욱 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성된다. 미리 결정된 해양 정보는 이하의 해양 파라미터: 풍향, 풍속, 현재 방향, 현재 속도, 파고, 특히 중요한 파고 또는 최대 파고, 파동 주기, 파동 전파 방향, 및/또는 파동 스펙트럼 중 적어도 하나 또는 조합을 나타낼 수 있다. 미리 결정된 해양 정보는 미리 결정된 출발지 및 미리 결정된 목적지 사이의 해상선의 후보 경로들의 해양 정보를 나타낼 수 있다. 통신 인터페이스(105)는 통신 네트워크를 통해 미리 결정된 해양 정보를 수신하도록 구성될 수 있다.
도 2는 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치를 작동하기 위한 방법(200)의 개략도를 도시하며, 여기서 해상선은 미리 결정된 출발지에서 출발하고, 해상선은 미리 결정된 목적지에 도착하며, 해상선은 추진력을 사용하여 전진한다. 장치는, 데이터베이스 및 프로세서를 포함하고, 여기서 데이터베이스는 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터를 저장하도록 구성되고, 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터는 해상선의 추진축의 미리 결정된 일정한 축력을 포함한다. 본 방법(200)은 해상선의 최적 경로를 획득하기 위해 프로세서에 의해 미리 결정된 출발지, 미리 결정된 목적지, 및 최적화 제약 파라미터 중 적어도 하나 또는 조합에 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하는 단계(201)를 포함한다. 방법(200)은 프로세서에 의해 실행되는 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램에 의해 수행될 수 있다.
도 3은 복수의 노드(301a-j) 및 복수의 에지(303a-q)를 갖는 그래프(300)의 개략도를 도시한다. 그래프(300)는 미리 결정된 출발지 및 미리 결정된 목적지에 기초하여 프로세서에 의해 생성될 수 있다.
복수의 노드(301a-j) 중 각 노드는 각각의 위치, 예를 들어 각각의 경도와 각각의 위도와 연관될 수 있다. 복수의 에지(303a-q) 중 각 에지는 복수의 노드(301a-j) 중 한 쌍의 노드와 연관될 수 있다. 복수의 에지(303a-q) 중 각 에지는 각각의 최적화 비용, 예를 들어 해상선의 동력 소비, 해상선의 연료 소비, 해상선의 움직임에 대한 위험, 또는 해상선의 구조의 피로 손상과 연관될 수 있다. 프로세서는, 그래프(300)에 기초하여 예를 들어 데이크스트라 알고리즘을 포함하는, 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행할 수 있다.
요약하자면, 다목적 경로 최적화 알고리즘에 따라 해상선의 경로는 다양한 최적화 목표에 맞게 최적화될 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 일정한 속도를 최적화 제약 파라미터로 하는 해상선의 최소 예상 도착 시간(estimated time of arrival, ETA) 또는 미리 고정된 ETA를 최적화 제약 파라미터로 하는 해상선의 최소 연료 소비 또는 최소 배출. 더 나아가, 해상선의 움직임에 대한 최소 위험 또는 해상선의 구조의 최소 피로 손상, 예를 들어 특정한 무거운 파동 패턴(heavy wave patterns)과의 상호 작용으로 인한 피로 손상과 관련하여 경로 최적화가 수행될 수 있다. 미리 결정된 일정한 축력을 최적화 제약 파라미터로 고려하여 최적화를 사용함으로써 상당한 개선이 실현될 수 있다. 이는 해상선의 선장이 해상선의 프로펠러에 연결될 수 있는 추진축의 축력에 대해 특정 설정을 선택할 수 있으며, 이는 해상선의 전체 항해에 대한 축력의 설정을 변경하지 않을 수 있음을 의미한다.
해양 조건에 따라, 예를 들어, 해양 조건으로 인한 유리한 바람, 해류, 및/또는 파동의 경우 해상선의 속도가 빨라질 수 있으며, 또는 예를 들어, 해양 조건으로 인한 불리한 바람, 해류, 및/또는 파동의 경우 해상선의 속도가 느려질 수 있다. 해양 조건은 예측될 수 있으며, 선박 성능 모델이 특정 축력에서 이들의 조건 하에서 해상선의 속도를 제공할 수 있기 때문에, 원하는 시간 내에 항해를 완료하기 위해 충분한 전체적인 속도를 생성할 수 있는 축력을 계산하는 것이 가능할 수 있다. 필요한 축력이 일단 알려지면, 필요한 엔진 동력과 이러한 엔진 동력을 생성하는데 필요한 연료 또한 알 수 있다. 일 실시예에서, 필요한 축력은 경로 최적화를 위해 미리 결정된 일정한 축력으로 사용된다.
해상선은, 예를 들어 난방, 냉각, 조명, 크레인 작동, 및/또는 물 펌핑을 위하여, 이동만 하기 위한 동력보다 더 많은 동력을 필요로 할 수 있기 때문에, 축력은 해상선의 전체적인 동력 소비와 같지 않을 수 있으며, 후자는 축력을 생성하는 데에만 필요한 것보다 높을 수 있기 때문이다.
선박 성능 모델은, 예를 들어 이하의 파라미터: 해상선의 최고 속도, 해상선의 범위, 해상선의 내수성, 특히 해상선의 잔잔한 물에 대한 저항성, 해상선의 파동 저항성, 해상선의 바람 저항성, 해상선의 오염 저항성, 및/또는 해상선의 스쿼트 효과로 인한 저항성 중 적어도 하나를 나타낼 수 있다. 선박 성능 모델은, 선박 성능 모델의 파라미터화를 개선하기 위하여, 예를 들어 성능 및 행동 데이터(예를 들어, 많은 항해에 걸친 해상선의 행동 데이터, 예컨대 움직임의 6도(6 degrees of motion))를 처리할 수 있는 기계 학습을 사용함으로써, 추가로 개선될 수 있다. 기계 학습을 사용하면, 엄격하게는 축력을 생성하는 것과 관련되지 않을 수 있는 추가 및 전체적인 동력 요구를 이해하고 추가로 모델링하는 것이 또한 가능할 수 있다. 그러나, 추가 동력은, 예를 들어 배 위의 기기(appliances)로 인하여, 경로 최적화를 위해 미리 결정된 일정한 축력에 영향을 미치지 않을 수 있으며, 이것이 해상선의 최적 경로를 결정하는데 적합한 최적화 제약 파라미터인 이유이다. 추가 동력 요구는 해상선의 전체적인 연료 소비에만 영향을 미칠 수 있다.
예를 들어, 항해가 미리 결정된 일정한 속도로 최적화된 경우, 선장은 해상선의 속도를 제안된 값으로 유지하기 위해 해상선이 서로 다른 유리한 및/또는 불리한 해양 조건에 진입할 때마다 조절판(throttle)을 적극적으로 증가시키거나 감소시켜야할 수 있다. 그러나, 미리 결정된 일정한 축력으로 해상선을 작동하는 것은, 미리 결정된 일정한 축력을 사용하는 전체 항해에 대한 속도가 해상선이 정시에 도착하기에 전체적으로 충분한 것으로 결정될 수 있기 때문에 선장의 조치를 필요로 하지 않는다. 이를 달성하기 위해, 수심 및/또는 해양 조건도 고려하는 것이 바람직하며, 여기서 해양 조건은 예측될 수 있다.
이 작업은 EU FP7 SpaceNav 프로젝트 (grant agreement 제607371호) 및 EU Horizon2020 EONav 프로젝트 (grant agreement 제687537호)로부터 펀딩을 받았다.
100 장치
101 데이터베이스
103 프로세서
105 통신 인터페이스
200 방법
201 실행하는 단계
300 그래프
301a-j 노드
303a-q 에지

Claims (15)

  1. 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100)에 있어서,
    상기 해상선은 미리 결정된 출발지에서 출발하고, 미리 결정된 목적지에 도착하며, 추진력을 사용하여 전진하고, 상기 장치(100)는,
    적어도 하나의 최적화 제약 파라미터를 저장하도록 구성된 데이터베이스(101) - 상기 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터는 해상선의 추진축의 미리 결정된 일정한 축력을 포함함-; 및
    해상선의 최적 경로를 획득하기 위해 상기 미리 결정된 출발지, 상기 미리 결정된 목적지, 및 상기 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터에 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 구성된 프로세서(103)
    를 포함하고,
    상기 데이터베이스(101)는 미리 결정된 선박 성능 모델을 저장하도록 더 구성되고, 상기 프로세서(103)는 상기 미리 결정된 선박 성능 모델에 더욱 기초하여 상기 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성되며,
    상기 미리 결정된 선박 성능 모델은 스쿼트 효과(squat effect)로 인한 저항성을 나타내고,
    상기 데이터베이스(101)는 미리 결정된 수심 측정 정보를 저장하도록 더 구성되고, 상기 프로세서(103)는 미리 결정된 수심 측정 정보에 더 기초하여 상기 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성되며,
    상기 미리 결정된 수심 측정 정보는 육지 윤곽선(land contour)을 나타내고,
    선박의 선체와 해저 사이의 공간 부족으로 인해 선박 아래의 물 흐름이 제한되어 선박이 물에서 경험하는 저항이 증가하는 스쿼트 효과가 최적화 중에 하나의 파라미터로 고려되는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  2. 제1항에 있어서,
    상기 다목적 경로 최적화 알고리즘은,
    동시선(isochrone) 알고리즘, 이소폰(isopone) 알고리즘, 동적 프로그래밍 알고리즘, 3D 동적 프로그래밍 알고리즘, 데이크스트라(Dijkstra) 알고리즘, 및 유전자 알고리즘(genetic)
    중 적어도 하나의 알고리즘 또는 그들의 조합을 포함하는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  3. 제1항에 있어서,
    상기 미리 결정된 선박 성능 모델은, 다음의 파라미터:
    해상선의 속도, 해상선의 범위, 해상선의 내수성, 해상선의 잔잔한 물에 대한 저항성(calm water resistance), 해상선의 파동 저항성(wave resistance), 해상선의 바람 저항성, 해상선의 오염 저항성(fouling resistance), 해상선의 움직임으로 인한 저항성, 및 악천후로 인한 자발적인 속도 감소
    중 적어도 하나를 나타내는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  4. 제1항에 있어서,
    상기 미리 결정된 수심 측정 정보는 수심을 나타내는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 데이터베이스(101)는 미리 결정된 해양 정보(metocean information)를 저장하도록 추가로 구성되고,
    상기 프로세서(103)는 미리 결정된 해양 정보에 더 기초하여 상기 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성되는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  6. 제5항에 있어서,
    상기 미리 결정된 해양 정보는, 다음의 해양 파라미터(metocean parameter):
    풍향, 풍속, 현재 방향, 현재 속도, 파고(wave height), 중요한 파고 또는 최대 파고, 파동 주기, 파동 전파 방향, 및/또는 파동 스펙트럼
    중 적어도 하나를 나타내는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 프로세서(103)는, 다음의 최적화 목표:
    해상선의 최소 예상 도착 시간(estimated time of arrival, ETA), 해상선의 최소 전력 소비, 해상선의 최소 연료 소비, 해상선의 최소 배출량, 해상선의 최소 CO2, SOx, NOx 또는 PM 배출량, 해상선의 움직임에 대한 최소 위험, 및 해상선의 구조의 최소 피로 손상(fatigue damage)
    중 적어도 하나 또는 그들의 조합에 기초하여 상기 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더욱 구성되는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  8. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 프로세서(103)는,
    상기 미리 결정된 출발지 및 상기 미리 결정된 도착지에 기초하여 복수의 노드(301a-j) 및 복수의 에지(303a-q)를 포함하는 그래프(300)를 생성하고, 그리고
    상기 그래프(300)에 더욱 기초하여 상기 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성되는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  9. 제8항에 있어서,
    상기 복수의 에지(303a-q) 중 각 에지는 각각의 최적화 비용과 연관되는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  10. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    통신 네트워크를 통해 항법 데이터를 전송하도록 구성된 통신 인터페이스(105)를 더 포함하고,
    상기 항법 데이터는 해상선의 최적 경로를 나타내는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  11. 제10항에 있어서,
    상기 항법 데이터는 미리 결정된 일정한 축력을 더 나타내는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100).
  12. 해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100)를 작동하기 위한 방법(200)으로서,
    상기 해상선은 미리 결정된 출발지에서 출발하고, 미리 결정된 목적지에 도착하며, 추진력을 사용하여 전진하며,
    상기 장치(100)는, 데이터베이스(101) 및 프로세서(103)를 포함하고,
    상기 데이터베이스(101)는 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터를 저장하도록 구성되고, 상기 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터는 해상선의 추진축의 미리 결정된 일정한 축력을 포함하고,
    상기 방법(200)은,
    해상선의 최적 경로를 획득하기 위해 프로세서(103)에 의해 상기 미리 결정된 출발지, 상기 미리 결정된 목적지, 및 상기 적어도 하나의 최적화 제약 파라미터 또는 최적화 제약 파라미터의 조합에 기초하여 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하는 단계(201)를 포함하고,
    상기 데이터베이스(101)는 미리 결정된 선박 성능 모델을 저장하도록 더 구성되고, 상기 프로세서(103)는 상기 미리 결정된 선박 성능 모델에 더욱 기초하여 상기 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성되며,
    상기 미리 결정된 선박 성능 모델은 스쿼트 효과(squat effect)로 인한 저항성을 나타내고,
    상기 데이터베이스(101)는 미리 결정된 수심 측정 정보를 저장하도록 더 구성되고, 상기 프로세서(103)는 미리 결정된 수심 측정 정보에 더 기초하여 상기 다목적 경로 최적화 알고리즘을 실행하도록 더 구성되며,
    상기 미리 결정된 수심 측정 정보는 육지 윤곽선(land contour)을 나타내고,
    선박의 선체와 해저 사이의 공간 부족으로 인해 선박 아래의 물 흐름이 제한되어 선박이 물에서 경험하는 저항이 증가하는 스쿼트 효과가 최적화 중에 하나의 파라미터로 고려되는,
    해상선의 최적 경로를 결정하기 위한 장치(100)를 작동하기 위한 방법(200).
  13. 프로세서(103)에 의해 실행될 때 제12항에 따른 방법(200)을 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함하는, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  14. 삭제
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