KR20190077966A - 선박 최적 항로 추론 장치 - Google Patents

선박 최적 항로 추론 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 예에 따른 운항선박의 최적 항로를 결정하기 위한 선박 최적 항로 추론 장치는 선박이 운항하는 영역의 맵을 격자로 구분하여 선박의 운항과 관련된 운항 인자를 기반으로 상기 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성하는 격자 데이터 생성부; 및 선박의 출발지, 목적지 및 상기 셀을 기 설정된 개수로 군집한 기본 셀 그룹을 이용한 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정하는 항로 결정부를 포함할 수 있다.

Description

선박 최적 항로 추론 장치{Optimal route inference device for ship}
본 발명은 선박 최적 항로 추론 장치에 관한 것으로, 더 구체적으로는 선박 최적 항로의 연산 속도와 정확도를 모두 고려하기 위한 선박 최적 항로 추론 장치에 관한 것이다.
선박 운항의 안전성과 경제성을 위해 최적 항로를 도출하여 선박에 제공하는 서비스가 필요하다. 일반적으로 최적 항로는 기상과 해양 환경에 관한 예측 데이터를 이용하여 선박 운항에 영향을 미치는 저항 요소가 적은 위치를 찾아 추론한다. 그러나, 종래에는 한정된 컴퓨터 리소스를 이용해 선박이 운항하는 넓은 영역의 해양에 걸쳐 최적의 항로를 실시간으로 도출하기에는 한계가 있었다.
관련특허: 한국등록특허번호 10-1556723
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 선박의 최적 항로를 추론함과 동시에 최적 항로를 추론하는 연산 속도를 향상시키는 선박 최적 항로 추론 장치를 제공하려는 것이다.
본 발명의 일 예에 따른 운항선박의 최적 항로를 결정하기 위한 선박 최적 항로 추론 장치는 선박이 운항하는 영역의 맵을 격자로 구분하여 선박의 운항과 관련된 운항 인자를 기반으로 상기 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성하는 격자 데이터 생성부; 및 선박의 출발지, 목적지 및 상기 셀을 기 설정된 개수로 군집한 기본 셀 그룹을 이용한 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정하는 항로 결정부를 포함할 수 있다.
또한 상기 운항 인자에 관한 정보는: 기상에 관한 기상 데이터, 해양에 관한 해양 데이터, 및 상기 운항선박에 관한 선박 데이터 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한 상기 항로 결정부는: 상기 기본 셀 그룹을 이용한 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정한 뒤, 결정된 항로에 속하는 상기 기본 셀 그룹에 포함되는 셀들에 대해서만 세부 항로를 결정할 수 있다.
또한 상기 항로 결정부는: 상기 기본 셀 그룹과 동일한 크기의 인접 셀 그룹을 설정할 수 있으며, 상기 세부 항로를 결정한 뒤, 상기 인접 셀 그룹 내부에 타 선박이 존재하는지를 판단하여 타 선박이 존재하는 인접 셀 그룹에 대하여 상기 타 선박 정보를 고려해 상기 인접 셀 내부의 상기 세부 항로를 변경할 수 있다.
또한 상기 항로 결정부는: 상기 인접 셀 그룹이 상기 세부 항로를 포함하도록 매칭시킬 때 상기 인접 셀 그룹 내부에 타 선박이 존재하는 것으로 판단되면, 타 선박이 존재하는 인접 셀 그룹과 겹치는 기본 셀 그룹을 검출하고, 타 선박이 존재하는 인접 셀 그룹과 검출한 기본 셀 그룹에 대하여 내부에 포함되는 상기 세부 항로를 변경할 수 있다.
본 발명에 따른 선박 최적 항로 추론 장치에 의하면, 항로 추론의 정확도를 크게 저하시키지 않으면서 연산속도를 향상시켜 신뢰성 있는 실시간 최적 항로 서비스를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 항로 추론 장치를 포함하는 항로 제공 시스템의 예시적인 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 항로 추론 장치의 예시적인 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 격자로 구분된 맵을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 격자 데이터를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 다수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시켜 격자를 재구성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 항로를 결정하기 위해 출발지에서 시작하여 목적지에 이르기까지 셀 그룹을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 출발지, 목적지 및 선택된 셀 그룹을 기반으로 항로를 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 타 선박의 정보를 반영하여 항로를 수정하는 구체적 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 다른 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술 되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 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 가진다. 일반적인 사전들에 의해 정의된 용어들은 관련된 기술 그리고/혹은 본 출원의 본문에 의미하는 것과 동일한 의미를 갖는 것으로 해석될 수 있고, 그리고 여기서 명확하게 정의된 표현이 아니더라도 개념화되거나 혹은 과도하게 형식적으로 해석되지 않을 것이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다' 및/또는 이 동사의 다양한 활용형들 예를 들어, '포함', '포함하는', '포함하고', '포함하며' 등은 언급된 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 조성, 성분, 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다. 본 명세서에서 '및/또는' 이라는 용어는 나열된 구성들 각각 또는 이들의 다양한 조합을 가리킨다.
한편, 본 명세서 전체에서 사용되는 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미할 수 있다. 예를 들어 소프트웨어, FPGA 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미할 수 있다. 그렇지만 '~부', '~기', '~블록', '~모듈' 등이 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.
따라서, 일 예로서 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'은 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 포함한다. 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부', '~기', '~블록', '~모듈'들로 더 분리될 수 있다.
이하, 본 명세서의 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 항로 추론 장치(100)를 포함하는 항로 제공 시스템의 예시적인 도면이다.
도 1을 참조하면, 상기 항로 제공 시스템은 선박에 설치되는 온보드 소프트웨어(10), 선박의 운항과 관련된 운항 인자에 관한 정보를 제공하는 서버(20), 및 위성(30)을 통해 온보드 소프트웨어(10)로부터 전달받은 정보와 서버(20)로부터 제공받은 정보를 기반으로 선박의 항로를 추론하는 항로 추론 장치(100)를 포함한다. 여기서 상기 항로 추론 장치(100)는 상기 서버(20) 내부에 위치할 수도 있는 것으로, 이는 통상의 기술을 가진자의 설계 변경에 의해 이루어질 수 있을 것이다.
상기 온보드 소프트웨어(10)는 선박에 탑승한 승무원으로부터 출발지 및 목적지를 입력받아 위성(30)을 통해 상기 항로 추론 장치(100)로 송신한다. 상기 온보드 소프트웨어(10)는 승무원으로부터 목적지에 도착할 도착 예정 시간을 더 입력받을 수도 있다.
또한, 상기 온보드 소프트웨어(10)는 상기 항로 추론 장치(100)로부터 제공된 선박의 항로에 관한 정보를 기반으로 디스플레이에 항로를 표시한다. 나아가, 상기 온보드 소프트웨어(10)는 디스플레이에 항로의 환경 정보를 더 표시할 수 있다.
상기 서버(20)는 선박의 운항과 관련된 운항 인자에 관한 정보를 저장하고 상기 항로 추론 장치(100)에 제공한다. 예를 들어, 상기 서버(20)는 풍속, 풍향, 파고 등과 같은 기상 정보를 제공할 수 있다. 또한, 상기 서버(20)는 선박이 운항하는 해양에 관한 정보, 예컨대 수심, 결빙지역의 경우 해빙 정보 및 타 운행 선박의 밀집 정도 정보 등을 제공할 수 있다.
나아가, 상기 서버(20)는 선박에 관한 정보를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 상기 서버(20)는 선박의 각종 제원을 비롯하여 최고속도 또는 안전속도 등의 선박의 성능과 관련된 정보를 제공할 수 있다.
상기 항로 추론 장치(100)는 상기 온보드 소프트웨어(10)로부터 전달받은 선박의 출발지 및 목적지에 관한 정보, 그리고 상기 서버(20)로부터 제공받은 기상 데이터, 해양 데이터 및 선박 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 기반으로 선박의 최적 항로를 추론하고, 상기 최적 항로를 위성(30)을 통해 선박의 온보드 소프트웨어(10)로 제공한다.
또한 상기 항로 추론 장치(100)는 타 선박 밀집 정보를 통해 앞서 추론된 선박의 최적 항로를 변경할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 항로 추론 장치(100)의 예시적인 블록도이다.
도 2를 참조하면, 상기 항로 추론 장치(100)는 제 1 통신부(110), 제 2 통신부(120), 저장부(130), 격자 데이터 생성부(140) 및 항로 결정부(150)를 포함한다.
상기 제 1 통신부(110)는 선박의 출발지 및 목적지에 관한 정보를 수신한다. 앞서 설명한 바와 같이, 선박의 출발지 및 목적지에 관한 정보는 위성(20)을 통해 선박의 온보드 소프트웨어(10)로부터 전송된다. 상기 제 1 통신부(110)는 위성통신으로 전송되는 출발지 및 목적지에 관한 정보, 예컨대 출발지 및 목적지의 위도 및 경도, GPS 좌표 등을 상기 항로 추론 장치(100)의 처리부로 전달한다.
상기 제 2 통신부(120)는 선박의 운항과 관련된 운항 인자에 관한 정보를 수신한다. 앞서 설명한 바와 같이, 선박의 운항과 관련된 운항 인자에 관한 정보는 상기 서버(20)로부터 제공된다. 상기 제 2 통신부(120)는 네트워크를 통해 상기 서버(20)에게 선박의 항로 추론에 필요한 운항 인자에 관한 정보를 요청하여 수신할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 운항 인자에 관한 정보는 기상에 관한 기상 데이터, 해양에 관한 해양 데이터, 및 선박에 관한 선박 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, 기상 데이터는 선박이 운항하는 해역의 각종 기상 정보, 예컨대 풍속, 풍향, 강수량, 파고 등을 포함할 수 있다. 또한, 해양 데이터는 선박이 운항하는 해역에 관련된 정보로서, 예컨대 수심 또는 결빙지역의 경우 해빙 밀도, 해빙 분포, 해빙 두께, 해빙 이동 방향, 해빙 속도와 같은 해빙 정보를 포함할 수 있다. 그리고, 선박 데이터는 선박의 제원이나 최고속도 등 선박의 성능 정보를 포함할 수 있다. 나아가, 선박 데이터는 선박이 운항하는 해역을 지나가는 타 선박에 관한 정보를 포함할 수도 있으며, 타 선박들의 밀집 정도가 포함될 수 있다.
상기 저장부(130)는 선박이 운항하는 영역의 맵을 저장한다. 예를 들어, 상기 저장부(130)는 선박이 운항하는 해역의 전자 해도를 저장할 수 있다. 상기 저장부(130)는 데이터를 저장하는 데이터베이스에 해당할 수 있다.
상기 격자 데이터 생성부(140) 및 상기 항로 결정부(150)는 데이터를 처리하는 처리부로서, 일 예로 CPU, GPU 등과 같은 프로세서를 포함한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 격자로 구분된 맵을 보여주는 예시적인 도면이다.
상기 격자 데이터 생성부(140)는 상기 맵을 격자로 구분하여 상기 운항 인자를 기반으로 상기 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성한다.
예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 격자 데이터 생성부(140)는 상기 저장부(130)로부터 선박의 출발지 및 목적지를 포함하는 영역의 맵을 불러와 해당 영역에 격자를 형성할 수 있다.
도 3에서 격자는 예시적으로 정사각형의 셀이 9 × 12의 매트릭스로 배열된 모습이나, 셀의 사이즈는 실시예에 따라 상이하게 설정될 수 있으며 매트릭스의 크기 역시 영역의 넓이 및 셀의 사이즈에 따라 변경될 수 있다.
이후, 상기 격자 데이터 생성부(140)는 상기 서버(20)로부터 제공된 운항 인자를 기반으로 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 격자 데이터를 나타내는 예시적인 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 격자 데이터 생성부(140)는 상기 운항 인자를 기반으로 상기 셀에 대해 셀 내 운항 위험도를 나타내는 코스트를 산출할 수 있다.
예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 격자 데이터 생성부(140)는 상기 서버(20)로부터 기상 데이터, 해양 데이터 및 선박 데이터 중 적어도 하나를 제공받아 그 데이터를 기반으로 각각의 셀마다 코스트를 계산하여 부여할 수 있다. 여기서, 코스트는 해당 셀 내에서 선박이 운항할 때 위험도를 나타내는 값이며, S는 출발지이고 D는 목적지이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 격자 데이터 생성부(140)는 셀에 해당하는 해역의 해양 데이터에 따라 운항 위험도가 높을수록 높은 코스트를 산출하고, 운항 위험도가 낮을수록 낮은 코스트를 산출할 수 있다.
예컨대, 상기 격자 데이터 생성부(140)는 셀에 해당하는 해역의 기상 데이터에 따라 풍속이 빠르거나 파고가 높아 운항 위험도가 높을수록 높은 코스트를 산출하고, 풍속이 느리거나 파고가 낮아 운항 위험도가 낮을수록 낮은 코스트를 산출할 수 있다.
상기 항로 결정부(150)는 선박의 출발지, 목적지 및 기 설정된 개수의 셀로 군집된 셀 그룹의 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 다수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시켜 격자를 재구성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 항로 결정부(150)는 상기 기 설정된 개수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시켜 상기 격자를 다수의 셀 그룹으로 재구성할 수 있다.
예를 들어, 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 항로 결정부(150)는 9 × 12의 격자에서 3 × 3으로 배열된 9 개의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시켜 상기 격자를 3 × 4 매트릭스 형태를 갖는 12 개의 셀 그룹으로 재구성할 수 있다.
나아가, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 항로 결정부(150)는 각각의 셀 그룹을 구성하는 셀의 코스트를 기반으로 해당 셀 그룹의 대표 코스트를 산출할 수 있다.
예를 들어, 도 5를 참조하면, 상기 항로 결정부(150)는 각각의 셀 그룹을 구성하는 9 개의 셀에 부여된 코스트를 기반으로 해당 셀 그룹의 대표 코스트를 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 상기 항로 결정부(150)는 각각의 셀 그룹을 구성하는 셀의 코스트 중 최대값을 해당 셀 그룹의 대표 코스트로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 4를 참조하면 제 1 행 및 제 2 열에 해당하는 셀 그룹은 9개의 셀의 코스트가 4, 5, 6, 1, 7, 1, 5, 3 및 2이므로, 해당 셀 그룹의 대표 코스트 C2는 코스트의 최대값인 7이다.
다른 실시예에 따르면, 상기 항로 결정부(150)는 각각의 셀 그룹을 구성하는 셀의 코스트의 평균값을 해당 셀 그룹의 대표 코스트로 결정할 수 있다. 이 경우, 제 1 행 및 제 2 열에 해당하는 셀 그룹의 대표 코스트 C2는 9개 셀 코스트의 평균값인 3.78이다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 항로 결정부(150)는 셀 그룹에서 가운데에 위치한 셀에 다른 셀보다 높은 가중치를 부여하여 셀 그룹을 구성하는 셀의 코스트의 가중평균값을 구하여 해당 셀 그룹의 대표 코스트로 결정할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 상기 항로 결정부(150)는 셀의 가중치가 가운데에 위치한 셀에서 가장자리에 위치한 셀로 갈수록 낮아지도록 셀 그룹을 구성하는 셀에 가중치를 부여하여 셀의 코스트의 가중평균값을 구하여 해당 셀 그룹의 대표 코스트로 결정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 항로를 결정하기 위해 출발지에서 시작하여 목적지에 이르기까지 셀 그룹을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 항로 결정부(150)는 출발지에서 시작하여 목적지에 이르기까지 상기 맵에서 상기 대표 코스트가 가장 낮은 셀 그룹을 선택하여 항로를 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 6을 참조하면, 격자는 3 × 4의 매트릭스 형태로 배열된 12 개의 셀 그룹으로 재구성되어 있으며, 출발지 S는 제 1 행 및 제 1 열의 셀 그룹에 위치하고 목적지 D는 제 3 행 및 제 4 열의 셀 그룹에 위치하며, 나머지 셀 그룹의 대표 코스트는 각각의 셀 그룹에 기재되어 있다.
상기 항로 결정부(150)는 출발지를 포함하는 제 1 행 및 제 1 열의 셀 그룹에서 시작하여 주변에 인접한 셀 그룹들 중 대표 코스트가 가장 낮은 셀 그룹을 선택해 가면서 목적지에 도달하도록 격자 내에서 셀 그룹을 선택한다. 도 6의 격자에서는 S에서 D에 이르기까지 제 2 행 및 제 1 열의 셀 그룹, 제 3 행 및 제 1 열의 셀 그룹, 제 3 행 및 제 2 열의 셀 그룹, 그리고 제 2 행 및 제 3 열의 셀 그룹이 선택되었다. 선박의 항로는 선택된 셀 그룹을 지나도록 결정된다.
이후 선택된 셀 그룹에 대해서만 도 7과 같이 추가 연산이 이루어지고, 선택되지 않은 셀에 대해서는 최적 경로를 위한 연산이 이루어지지 않기 때문에 연산 속도에 장점을 가지게 된다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 출발지, 목적지 및 선택된 셀 그룹을 기반으로 항로를 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 항로 결정부(150)는 출발지, 상기 선택된 셀 그룹의 중심, 및 목적지를 지나가는 선을 항로로 결정할 수 있다.
예를 들어, 도 7을 참조하면, 상기 항로 결정부(150)는 출발지 S에서 시작하여 상기 선택된 셀 그룹의 중심 P1, P5, P9, P10, P7 및 P12를 지나 목적지 D에 도달하는 선을 선박의 항로로 결정할 수 있다.
도 7에서 항로로 도시된 선은 꺾은선이지만 이에 제한되지 않고, 선택된 셀 그룹의 중심을 지나는 한 곡선도 항로로 결정될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 항로 결정부(150)는 출발지, 상기 선택된 셀 그룹에서 상기 코스트가 낮은 셀의 중심, 및 목적지를 지나는 선을 항로로 결정할 수 있다. 즉, 항로는 상기 선택된 셀 그룹의 중심을 지나도록 정의되는 것이 아니라 셀 그룹을 구성하는 셀들 중 코스트가 가장 낮은 셀의 중심을 지나도록 정의될 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 타 선박의 정보를 반영하여 항로를 수정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 타 선박의 정보는 타 선박의 운항 일정 정보를 통해 수집할 수도 있고, 위성으로 촬영된 타 선박의 위치 정보를 통해 추론될 수도 있다. 도 8의 A1과 A2는 항로 수정을 위한 인접 셀 그룹이다.
도 8에서는 앞서 선택된 최적 항로의 기본 셀 그룹을 S1 내지 S6으로 표기된다.
도 8을 참고하면, 타 선박이 선택된 최적 경로를 위한 셀 그룹 내에 존재하는 것으로 판단되면, 타 선박이 존재하는 인접 셀 그룹(A1 및 A2) 및 인접 셀 그룹에 접하는 기본 셀 그룹(S1, S2 및 S4)에 대해서만 다시 항로를 결정할 수 있다.
이때 인접 셀 그룹(A1 및 A2)은 상기 기본 셀 그룹 크기와 동일한 크기로, 해당 크기의 인접 셀 그룹(A1 및 A2)이 앞서 도 7에서 결정된 최적 항로를 포함할 때 내부에 타 선박(X 표시)이 포함되는 경우에 상기 인접 셀 그룹(A1 및 A2)과 인접 셀 그룹에 접하는 기본 셀 그룹(S1, S2 및 S4)에 대해 다시 연산하여 재최적 항로를 결정한다.
즉, 모든 셀 그룹에 대해서 연산을 하는 것이 아니고, 타 선박이 존재하는 인접 셀 그룹(A1 및 A2) 및 인접 셀 그룹과 겹치는 기본 셀 그룹(S1, S2 및 S4)에 대해서만 항로를 결정하기 때문에 연산 속도의 이점이 발생한다.
이상에서 실시예를 통해 본 발명을 설명하였으나, 위 실시예는 단지 본 발명의 사상을 설명하기 위한 것으로 이에 한정되지 않는다. 통상의 기술자는 전술한 실시예에 다양한 변형이 가해질 수 있음을 이해할 것이다. 본 발명의 범위는 첨부된 특허청구범위의 해석을 통해서만 정해진다.

Claims (5)

  1. 운항선박의 최적 항로를 결정하기 위한 선박 최적 항로 추론 장치에 있어서,
    선박이 운항하는 영역의 맵을 격자로 구분하여 선박의 운항과 관련된 운항 인자를 기반으로 상기 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성하는 격자 데이터 생성부; 및
    선박의 출발지, 목적지 및 상기 셀을 기 설정된 개수로 군집한 기본 셀 그룹을 이용한 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정하는 항로 결정부를 포함하는 선박 최적 항로 추론 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 운항 인자에 관한 정보는:
    기상에 관한 기상 데이터, 해양에 관한 해양 데이터, 및 상기 운항선박에 관한 선박 데이터 중 하나 이상을 포함하는 선박 최적 항로 추론 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 항로 결정부는:
    상기 기본 셀 그룹을 이용한 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정한 뒤, 결정된 항로에 속하는 상기 기본 셀 그룹에 포함되는 셀들에 대해서만 세부 항로를 결정하는 선박 최적 항로 추론 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 항로 결정부는:
    상기 기본 셀 그룹과 동일한 크기의 인접 셀 그룹을 설정하고,
    상기 세부 항로를 결정한 뒤, 상기 인접 셀 그룹 내부에 타 선박이 존재하는지를 판단하여 타 선박이 존재하는 인접 셀 그룹에 대하여 상기 타 선박 정보를 고려해 상기 인접 셀 내부의 상기 세부 항로를 변경하는 선박 최적 항로 추론 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 항로 결정부는:
    상기 인접 셀 그룹이 상기 세부 항로를 포함하도록 매칭시킬 때 상기 인접 셀 그룹 내부에 타 선박이 존재하는 것으로 판단되면, 타 선박이 존재하는 인접 셀 그룹과 겹치는 기본 셀 그룹을 검출하고, 타 선박이 존재하는 인접 셀 그룹과 검출한 기본 셀 그룹에 대하여 내부에 포함되는 상기 세부 항로를 변경하는 선박 최적 항로 추론 장치.
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