KR20200094269A - 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 위험도 추론 모듈이 항로 요청에 대응하여 북극을 항행하는 선박의 출발지에서 목적지까지 북극의 기상정보에 기초한 유빙정보를 고려하여 기 설정된 제1 거리마다 선박 이동 위험도를 생성하는 단계, 자선의 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 최적 경로 안내모듈에 제공하는 단계, 상기 최적 경로 안내모듈이 생성된 상기 선박 이동 위험도 및 아이스 클래스 등급을 이용하여 선박의 출발지에서 목적지까지 서로 다른 경로로 생성된 복수의 안전항로를 탐색 및 생성하는 단계, 상기 최적 경로 안내모듈이 생성한 복수의 안전항로 중 선택된 제1 안전항로를 따라 북극을 항행하는 단계, 항로 이탈 감지모듈이 선택된 제1 안전항로의 항로 이탈을 기 설정된 조건하에서 감지하는 단계, 및 상기 최적 경로 안내모듈이 기 탐색 및 생성된 복수의 안전항로 중 상기 제1 안전항로를 제외한 상기 선박과 가장 가까운 제2 안전항로를 제공함으로써 북극을 항행하는 선박이 안전하게 안전항로로 복귀하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법이 개시된다.

Description

폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀방법{Method for supplying safe-voyage in Northic sea}

본 발명은 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 바탕으로 최초 탐색시에 복수의 안전항로를 탐색하고, 각 로컬지에서 국부적 로컬 안전항로를 탐색하여 선박의 안전항로를 제공하고, 선박의 이탈시 안전항로 복귀방법을 제공하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀방법에 관한 것이다.

최근 지구환경에 가장 큰 영향을 미치고 있는 지구 온난화로 인한 북극해 해빙의 감소로 새로운 항로의 개척과 지하자원 개발에 대한 국제적 관심이 고조되고 있다.

북극해 해빙의 감소와 선박건조 및 항해기술의 발달은 아시아와 유럽을 잇는 북극해 항로(Northern Sea Route)의 경제, 정치, 군사적 잠재적 가치를 증대시키고 있으며, 북극해 항로는 북서항로와 북동항로로 구분되어지며, 베링해협, 러시아 북방연안, 바렌츠해를 연결하는 북동항로의 경우 매년 해빙 분포에 따라 다양한 항로가 존재한다. 북극해 항로는 말라카해협과 수에즈 운하를 통과하는 기존 남방항로(Southern Sea Route)에 비해 항로 거리를 최대 40% 단축시키며, 운항일 또한 30일에서 20일로 감소시킨다.

이러한 경제적 강점으로 인해 북극해 항로를 이용하는 물동량은 꾸준히 증가하는 추세이다. 또한 북극해에 매장된 석유와 천연가스 등의 지하자원 양은 세계 미발견 자원량의 25% 정도이며, 북극해 주요 어장의 어업생산량은 세계 어획량의 13%를 차지하고 있다. 그러나 최근 북극해 항로를 통한 물류운송의 증가와 자원개발로 인해 북극해의 해상안전 및 해양오염 사고 발생 가능성이 증가되고 있다.

이렇게 빠르게 변하는 북극해역의 해양 및 해빙환경을 반영한 안전운항 지원방법을 개발하기 위해서는 위성영상 기반의 해빙관측기술과 지리정보시스템기반의 항행위험도 산출 및 최적항로 산출 기법이 절실히 필요한 상황이지만, 아직까지 이러한 최적항로 산출을 위한 기술은 충분히 개발되어 있지 않은 상태이다. 결과적으로 북극해역을 운항하는 선박들은 해빙 등의 위험성에 노출된 채 운항을 할 수 밖에 없다는 문제점이 있다.

한편, 종래의 항로 탐색방법은 최초 경로 탐색시에 어느 한 항로만 탐색 및 생성함으로써 항로를 이탈하는 경우 기존 항로로 복귀할 수 밖에 없는 문제점이 있었다(항로 재탐색에 많은 시간이 걸림). 이때, 기존 항로를 이탈한 선박이 기존 항로로 복귀하려고 할 때 복귀 경로가 불필요하게 길어질 수 있으며, 더 나아가 선박 주위의 유빙으로 인해 복귀경로가 안전항로인지 여부도 알 수 없는 문제점이 있다.

또한, 종래에는 선박의 안전항로 추론시에 선박 빙 저항 추정 모델기술과 선박의 운항 성능 추정 모델기술이 적용된 선박의 선형 정보를 바탕으로 안전항로를 추정했었다. 그러나 다양한 환경에 따라 이러한 자선의 선형 정보를 바탕으로 자선의 안전항로를 탐색하기는 현실적으로 어려운 환경에 놓일 수 있다. 따라서 자선의 선형 정보 없이 안전항로를 탐색하는 경우에는 북극을 항행하는 선박의 사고 위험이 그 만큼 높아질 수 있다.

KR 10-1560817(발명의 명칭 : 북극항로 자동 안내 시스템 및 이를 이용한 북극항로 자동 안내 방법) KR 10-1713160(발명의 명칭 : 북극해 안전운항정보 제공방법)

본 발명의 목적은 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 폴라리스 코드의 아이스 클래스 정보를 이용하여 북극지역을 항해하는 선박들이 안전한 운행이 가능하도록 하는 안전항로를 제공하고, 항로 이탈시 안전한 복귀항로를 제공하는 발명이다.

그러나, 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명에 따른 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감 방법은 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감을 위한 시스템이, 외부로부터 수신한 기상 정보, 지리 정보 및 선박 정보를 고려하여 출발지로부터 목적지까지의 미리 설정된 거리 단위마다 선박 이동 위험도를 추론하는 단계; 추론된 상기 선박 이동 위험도를 이용하여 출발지로부터 목적지까지의 제1 최적화 항로를 플래닝하는 단계; 항해 중인 선박에 구비된 유빙 탐지기를 통해 탐지된, 상기 항해 중인 선박의 상기 미리 설정된 거리보다 작은 거리의 특정 거리 반경 이내에서 유빙과의 거리를 수신하는 단계; 상기 유빙과의 거리를 고려하여 상기 제1 최적화 항로를 제2 최적화 항로로 변경하는 단계; 및 변경된 상기 제2 최적화 항로를 항해 중인 선박에 제공하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한 상기 유빙과의 거리를 고려하여 상기 제1 최적화 항로를 제2 최적화 항로로 변경하는 단계는: 상기 기상 정보, 지리 정보 및 선박 정보를 고려하여 상기 항해 중인 선박에 적정한 안전속도를 산출하는 단계; 산출된 상기 안전속도와 상기 유빙과의 거리를 이용하여 상기 특정 거리 반경에 대한 안전경로를 플래닝하는 단계; 및 상기 안전경로를 반영하여 상기 제2 최적화 항로를 설정하되, 상기 항해 중인 선박의 이동에 따라 상기 특정 거리 반경을 재설정하고, 이에 따라 제2 최적화 항로를 업데이트하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한 상기 선박 이동 위험도를 추론하는 단계는: 상기 지리 정보 및 선박 정보를 고려할 때, 상기 출발지로부터 목적지까지의 미리 설정된 거리 단위에 대한 타 선박이 얼마나 밀집해 위치하는지에 대한 배 밀집도 및 상기 타 선박의 진행 방향을 반영하여 위험지수 산출을 함으로써 선박 이동 위험도를 추론하는 단계에 해당할 수 있다.

또한 상기 선박 이동 위험도를 추론하는 단계는: 상기 지리 정보 및 선박 정보를 고려할 때, 해당 시간대에 타 선박이 운행했던 운행 경로와 안전 속도를 포함한 운행 정보를 더 반영하여 위험지수 산출을 함으로써 선박 이동 위험도를 추론하는 단계에 해당할 수 있다.

또한 상기 제1 최적화 항로를 제2 최적화 항로로 변경하는 단계 이전에, 상기 유빙 탐지기를 통해 탐지된, 상기 항해 중인 선박의 상기 미리 설정된 거리보다 작은 거리의 특정 거리 반경 이내에서의 유빙 두께 및 유빙 속도를 수신하는 단계;를 더 포함하고, 상기 제1 최적화 항로를 제2 최적화 항로로 변경하는 단계는: 상기 유빙과의 거리뿐 아니라, 상기 유빙 두께 및 유빙 속도를 추가 고려하여 상기 제1 최적화 항로를 제2 최적화 항로로 변경하는 단계에 해당할 수 있다.

또한 상기 제1 최적화 항로를 제2 최적화 항로로 변경하는 단계는: 상기 유빙과의 거리뿐 아니라, 상기 유빙 두께 및 유빙 속도를 추가 고려하여 상기 항해 중인 선박의 안전속도를 산출한 뒤, 산출된 상기 상해 중인 선박의 안전속도를 이용해 상기 미리 설정된 거리보다 작은 거리의 특정 거리 반경 이내에서의 적정한 로컬 항로를 플래닝하는 단계; 및 상기 제1 최적화 항로와 상기 로컬 항로를 적용하여 상기 제2 최적화 항로를 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.

또한 상기 선박 이동 위험도를 추론하는 단계는: 상기 해당 시간대에 타 선박이 운행했던 운행 경로를 고려할 때, AIS를 가지는 타 선박의 운행 경로와 AIS를 가지지 않는 타 선박의 운행 경로를 구분하여 AIS를 가지는 타 선박의 운행 경로만을 추출 및 반영하여 위험지수 산출을 함으로써 선박 이동 위험도를 추론하는 단계에 해당할 수 있다.

또한 상기 출발지로부터 목적지까지의 제1 최적화 항로를 플래닝하는 단계는: 필수 경유지가 2 이상이 설정된 경우에는 상기 출발지로부터 직선으로 가까운 거리에 따라 1차 내지 n차 필수 경유지라고 한다면, 1차 목적지를 제1 필수 경유지로 설정하고, 다시 상기 제1 필수 경유지를 2차 출발지로 설정한 뒤 2차 목적지를 제2 필수 경유지로 설정하는 것을 반복하는 것을 통해 n차 필수 경유지를 상기 목적지로 설정함으로써 상기 출발지로부터 목적지까지의 제1 최적화 항로를 플래닝하는 단계에 해당할 수 있다.

또한 상기 미리 설정된 거리는 2.5km를 기준으로 오차범위 ±10%이고, 상기 특정 거리는 1km를 기준으로 오차범위 ±10%에 해당할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 선박은 상기 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감 방법을 구현하는 시스템을 탑재할 수 있다.

한편 본 발명은 선박의 출발지 및 목적지에 관한 정보를 수신하는 제 1 통신부; 선박의 운항과 관련된 운항 인자에 관한 정보를 수신하는 제 2 통신부; 선박이 운항하는 영역의 맵을 저장하는 저장부; 상기 맵을 격자로 구분하여 상기 운항 인자를 기반으로 상기 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성하는 격자 데이터 생성부; 및 상기 선박의 출발지, 목적지 및 기 설정된 개수의 셀로 군집된 셀 그룹의 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정하는 항로 결정부를 포함할 수 있다.

상기 운항 인자에 관한 정보는: 기상에 관한 기상 데이터; 해양에 관한 해양 데이터; 및 선박에 관한 선박 데이터; 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 격자 데이터 생성부는: 상기 운항 인자를 기반으로 상기 셀에 대해 셀 내 운항 위험도를 나타내는 코스트를 산출할 수 있다.

상기 항로 결정부는: 상기 기 설정된 개수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시켜 상기 격자를 다수의 셀 그룹으로 재구성하고, 각각의 셀 그룹을 구성하는 셀의 코스트를 기반으로 해당 셀 그룹의 대표 코스트를 산출하고, 출발지에서 시작하여 목적지에 이르기까지 상기 맵에서 상기 대표 코스트가 가장 낮은 셀 그룹을 선택하여 항로를 결정할 수 있다.

상기 항로 결정부는: 각각의 셀 그룹을 구성하는 셀의 코스트 중 최대값을 해당 셀 그룹의 대표 코스트로 결정할 수 있다.

상기 항로 결정부는: 상기 격자에서 상기 운항 인자 및 상기 코스트 중 적어도 하나가 기 설정된 기준 범위를 벗어나는 타겟 셀을 검출하고, 상기 선택된 셀 그룹에 상기 타겟 셀 또는 상기 타겟 셀 주위에 위치한 기 설정된 개수의 주변 타겟 셀이 포함되어 있는 경우, 상기 선택된 셀 그룹에서 상기 타겟 셀 및 상기 주변 타겟 셀 중 적어도 하나를 배제하여 항로를 결정할 수 있다.

상기 항로 결정부는: 항로가 상기 타겟 셀 또는 상기 주변 타겟 셀과 중첩되는 경우, 상기 타겟 셀 또는 상기 주변 타겟 셀을 우회하도록 항로를 변경할 수 있다.

상기 항로 결정부는: 상기 격자에서 항로가 위치하는 셀들 중 상기 중첩된 타겟 셀 또는 주변 타겟 셀과 접하는 다수의 셀 중에서 출발지에 가장 가까운 제 1 셀 및 목적지에 가장 가까운 제 2 셀을 선택하고, 상기 선택된 제 1 및 제 2 셀을 양끝으로 하여 상기 타겟 셀 또는 상기 주변 타겟 셀을 우회하는 제 1 우회 셀 및 제 2 우회 셀을 선택하고, 상기 제 1 및 제 2 우회 셀 중 셀의 개수가 적은 우회 셀을 지나가도록 항로를 변경할 수 있다.

상기 항로 결정부는: 상기 검출된 타겟 셀을 포함하는 기 설정된 제 1 구역에 대해 제 1 개수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시키고, 상기 격자에서 상기 제 1 구역을 제외한 나머지 제 2 구역에 대해 상기 제 1 개수보다 많은 제 2 개수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시킬 수 있다.

상기 항로 결정부는: 출발지, 상기 선택된 셀 그룹의 중심, 및 목적지를 지나가는 선을 항로로 결정할 수 있다.

상기 항로 결정부는: 출발지, 상기 선택된 그룹에서 상기 코스트가 가장 낮은 셀의 중심, 및 목적지를 지나는 선을 항로로 결정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 항로 추론 방법은 선박이 운항하는 영역의 맵을 격자로 구분하는 단계; 선박의 운항과 관련된 운항 인자를 기반으로 상기 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성하는 단계; 및 선박의 출발지, 목적지 및 기 설정된 개수의 셀로 군집된 셀 그룹의 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.

한편, 본발명은 위험도 추론 모듈이 항로 요청에 대응하여 북극을 항행하는 선박의 출발지에서 목적지까지 북극의 기상정보에 기초한 유빙정보를 고려하여 기 설정된 제1 거리마다 선박 이동 위험도를 생성하는 단계, 최적 경로 안내모듈이 생성된 선박 이동 위험도를 이용하여 선박의 출발지에서 목적지까지 서로 다른 경로로 생성된 복수의 안전항로를 탐색 및 생성하는 단계, 최적 경로 안내모듈이 생성한 복수의 안전항로 중 선택된 제1 안전항로를 따라 북극을 항행하는 단계, 항로 이탈 감지모듈이 선택된 제1 안전항로의 항로 이탈을 기 설정된 조건하에서 감지하는 단계, 및 최적 경로 안내모듈이 기 탐색 및 생성된 복수의 안전항로 중 제1 안전항로를 제외한 선박과 가장 가까운 제2 안전항로를 제공함으로써 북극을 항행하는 선박이 안전하게 안전항로로 복귀하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법을 제공함으로써 달성될 수 있다.

또한, 항로 이탈 감지모듈은 선박의 선택된 제1 안전항로와 선박의 현재 항행경로를 기 설정된 시간 또는 항행거리마다 서로 비교하고, 선박 주위의 유빙정보를 획득하는 단계, 비교에 따라 획득된 항로 이탈 거리정보 및 선박 주위의 유빙정보에 기초하여 변동 가능하게 설정된 항로 이탈 거리를 바탕으로 항로 이탈을 감지하는 단계를 포함하며, 최적 경로 안내모듈은 항로 이탈 감지정보를 수신하면 선박의 운항항로를 제1 안전항로에서 제2 안전항로로 변경되도록 하여 북극을 항행하는 선박이 안전하게 안전항로로 복귀하도록 한다.

또한, 선박에 구비된 유빙 탐지기를 통해 탐지된 선박 주위의 유빙정보를 바탕으로 선박 이동 위험도 생성시의 제1 거리보다 상대적으로 짧은 제2 거리 반경내에 존재하는 유빙과의 거리를 측정하는 단계, 제1 안전항로 또는 제2 안전항로 운항 중에 유빙과의 거리가 기 설정된 범위이내라고 판단되면 최적 경로 안내모듈은 선박의 운항항로를 로컬영역에 한정하여 로컬 안전항로를 새롭게 탐색 및 생성하도록 하는 단계, 및 최적 경로 안내모듈은 탐색 및 생성된 로컬 안전항로를 제1 안전항로 또는 제2 안전항로에 적용한다.

또한, 로컬 안전항로를 탐색 및 생성하는 단계는 기상 정보, 지리 정보 및 선박 정보를 고려하여 선박의 안전속도를 산출하는 단계, 산출된 선박의 안전속도와 유빙과의 거리를 이용하여 제2 거리 반경내의 안전항로를 탐색 및 생성하는 단계, 및 선박의 항행에 따라 제2 거리 반경을 재설정하고, 새롭게 탐색 및 생성된 로컬 안전항로를 업데이트하는 단계를 포함한다.

또한, 유빙 정보 확인모듈은 제2 거리 반경 내의 유빙 위치, 유빙 두께, 유빙 속도를 획득하며, 최적 경로 안내모듈은 유빙과의 거리 뿐만 아니라 유빙 두께 및 유빙 속도를 고려하여 로컬 안전항로를 탐색 및 생성한다.

또한, 선박 이동 위험도를 생성하는 단계는 제1 거리 마다 타 선박이 얼마나 밀집해 항행하는지에 대한 선박 밀집도 및 타 선박의 진행 방향을 반영하여 선박 이동 위험지수를 산출함으로써 선박 이동 위험도를 생성한다.

또한, 기 설정된 시간대에 타 선박이 운항했던 타 선박의 운항경로와 안전 속도를 포함한 운항정보를 더 반영하여 선박 이동 위험지수를 산출함으로써 선박 이동 위험도를 생성한다.

또한, AIS를 가지는 타 선박의 운항경로와 AIS를 가지지 않는 타 선박의 운항경로를 구분하고, AIS를 가지는 타 선박의 운항 경로만을 추출 및 반영하여 선박 이동 위험지수를 산출함으로써 선박 이동 위험도를 생성한다.

한편, 본 발명의 목적은 위험도 추론 모듈이 항로 요청에 대응하여 북극을 항행하는 선박의 출발지에서 목적지까지 북극의 기상정보에 기초한 유빙정보를 고려하여 기 설정된 제1 거리마다 선박 이동 위험도를 생성하는 단계, 자선의 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 최적 경로 안내모듈에 제공하는 단계, 상기 최적 경로 안내모듈이 생성된 상기 선박 이동 위험도 및 아이스 클래스 등급을 이용하여 선박의 출발지에서 목적지까지 서로 다른 경로로 생성된 복수의 안전항로를 탐색 및 생성하는 단계, 상기 최적 경로 안내모듈이 생성한 복수의 안전항로 중 선택된 제1 안전항로를 따라 북극을 항행하는 단계, 항로 이탈 감지모듈이 선택된 제1 안전항로의 항로 이탈을 기 설정된 조건하에서 감지하는 단계, 및 상기 최적 경로 안내모듈이 기 탐색 및 생성된 복수의 안전항로 중 상기 제1 안전항로를 제외한 상기 선박과 가장 가까운 제2 안전항로를 제공함으로써 북극을 항행하는 선박이 안전하게 안전항로로 복귀하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법을 제공함으로써 달성될 수 있다.

본 발명에 따르면, 폴라리스 코드의 아이스 클래스 정보를 이용하여 북극지역을 항해하는 선박들에게 안전 운항 정보 및 안전 복귀항로를 제공하여 선박들이 해빙의 위험에 노출되는 것을 최소화할 수 있는 효과가 있다.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 일실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석 되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 제1 실시예에 따른 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감을 위한 전체 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2는 도 1에 도시된 선박에 위치하는 유빙 충돌 위험 저감 서버를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1에 도시된 기상 및 지형 정보 제공 서버를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 제1 실시예에 따른 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 제1 실시예에 따른 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 항로 추론 장치를 포함하는 항로 제공 시스템의 예시적인 도면이다.
도 8은 본 발명의 제2 실시예에 따른 항로 추론 장치의 예시적인 블록도이다.
도 9는 본 발명의 제2 실시예에 따라 격자로 구분된 맵을 보여주는 예시적인 도면이다.
도 10은 본 발명의 제2 실시예에 따라 생성된 격자 데이터를 나타내는 예시적인 도면이다.
도 11은 본 발명의 제2 실시예에 따라 다수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시켜 격자를 재구성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 12는 본 발명의 제2 실시예에 따라 항로를 결정하기 위해 출발지에서 시작하여 목적지에 이르기까지 셀 그룹을 선택하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 13은 본 발명의 제2 실시예에 따라 출발지, 목적지 및 선택된 셀 그룹을 기반으로 항로를 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 14는 본 발명의 제2 실시예에 따라 타겟 셀을 검출하여 타겟 셀에 따라 항로를 수정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다.
도 15는 본 발명의 제2 실시예의 다른 실시예에 따라 셀을 구역마다 서로 다른 개수로 군집시킨 격자의 모습을 나타내는 예시적인 도면이다.
도 16은 본 발명의 제2 실시예에 따른 항로 추론 방법의 예시적인 흐름도이다.
도 17은 본 발명의 제3 실시예에 따른 폴라리스 코드 지침서의 아이스 클래스 등급의 일예를 도시한 도면이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일실시예에 대해서 설명한다. 또한, 이하에 설명하는 일실시예는 특허청구범위에 기재된 본 발명의 내용을 부당하게 한정하지 않으며, 본 실시 형태에서 설명되는 구성 전체가 본 발명의 해결 수단으로서 필수적이라고는 할 수 없다. 또한, 종래 기술 및 당업자에게 자명한 사항은 설명을 생략할 수도 있으며, 이러한 생략된 구성요소(방법) 및 기능의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 아니하는 범위내에서 충분히 참조될 수 있을 것이다.

(제1 실시예 : 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감 방법 및 이를 구현하는 시스템을 탑재한 선박)

이하, 본 명세서에 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 제1 실시예를 도 1 내지 도 6을 참고하여 상세하게 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감을 위한 전체 시스템(10)을 나타낸 도면이고, 도 2는 도 1에 도시된 선박에 위치하는 유빙 충돌 위험 저감 서버를 나타낸 도면이며, 도 3은 도 1에 도시된 기상 및 지형 정보 제공 서버를 나타내는 도면이다. 도 1 내지 도 3을 참고하면, 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감을 위한 전체 시스템(10)은 유빙 충돌 위험 저감 서버(100), 항해 지원 서버(200), 기상 및 지형 정보 제공 서버(300)를 포함한다.

유빙 충돌 위험 저감 서버(100)는 통신 모듈(110), 유빙 정보 확인 모듈(120), 로컬 경로 산출 모듈(130) 및 최적 경로 제어 모듈(140)을 포함하고, 도시되지는 않았지만 데이터베이스를 더 포함한다.

통신 모듈(110)은 항해 지원 서버(200)와 기상 및 지형 정보 제공 서버(300)와 각종 데이터를 송수신할 수 있게 한다.

유빙 정보 확인 모듈(120)은 유빙 위치 확인 모듈(121), 유빙 두께 확인 모듈(123), 유빙 속도 확인 모듈(125)를 포함한다. 유빙 위치 확인 모듈(121)은 유빙 위치를 확인하는 기능을 수행하고, 유빙 두께 확인 모듈(123)은 항해 중인 선박에 마련된 센서에 의해 유빙 두께를 측정하는 기능을 수행하며, 유빙 속도 확인 모듈(125)는 유빙 속도를 측정하는 기능을 수행한다.

로컬 경로 산출 모듈(130)은 유빙 탐지기를 통해 탐지된, 항해 중인 선박의 미리 설정된 거리보다 작은 거리의 특정 거리 반경 이내에서의 유빙 거리, 유빙 두께 및 유빙 속도를 고려하여 로컬 항로를 산출할 수 있다. 더 구체적으로는 유빙 거리, 유빙 두께 및 유빙 속도를 고려해 항해 중인 선박의 안전속도를 산출한 뒤, 산출된 항해 중인 선박의 안전속도를 이용해 미리 설정된 거리보다 작은 거리의 특정 거리 반경 이내에서의 적정한 로컬 항로를 산출할 수 있다.

최적 경로 제어 모듈(140)은 항해 지원 서버(200)로부터 수신하는 최적화 항로를 통해 최적 경로를 제어할 수 있다.

항해 지원 서버(200)의 송수신 모듈(210)은 유빙 충돌 저감 서버(100)와 기상 및 지형 정보 제공 서버(300)와 각종 데이터를 송수신할 수 있게 한다.

안전 속도 산출 모듈(220)은 기상 및 지형 정보 제공 서버(300)로부터 수신하는 기상 정보, 지리 정보를 고려하고, 항해 중인 선박의 선박 정보를 고려하여 항해 중인 선박에 적정한 안전속도를 산출한다. 선박 정보는 카테고리 A, 카테고리 B 등과 같은 선박 등급에 해당할 수도 있고, 선박의 RPM 또는 크기, 출력 등의 선박 기본 스펙에 해당할 수도 있다.

배 밀집도 산출 모듈(230)은 출발지로부터 목적지까지의 미리 설정된 거리 단위에 대한 타 선박이 얼마나 밀집해 위치하는지에 대한 배 밀집도를 산출할 수 있다.

위험도 추론 모듈(240)은 기상 정보, 지리 정보 및 선박 정보를 고려하여 출발지로부터 목적지까지의 미리 설정된 거리 단위마다 선박 이동 위험도를 추론할 수 있다. 예컨대, 위험도 추론 모듈(240)은 출발지로부터 목적지까지의 미리 설정된 거리 단위에 대한 타 선박이 얼마나 밀집해 위치하는지에 대한 배 밀집도 및 타 선박의 진행 방향을 반영하여 위험지수 산출을 함으로써 선박 이동 위험도를 추론할 수 있다. 예컨대, 위험도 추론 모듈(240)은 해당 시간대에 타 선박이 운행했던 운행 경로와 안전 속도를 포함한 운행 정보를 더 반영하여 위험지수 산출을 함으로써 선박 이동 위험도를 추론할 수 있다. 이 경우, 해당 시간대에 타 선박이 운행했던 운행 경로를 고려할 때, AIS(Auto Identification System)를 가지는 타 선박의 운행 경로와 AIS를 가지지 않는 타 선박의 운행 경로를 구분하여 AIS를 가지는 타 선박의 운행 경로만을 추출 및 반영하여 위험지수 산출을 함으로써 선박 이동 위험도를 추론할 수 있다.

최적 경로 안내 모듈(250)은 기상 정보, 지리 정보 및 선박 정보를 고려하여 출발지로부터 목적지까지의 미리 설정된 거리 단위마다 선박 이동 위험도를 1차적으로 추론하고 추론된 선박 이동 위험도를 이용하여 출발지로부터 목적지까지의 제1 최적화 항로를 플래닝하며, 항해 중인 선박에 구비된 유빙 탐지기를 통해 탐지된, 항해 중인 선박의 미리 설정된 거리보다 작은 거리의 특정 거리 반경 이내에서 유빙과의 거리를 고려하여 제1 최적화 항로를 제2 최적화 항로로 변경한 뒤, 이를 유빙 충돌 위험 저감 서버에 제공할 수 있다. 이때, 최적 경로 안내 모듈(250)은 출발지로부터 목적지까지의 제1 최적화 항로를 플래닝함에 있어서, 필수 경유지가 2 이상이 설정된 경우에는 출발지로부터 직선으로 가까운 거리에 따라 1차 내지 n차 필수 경유지라고 한다면, 1차 목적지를 제1 필수 경유지로 설정하고, 다시 제1 필수 경유지를 2차 출발지로 설정한 뒤 2차 목적지를 제2 필수 경유지로 설정하는 것을 반복하는 것을 통해 n차 필수 경유지를 목적지로 설정함으로써 출발지로부터 목적지까지의 제1 최적화 항로를 플래닝할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감 방법을 나타내는 흐름도이다. 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감 방법은 도 1에 도시된 시스템(10)에서 수행될 수 있다. 도 4를 참고하면, 외부로부터 수신한 기상 정보, 지리 정보 및 선박 정보를 고려하여 출발지로부터 목적지까지의 미리 설정된 거리 단위마다 선박 이동 위험도를 추론한다(S10). 이때, 미리 설정된 거리는 2.5km를 기준으로 오차범위 ±10%에 해당할 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지는 않는다.

다음으로, 추론된 선박 이동 위험도를 이용하여 출발지로부터 목적지까지의 제1 최적화 항로를 플래닝한다(S20). S10 및 S20은 항해 지원 서버(200)에서 수행될 수 있다.

다음으로, 항해 중인 선박에 구비된 유빙 탐지기(예컨대, 레이다 등)를 통해 탐지된, 항해 중인 선박의 미리 설정된 거리보다 작은 거리의 특정 거리 반경 이내에서 유빙과의 거리를 수신한다(S30). 이때 특정 거리는 1km를 기준으로 오차범위 ±10%에 해당할 수 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지는 않는다. S30은 유빙 충돌 위험 저감 서버(100)에서 수행될 수 있고 관련 정보는 항해 지원 서버(200)로 전달될 수 있다.

다음으로, 유빙과의 거리를 고려하여 제1 최적화 항로를 제2 최적화 항로로 변경하고(S40), 변경된 제2 최적화 항로를 항해 중인 선박에 제공할 수 있다(S50). 이를 통해, 로컬 경로까지 고려되어 항해 중인 선박의 항해사는 보다 정교하고 실제적인 최적화 경로 정보를 얻을 수 있다.

도 5 및 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참고하면, 출발지(S)와 목적지(D)에 대하여 미리 설정된 거리(2.5km)마다 격자가 이루어지고, 최적화 항로 설정을 위한 격자 이동시 출발지(S)에서 이동 위험도가 가장 적은 격자(500)로 이동하고, 마찬가지 절차를 계속하여 수행하여 목적지(D)까의 항로를 설정하는 것이다. 이때, 미리 설정된 거리는 2.5km를 기준으로 오차범위 ±10%일 수 있다.

항해 중인 선박이 격자(500)를 이동 중일 때, 항해 중인 선박에 구비된 유빙 탐지기를 통해 탐지된, 특정 거리 이내에서 유빙과의 거리가 고려되어 로컬 항로가 플래닝될 수 있고, 도 5에서 설정된 항로에 이 점이 추가 보완되어 수정될 수 있다. 이때, 유빙 탐지기(예컨대, 레이다 등)의 탐지 범위가 특정 거리(1km)로 설정될 수 있으며, 이는 오차범위 ±10%일 수 있으나 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. 로컬 경로는 도 6의 화살표(510)와 같이 도시될 수 있으며, 상술한 본 발명에 따른 최적화 항로 설정을 위한 유빙 충돌 위험 저감 방법은 프로그램으로 구현될 수 있고, 이러한 프로그램은 선박의 서버(또는 시스템)에 탑재되어 운영될 수 있을 것이다.

(제2 실시예 : 다중 중첩 격자법을 이용한 북극 최적 경로 탐색 방법 및 장치)

이하, 본 명세서의 첨부된 도 7 내지 도 16을 참조하여 본 발명의 제2 실시예를 상세하게 설명한다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 항로 추론 장치(100)(또는 북극 최적 경로 탐색 장치)를 포함하는 항로 제공 시스템의 예시적인 도면이다. 여기서, 항로 추론 장치(100)는 북극 최적 경로 탐색 장치와 같은 의미로 사용된다.

도 7을 참조하면, 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. 온보드 소프트웨어(10)는 선박에 탑승한 승무원으로부터 출발지 및 목적지를 입력받아 위성(30)을 통해 항로 추론 장치(100)로 송신한다. 온보드 소프트웨어(10)는 승무원으로부터 목적지에 도착할 도착 예정 시간을 더 입력받을 수도 있다. 또한, 온보드 소프트웨어(10)는 항로 추론 장치(100)로부터 제공된 선박의 항로에 관한 정보를 기반으로 디스플레이에 항로를 표시한다. 나아가, 온보드 소프트웨어(10)는 디스플레이에 항로의 환경 정보를 더 표시할 수 있다.

서버(20)는 선박의 운항과 관련된 운항 인자에 관한 정보를 저장하고 항로 추론 장치(100)에 제공한다. 예를 들어, 서버(20)는 풍속, 풍향, 파고 등과 같은 기상 정보를 제공할 수 있다. 또한, 서버(20)는 선박이 운항하는 해양에 관한 정보, 예컨대 수심, 결빙지역의 경우 해빙 정보 등을 제공할 수 있다. 나아가, 서버(20)는 선박에 관한 정보를 제공할 수도 있다. 예를 들어, 서버(20)는 선박의 각종 제원을 비롯하여 최고속도 등 선박의 성능과 관련된 정보를 제공할 수 있다. 더 나아가, 서버(20)는 해역을 지나가기로 예정된 선박의 운항 일정에 관한 정보를 더 제공할 수도 있다. 예를 들어, 서버(20)는 해역 A에 대하여 선박 X가 XXXX.XX.XX, XX:XX 내지 XX:XX에 지나갈 예정이며, 선박 Y가 YYYY.YY.YY, YY:YY 내지 YY:YY에 지나갈 예정이며, 선박 Z가 ZZZZ.ZZ.ZZ, ZZ:ZZ 내지 ZZ:ZZ에 지나갈 예정임을 확인할 수 있는 정보를 저장하고 항로 추론 장치(100)에 제공할 수 있다.

항로 추론 장치(100)는 온보드 소프트웨어(10)로부터 전달받은 선박의 출발지 및 목적지에 관한 정보, 그리고 서버(20)로부터 제공받은 기상 데이터, 해양 데이터 및 선박 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 기반으로 선박의 최적 항로를 추론하고, 최적 항로를 위성(30)을 통해 선박의 온보드 소프트웨어(10)로 제공한다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 항로 추론 장치(100)의 예시적인 블록도이다. 도 8을 참조하면, 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. 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. 제 1 통신부(110)는 위성통신으로 전송되는 출발지 및 목적지에 관한 정보, 예컨대 출발지 및 목적지의 위도 및 경도, GPS 좌표 등을 항로 추론 장치(100)의 처리부로 전달한다. 제 2 통신부(120)는 선박의 운항과 관련된 운항 인자에 관한 정보를 수신한다. 앞서 설명한 바와 같이 선박의 운항과 관련된 운항 인자에 관한 정보는 서버(20)로부터 제공된다. 제 2 통신부(120)는 네트워크를 통해 서버(20)에게 선박의 항로 추론에 필요한 운항 인자에 관한 정보를 요청하여 수신할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 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 다른 선박에 관한 정보를 포함할 수도 있다.

저장부(130)는 선박이 운항하는 영역의 맵을 저장한다. 예를 들어, 저장부(130)는 선박이 운항하는 해역의 전자 해도를 저장할 수 있다. 저장부(130)는 데이터를 저장하는 저장 장치로서, 예컨대 HDD, SSD 등을 포함할 수 있다. 격자 데이터 생성부(140) 및 항로 결정부(150)는 데이터를 처리하는 처리부로서, 일 예로 CPU, GPU 등과 같은 프로세서를 포함한다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 격자로 구분된 맵을 보여주는 예시적인 도면이다. 격자 데이터 생성부(140)는 맵을 격자로 구분하여 운항 인자를 기반으로 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성한다. 예를 들어, 도 9에 도시된 바와 같이, 격자 데이터 생성부(140)는 저장부(130)로부터 선박의 출발지 및 목적지를 포함하는 영역의 맵을 불러와 해당 영역에 격자를 형성할 수 있다. 도 9에서 격자는 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. 격자 데이터 생성부(140)는 서버(20)로부터 제공된 운항 인자를 기반으로 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성한다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 생성된 격자 데이터를 나타내는 예시적인 도면이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 격자 데이터 생성부(140)는 운항 인자를 기반으로 셀에 대해 셀 내 운항 위험도를 나타내는 코스트를 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 10에 도시된 바와 같이, 격자 데이터 생성부(140)는 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, 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. 또한, 격자 데이터 생성부(140)는 셀에 해당하는 해역의 해양 데이터에 따라 해빙 밀도가 높아 운항 위험도가 높을수록 높은 코스트를 산출하고, 해빙 밀도가 낮아 운항 위험도가 낮을수록 낮은 코스트를 산출할 수 있다. 또한, 격자 데이터 생성부(140)는 셀에 해당하는 해역의 선박 데이터에 따라 해당 해역을 운항할 예정인 선박의 수가 많아 운항 위험도가 높을수록 높은 코스트를 산출하고, 선박의 수가 적어 운항 위험도가 낮을수록 낮은 코스트를 산출할 수 있다.

항로 결정부(150)는 선박의 출발지, 목적지 및 기 설정된 개수의 셀로 군집된 셀 그룹의 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정한다. 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 다수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시켜 격자를 재구성하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 항로 결정부(150)는 기 설정된 개수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시켜 격자를 다수의 셀 그룹으로 재구성할 수 있다. 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같이, 항로 결정부(150)는 9 × 12의 격자에서 3 × 3으로 배열된 9 개의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시켜 격자를 3 × 4 매트릭스 형태를 갖는 12 개의 셀 그룹으로 재구성할 수 있다. 나아가, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 항로 결정부(150)는 각각의 셀 그룹을 구성하는 셀의 코스트를 기반으로 해당 셀 그룹의 대표 코스트를 산출할 수 있다. 예를 들어, 도 11을 참조하면, 항로 결정부(150)는 각각의 셀 그룹을 구성하는 9 개의 셀에 부여된 코스트를 기반으로 해당 셀 그룹의 대표 코스트를 산출할 수 있다. 이 실시예에 따르면, 항로 결정부(150)는 각각의 셀 그룹을 구성하는 셀의 코스트 중 최대값을 해당 셀 그룹의 대표 코스트로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 10을 참조하면 제 1 행 및 제 2 열에 해당하는 셀 그룹은 9개의 셀의 코스트가 4, 5, 6, 1, 7, 1, 5, 3, 2이므로, 해당 셀 그룹의 대표 코스트 C₂는 코스트의 최대값인 7이다.

다른 실시예에 따르면, 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, 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, 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 12는 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, 항로 결정부(150)는 출발지에서 시작하여 목적지에 이르기까지 맵에서 대표 코스트가 가장 낮은 셀 그룹을 선택하여 항로를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 12를 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. 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 12의 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.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 출발지, 목적지 및 선택된 셀 그룹을 기반으로 항로를 결정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 항로 결정부(150)는 출발지, 선택된 셀 그룹의 중심, 및 목적지를 지나가는 선을 항로로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 13을 참조하면, 항로 결정부(150)는 출발지 S에서 시작하여 선택된 셀 그룹의 중심 P₁, P₅, P₉, P₁₀, P₇ 및 P₁₂를 지나 목적지 D에 도달하는 선을 선박의 항로로 결정할 수 있다. 도 13에서 항로로 도시된 선은 꺾은선이지만 이에 제한되지 않고 선택된 셀 그룹의 중심을 지나는 한 곡선 항로로 결정될 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 항로 결정부(150)는 출발지, 선택된 셀 그룹에서 코스트가 낮은 셀의 중심 및 목적지를 지나는 선을 항로로 결정할 수 있다. 즉, 항로는 선택된 셀 그룹의 중심을 지나도록 정의되는 것이 아니라 셀 그룹을 구성하는 셀들 중 코스트가 가장 낮은 셀의 중심을 지나도록 정의될 수 있다.

도 14는 본 발명의 일 실시예에 따라 타겟 셀을 검출하여 타겟 셀에 따라 항로를 수정하는 과정을 설명하기 위한 예시적인 도면이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 항로 결정부(150)는 격자에서 운항 인자 및 코스트 중 적어도 하나가 기 설정된 기준 범위를 벗어나는 타겟 셀을 검출할 수 있다. 항로 결정부(150)는 선택된 셀 그룹에 타겟 셀 또는 타겟 셀 주위에 위치한 기 설정된 개수의 주변 타겟 셀이 포함되어 있는 경우 선택된 셀 그룹에서 타겟 셀 및 주변 타겟 셀 중 적어도 하나를 배제하여 항로를 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 14를 참조하면, 항로 결정부(150)는 도 13에서와 같이 출발지 S를 시작점으로 하여 선택된 셀 그룹의 중심 P₁, P₅, P₉, P₁₀, P₇ 및 P₁₂를 지나며 목적지 D를 끝점으로 하는 선을 항로로 결정한 뒤, 격자에서 기상 데이터, 해양 데이터 및 선박 데이터 중 적어도 하나의 데이터를 포함하는 운항 인자 또는 그를 기반으로 산출된 코스트가 기 설정된 기준치를 초과하여 기준 범위를 벗어나는 타겟 셀을 검출할 수 있다. 도 14에서는 제 6 행 및 제 6 열에 위치한 셀의 운항 인자 또는 코스트가 기준치를 초과하여 해당 셀이 타겟 셀 T로 검출되었다. 항로 결정부(150)는 타겟 셀 T를 둘러싸는 8 개의 셀을 주변 타겟 셀 A로 설정하여 타겟 셀 T와 주변 타겟 셀 A를 결정할 수 있다. 항로 결정부(150)는 도 12와 같이 선택된 셀 그룹에 타겟 셀 T 또는 주변 타겟 셀 A가 포함되어 있는지 판별할 수 있다. 도 12 및 도 14를 참조하면, 제 3 행 및 제 2 열에 위치한 셀 그룹에서 두 개의 셀이 주변 타겟 셀 A에 해당하며, 제 3 행 및 제 2 열에 위치한 셀 그룹에서 두 개의 셀이 주변 타겟 셀 A에 해당한다. 이 경우 항로 결정부(150)는 선택된 셀 그룹에서 타겟 셀 T 및 주변 타겟 셀 A 중 적어도 하나를 배제하여 항로를 결정할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 항로 결정부(150)는 항로가 타겟 셀 T 또는 주변 타겟 셀 A와 중첩되는 경우, 타겟 셀 T 또는 주변 타겟 셀 A를 우회하도록 항로를 변경할 수 있다. 예를 들어, 도 13과 같이 결정된 항로는 도 14에서 제 7 행 및 제 6 열에 위치하는 주변 타겟 셀 O₁ 및 제 6 행 및 제 7 열에 위치하는 주변 타겟 셀 O₂와 중첩된다. 이 경우, 항로 결정부(150)는 타겟 셀 T 또는 주변 타겟 셀 A를 우회하도록 항로를 변경할 수 있다. 이 실시예에 따르면, 항로 결정부(150)는 격자에서 항로가 위치하는 셀들 중 중첩된 타겟 셀 또는 주변 타겟 셀과 접하는 다수의 셀 중에서 출발지에 가장 가까운 제 1 셀 및 목적지에 가장 가까운 제 2 셀을 선택할 수 있다. 항로 결정부(150)는 선택된 제 1 및 제 2 셀을 양끝으로 하여 타겟 셀 또는 주변 타겟 셀을 우회하는 제 1 우회 셀 및 제 2 우회 셀을 선택할 수 있다. 항로 결정부(150)는 제 1 및 제 2 우회 셀 중 셀의 개수가 적은 우회 셀을 지나가도록 항로를 변경할 수 있다. 예를 들어 도 14를 참조하면, 항로 결정부(150)는 격자에서 항로가 위치하는 셀들(도트로 표시된 셀들) 중 중첩된 주변 타겟 셀 O₁ 및 O₂와 접하는 다수의 셀 중에서 출발지 S에 가장 가까운 제 1 셀 Q₁ 및 목적지 D에 가장 가까운 제 2 셀 Q₂를 선택할 수 있다. 항로 결정부(150)는 선택된 제 1 셀 Q₁ 및 제 2 셀 Q₂를 양끝으로 하여 타겟 셀 T 또는 주변 타겟 셀 A를 우회하는 제 1 우회 셀 D₁ 및 제 2 우회 셀 D₂를 선택할 수 있다. 항로 결정부(150)는 6 개의 셀을 갖는 제 1 우회 셀 D₁과 4 개의 셀을 갖는 제 2 우회 셀 D₂ 중 보다 적은 개수의 셀을 갖는 제 2 우회 셀 D₂를 지나가도록 항로를 변경할 수 있다. 그에 따라 선박의 최종 항로는 도 13의 항로 W₁에서 도 14의 항로 W₂로 변경될 수 있다.

앞서 설명한 본 발명의 실시예에서 격자는 동일한 사이즈의 셀 그룹으로 재구성되었다. 그러나, 본 발명의 다른 실시예에 따르면 격자는 구역에 따라 서로 다른 사이즈의 셀 그룹으로 재구성되어 항로 결정에 사용될 수 있다.

도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따라 셀을 구역마다 서로 다른 개수로 군집시킨 격자의 모습을 나타내는 예시적인 도면이다. 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 항로 결정부(150)는 검출된 타겟 셀 T를 포함하는 기 설정된 제 1 구역에 대해 제 1 개수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시키고, 격자에서 제 1 구역을 제외한 나머지 제 2 구역에 대해서는 제 1 개수보다 많은 제 2 개수의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시킬 수 있다. 예를 들어 도 15를 참조하면, 항로 결정부(150)는 격자 내 셀들 중에서 타겟 셀 T를 검출하고, 검출된 타겟 셀 T를 포함하는 셀 그룹을 제 1 구역 R₁으로 하여 제 1 구역 R₁에 대해서는 제 1 개수에 해당하는 1 개의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시킬 수 있다. 즉, 여기서 제 1 구역 R₁은 하나의 셀이 하나의 셀 그룹에 해당한다. 그리고, 항로 결정부(150)는 격자에서 제 1 구역 R₁을 제외한 나머지 제 2 구역 R₂에 대해서는 제 1 개수인 1보다 많은 제 2 개수인 9 개의 셀로 이루어진 3 × 3 매트릭스 형태의 셀을 단일 셀 그룹으로 군집시킬 수 있다. 이 실시예에서 타겟 셀 T를 포함하는 제 1 구역 R₁은 각 셀의 코스트를 기초로 항로를 결정하고, 타겟 셀 T를 포함하지 않는 제 2 구역 R₂는 앞서 설명한 실시예와 같이 다수의 셀로 군집된 셀 그룹의 대표 코스트를 기초로 항로를 결정한다.

도 15에서 제 1 구역 R₁의 셀 그룹은 1 × 1의 셀이고 제 2 구역 R₂의 셀 그룹은 3 × 3의 셀 매트릭스였으나, 실시예에 따라 제 1 구역의 셀 그룹의 사이즈와 제 2 구역의 셀 그룹의 사이즈는 다양하게 설정될 수 있다.

도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 항로 추론 방법의 예시적인 흐름도이다항로 추론 방법은 앞서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 항로 추론 장치(100)에 의해 실행될 수 있다. 도 16을 참조하면, 항로 추론 방법은 선박이 운항하는 영역의 맵을 격자로 구분하는 단계(S110), 선박의 운항과 관련된 운항 인자를 기반으로 격자를 구성하는 셀에 대해 격자 데이터를 생성하는 단계(S120), 및 선박의 출발지, 목적지 및 기 설정된 개수의 셀로 군집된 셀 그룹의 격자 데이터를 기반으로 해당 선박의 항로를 결정하는 단계(S130)를 포함할 수 있다.

(제3 실시예 : 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀방법)

본 발명의 제3 실시예에 따른 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀방법은 제1,2 실시예와 첨부된 도면을 참고하여 순차적으로 자세히 설명하기로 한다.

먼저, 북극을 운항하는 선박이 자선의 북극 운항경로를 최초 탐색하기 위해 북극 운항항로의 탐색을 실시한다. 이때, 북극 운항항로 탐색을 실시하기 전에 위험도 추론 모듈(240)은 북극 운항항로 탐색 요청에 대응하여 북극을 항행하는 선박의 출발지에서 목적지까지 북극의 기상정보에 기초한 유빙정보를 고려하여 기 설정된 제1 거리마다 선박 이동 위험도를 생성한다. 선박 이동 위험도는 도 5와 같이 운항항로를 제1 거리마다 격자 셀로 나누고 각 격자 셀에 위험도 값을 할당함으로써 달성될 수 있다.

이때, 선박 이동 위험도 산출의 제1 예로서 제1 거리마다 타 선박이 얼마나 밀집해 항행하는지에 대한 선박 밀집도 및 타 선박의 진행 방향을 반영하여 선박 이동 위험지수를 산출할 수 있다. 선박 이동 위험도 산출의 제2 예로서 기 설정된 시간대에 타 선박이 운항했던 타 선박의 운항경로와 안전 속도를 포함한 운항정보를 더 반영하여 선박 이동 위험지수를 산출할 수 있다. 선박 이동 위험도 산출의 제3 예로서 AIS를 가지는 타 선박의 운항경로와 AIS를 가지지 않는 타 선박의 운항경로를 구분하고, AIS를 가지는 타 선박의 운항 경로만을 추출 및 반영하여 선박 이동 위험지수를 산출할 수 있다. 상술한 제1,2,3 예에서 산출한 선박 이동 위험지수는 유빙정보를 고려하여 함께 산출되며, 가중치 적용 및 평균값을 산출하여 최종적으로 각 격자 셀에 할당할 수 있다.

선박의 안전항로를 탐색 및 생성(또는 추론)하기 위해서는 선박 이동 이험도 뿐만 아니라 선박의 다양한 정보가 더 많이 필요하다. 일예로서 선박 빙 저항 추정 모델기술과 선박의 운항 성능 추정 모델기술이 적용된 선박의 선형 정보(또는 모델링 정보)가 더 필요하다. 종래에는 선박의 안전항로 추론시에 선박 빙 저항 추정 모델기술과 선박의 운항 성능 추정 모델기술이 적용된 선박의 선형 정보를 바탕으로 안전항로를 추정했었다. 그러나 다양한 환경에 따라 이러한 자선의 선형 정보를 바탕으로 자선의 안전항로를 탐색하기는 현실적으로 어려운 환경에 놓일 수 있다. 따라서 자선의 선형 정보 없이 안전항로를 탐색하는 경우에는 북극을 항행하는 선박의 사고 위험이 그 만큼 높아질 수 있다. 이에 따라 본 발명에서는 자선의 폴라리스 코드(POLARIS CODE, Polar Operational Limitations Assessment Risk Indexing System)를 이용한다. 폴라리스 코드는 빙해에서의 선박의 성능과 제한 조건에 대한 선박 운항 평가에 대한 지침서로서, 상술한 선박의 선형 정보 없이 폴라리스 코드의 아이스 클래스(ICE CLASS) 정보를 바탕으로 안전항로를 탐색 및 생성하게 된다. 도 17에는 폴라리스 코드 지침서에 따른 아이스 클래스가 일예로서 예시되어 있다. 북극의 항행을 준비하는 선박은 자선의 안전항로를 탐색시에 폴라리스 코드 지침서에 따른 자선의 아이스 클래스 정보(또는 아이스 클래스 등급)를 이용하여 안전항로를 추론 및 탐색할 수 있다.

다음으로, 최적 경로 안내모듈은 생성된 선박 이동 위험도 및 아이스 클래스 등급을 이용하여 선박의 출발지에서 목적지까지 서로 다른 경로로 생성된 복수의 안전항로를 탐색 및 생성한다. 이때, 선박 이동 위험도를 격자 단위 셀로 산출하고 각 격자 셀에 위험도 값을 적용한 후에 복수의 안전항로를 탐색 및 생성할 수도 있고, 순서를 서로 바꾸어 1차적으로 복수의 안전항로를 탐색 및 생성한 후에 2차적으로 선박 이동 위험도 값을 산출하여 각 격자 셀에 적용할 수도 있다. 다만, 순서를 서로 바꾸어 처리하는 경우에는 선박 이동 위험도 값이 적용되지 않고 운항경로가 탐색되기 때문에 운항경로의 국부적 또는 전체적으로 재 탐색이 필요할 수도 있다. 아이스 클래스 등급이 고려되어 안전항로를 탐색하기 때문에 북극 항로상에 유빙이 있다하더라도 무조건 유빙 지역을 벗어나도록 안전항로가 탐색되는 것이 아니라 자선의 아이스 클래스 등급이 고려된 항로를 탐색하게 된다.

다음으로, 최적 경로 안내모듈이 선박 이동 위험도 값 및 아이스 클래스 등급이 적용된 복수의 안전항로를 탐색하며, 복수의 안전항로를 화면상에 디스플레이하며, 사용자는 복수의 안전항로 중 어느 한 항로(제1 안전항로)를 선택한다. 선택된 제1 안전항로를 따라 북극을 운항하는 선박이 항행을 한다. 이때, 복수의 안전항로는 서로 운항경로가 다른 안전항로, 최적항로, 면허항로, 추천항로 중 어느 한 항로일 수 있다. 즉, 안전항로는 안전을 우선시하여 탐색 및 생성된 안전항로이고, 최적항로는 출발지와 목적지까지의 운항거리, 운항시간, 연료소모량 등을 고려하여 탐색 및 생성된 안전항로이고, 면허항로는 북극을 운항할 때 허용된 안전항로이고, 추천항로는 최적 경로 안내모듈이 추천하는 항로이다. 따라서 제1 안전항로는 안전항로, 최적항로, 면허항로, 및 추천항로 중 선택된 어느 한 항로일 수 있다.

다음으로, 항로 이탈 감지모듈이 선택된 제1 안전항로의 항로 이탈을 기 설정된 조건하에서 감지하면, 최적 경로 안내모듈이 기 탐색 및 생성된 복수의 안전항로 중 제1 안전항로를 제외한 선박과 가장 가까운 제2 안전항로를 제공하고, 북극을 항행하는 선박이 안전하게 제2 안전항로로 복귀할 수 있다.

종래의 항로 탐색방법은 최초 경로 탐색시에 어느 한 항로만 탐색 및 생성함으로써 항로를 이탈하는 경우 기존 항로로 복귀할 수밖에 없는 문제점이 있다(항로 재탐색에 많은 시간이 걸림). 이때, 기존 항로를 이탈한 선박이 기존 항로로 복귀하려고 할 때 복귀 경로가 불필요하게 길어질 수 있으며, 더 나아가 유빙으로 인해 복귀경로가 안전항로인지 여부도 알 수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 발명에서는 이러한 종래 탐색방법의 문제점을 개량하기 위해 최초 탐색시에 복수의 안전항로를 탐색하고, 복수의 안전항로 중 제1 안전항로를 따라 운항하다가 항로 이탈이 감지되면 현재 선박과 가장 가까운 이미 탐색된 제2 안전항로로 복귀하도록 함으로써 유빙으로 인한 선박 사고를 줄이고 재탐색하는 시간을 단축시킬 수 있는 장점이 있다.

한편, 항로 이탈 감지모듈은 선박의 선택된 제1 안전항로와 선박의 현재 항행경로를 기 설정된 항행시간 또는 항행거리마다 서로 비교하고, 선박 주위의 유빙정보를 획득하고, 비교에 따라 획득된 항로 이탈 거리정보 및 선박 주위의 유빙정보를 바탕으로 변동 가능하게 설정된 항로 이탈 거리를 기초로 항로 이탈을 감지한다. 즉, 항로 이탈 감지모듈은 현재 선박의 위치와 제1 안전항로와의 이탈 거리를 바탕으로 선박의 항로 이탈을 감지한다. 이때 항로 이탈을 판단하는 기준인 이탈 거리는 유빙정보 및 아이스 클래스 등급에 따라 설정값이 달라질 수 있다. 일예로서 선박 주위에 유빙이 현저히 없는 경우에는 기준 이탈 거리값이 더 길어질 수 있고, 선박 주위에 유빙이 많은 경우에도 자선의 아이스 클래스 등급에 따라 기준 이탈 거리값이 더 길어지거나 더 짧아질 수 있다. 다만, 선박의 사고를 줄이기 위해 선박 주위에 유빙이 많으면 자선의 아이스 클래스 등급을 무시하고 항로 이탈 거리가 짧아도 즉시 안전항로로 복귀해야 할 경우도 있다. 최적 경로 안내모듈은 항로 이탈 감지정보를 항로 이탈 감지모듈로부터 수신하면 선박의 운항항로를 제1 안전항로에서 현재 선박의 위치와 가장 가까운 제2 안전항로로 변경되도록 한다.

한편, 제1,2 안전항로는 선박의 최초 탐색시에 탐색된 안전항로로서 실제로 북극을 운항하는 중에 유빙정보 등 기상이 실시간으로 바뀔 수 있다. 이때에는 기본적으로 선택된 제1,2 안전항로를 운항하면서도 운항하는 로컬지역의 기상상황에 맞게 로컬 안전항로를 새롭게 탐색 및 생성하도록 할 필요가 있다. 이러한 로컬 안전항로의 탐색은 출발지에서 목적지까지의 전체 운항경로를 재탐색하는 것과 달리 시간상으로 많이 걸리지 않는다. 이러한 로컬 안전항로를 탐색하기 위해 먼저 선박에 구비된 유빙 탐지기를 통해 탐지된 선박 주위의 유빙정보를 바탕으로 선박 이동 위험도 생성시의 제1 거리보다 상대적으로 짧은 제2 거리 반경 내에 존재하는 유빙의 상태정보 및 유빙과의 거리를 측정한다. 다음으로, 자선의 아이스 클래스 등급과의 비교를 통해 로컬 선박 이동 위험도를 산출한다. 로컬 선박 이동 위험도는 자선의 아이스 클래스 등급과 유빙의 상태정보를 서로 비교함으로써 산출된다. 즉, 일예로서 자선에 인접한 유빙의 두께가 자선의 아이스 클래스 등급에 비해 더 두꺼워 통과하기 어려운 정도와 유빙과의 떨어진 거리에 따라 로컬 선박 이동 위험도 지수가 산출된다.

선택된 제1 안전항로 또는 제2 안전항로 운항 중에 로컬 선박 이동 위험도 지수가 기 설정된 기준범위를 넘어선다고 판단되면 최적 경로 안내모듈은 선박의 운항항로를 로컬영역에 한정하여 로컬 안전항로를 새롭게 탐색 및 생성한다. 최적 경로 안내모듈은 탐색 및 생성된 로컬 안전항로를 제1 안전항로 또는 제2 안전항로에 적용함으로써 국부적으로 북극을 운항하는 선박의 유빙 사고 위험을 낮출 수 있다. 로컬 안전항로 탐색은 선박의 운항중에 빙상정보 또는 빙상정보를 포함한 기상정보에 기초하여 지속적으로 탐색될 수 있다.

한편, 로컬 안전항로를 탐색 및 생성시에 북극의 각종 기상정보, 지리정보, 운항하는 선박의 타 선박정보를 고려하여 자선의 안전속도를 산출하고, 산출된 자선의 안전속도와 선박 인근에 존재하는 유빙과의 거리를 이용하여 제2 거리 반경 내의 로컬 안전항로를 탐색 및 생성하고, 선박의 항행에 따라 변경되는 북극의 각종 자연환경에 따라 제2 거리 반경을 재설정할 수 있고, 제2 거리 반경의 재설정에 따라 새롭게 탐색 및 생성된 로컬 안전항로를 업데이트할 수 있다. 이때, 유빙 정보 확인모듈(120)은 제2 거리 반경 내의 유빙 위치, 유빙 두께, 유빙 속도를 획득할 수 있다. 따라서 최적 경로 안내모듈은 바람직하게는 유빙과의 거리 및 두께 뿐만 아니라 유빙 속도를 고려하여 로컬 선박 이동 위험도 지수를 산출하여 로컬 안전항로를 탐색 및 생성하고 더 나아가 로컬 안전항로를 업데이트 한다.

본 발명을 설명함에 있어 종래 기술 및 당업자에게 자명한 사항은 설명을 생략할 수도 있으며, 이러한 생략된 구성요소(방법) 및 기능의 설명은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 아니하는 범위내에서 충분히 참조될 수 있을 것이다.

상술한 각부의 구성 및 기능에 대한 설명은 설명의 편의를 위하여 서로 분리하여 설명하였을 뿐 필요에 따라 어느 한 구성 및 기능이 다른 구성요소로 통합되어 구현되거나, 또는 더 세분화되어 구현될 수도 있다.

이상, 본 발명의 일실시예를 참조하여 설명했지만, 본 발명이 이것에 한정되지는 않으며, 다양한 변형 및 응용이 가능하다. 즉, 본 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서 많은 변형이 가능한 것을 당업자는 용이하게 이해할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명과 관련된 공지 기능 및 그 구성 또는 본 발명의 각 구성에 대한 결합관계에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.

10: 온보드 소프트웨어
20: 서버
30: 위성
100: 항로 추론 장치
110: 제 1 통신부
120: 제 2 통신부
130: 저장부
140: 격자 데이터 생성부
150: 항로 결정부
A: 주변 타겟 셀
D: 목적지
S: 출발지
T: 타겟 셀

Claims (8)

1. 위험도 추론 모듈이 항로 요청에 대응하여 북극을 항행하는 선박의 출발지에서 목적지까지 북극의 기상정보에 기초한 유빙정보를 고려하여 기 설정된 제1 거리마다 선박 이동 위험도를 생성하는 단계,
   자선의 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 최적 경로 안내모듈에 제공하는 단계,
   상기 최적 경로 안내모듈이 생성된 상기 선박 이동 위험도 및 아이스 클래스 등급을 이용하여 선박의 출발지에서 목적지까지 서로 다른 경로로 생성된 복수의 안전항로를 탐색 및 생성하는 단계,
   상기 최적 경로 안내모듈이 생성한 복수의 안전항로 중 선택된 제1 안전항로를 따라 북극을 항행하는 단계,
   항로 이탈 감지모듈이 선택된 제1 안전항로의 항로 이탈을 기 설정된 조건하에서 감지하는 단계, 및
   상기 최적 경로 안내모듈이 기 탐색 및 생성된 복수의 안전항로 중 상기 제1 안전항로를 제외한 상기 선박과 가장 가까운 제2 안전항로를 제공함으로써 북극을 항행하는 선박이 안전하게 안전항로로 복귀하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 항로 이탈 감지모듈은,
   상기 선박의 선택된 제1 안전항로와 선박의 현재 항행경로를 기 설정된 시간 또는 항행거리마다 서로 비교하고, 선박 주위의 유빙정보를 획득하는 단계,
   상기 비교에 따라 획득된 항로 이탈 거리정보 및 선박 주위의 유빙정보에 기초하여 변동 가능하게 설정된 항로 이탈 거리를 바탕으로 항로 이탈을 감지하는 단계를 포함하며,
   상기 최적 경로 안내모듈은,
   항로 이탈 감지정보를 수신하면 선박의 운항항로를 제1 안전항로에서 제2 안전항로로 변경하여 북극을 항행하는 선박이 안전하게 안전항로로 복귀하도록 하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법.
   
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 선박에 구비된 유빙 탐지기를 통해 탐지된 선박 주위의 유빙정보를 바탕으로 선박 이동 위험도 생성시의 제1 거리보다 상대적으로 짧은 제2 거리 반경내에 존재하는 유빙과의 거리를 측정하는 단계,
   자선의 아이스 클래스 등급과의 비교를 통해 로컬 선박 이동 위험도 지수를 산출하는 단계,
   상기 제1 안전항로 또는 제2 안전항로 운항 중에 상기 로컬 선박 이동 위험도 지수가 기 설정된 값을 초과하면 상기 최적 경로 안내모듈은 선박의 운항항로를 로컬영역에 한정하여 로컬 안전항로를 새롭게 탐색 및 생성하도록 하는 단계, 및
   상기 최적 경로 안내모듈은 탐색 및 생성된 상기 로컬 안전항로를 상기 제1 안전항로 또는 제2 안전항로에 적용하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법.
   
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 로컬 안전항로를 탐색 및 생성하는 단계는,
   기상 정보, 지리 정보 및 선박 정보를 고려하여 상기 선박의 안전속도를 산출하는 단계,
   산출된 상기 선박의 안전속도와 상기 유빙과의 거리를 이용하여 상기 제2 거리 반경내의 안전항로를 탐색 및 생성하는 단계, 및
   상기 선박의 항행에 따라 상기 제2 거리 반경을 재설정하고, 새롭게 탐색 및 생성된 로컬 안전항로를 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법.
   
5. 제 3 항에 있어서,
   유빙 정보 확인모듈은 제2 거리 반경 내의 유빙 위치, 유빙 두께, 유빙 속도를 획득하며,
   상기 최적 경로 안내모듈은 상기 유빙과의 거리 뿐만 아니라 유빙 두께 및 유빙 속도를 고려하여 상기 로컬 안전항로를 탐색 및 생성하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법.
   
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 선박 이동 위험도를 생성하는 단계는,
   상기 제1 거리 마다 타 선박이 얼마나 밀집해 항행하는지에 대한 선박 밀집도 및 상기 타 선박의 진행 방향을 반영하여 선박 이동 위험지수를 산출함으로써 선박 이동 위험도를 생성하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법.
   
7. 제 6 항에 있어서,
   기 설정된 시간대에 타 선박이 운항했던 타 선박의 운항경로와 안전 속도를 포함한 운항정보를 더 반영하여 선박 이동 위험지수를 산출함으로써 선박 이동 위험도를 생성하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법.
   
8. 제 7 항에 있어서,
   AIS를 가지는 타 선박의 운항경로와 AIS를 가지지 않는 타 선박의 운항경로를 구분하고, AIS를 가지는 타 선박의 운항 경로만을 추출 및 반영하여 선박 이동 위험지수를 산출함으로써 선박 이동 위험도를 생성하는 것을 특징으로 하는 폴라리스 코드의 아이스 클래스 등급을 이용한 북극을 항행하는 선박의 안전항로 탐색방법 및 복귀 방법.

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