KR20230073796A - 선박 항해 경로 설정 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 - Google Patents

선박 항해 경로 설정 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 선박의 선회능력을 고려하여 부드러운 곡선 형태로 항해가 가능하도록 하는 선박 항해 경로 설정 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다. 본 발명의 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 시스템은, 선박의 조종 성능을 반영하여 목표 경로점 변경을 위한 선박의 선회반경을 설정하고, 선회반경과 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 미리 설정된 주기로 산출하며, 산출된 국소 경로점 정보를 이용하여 선박의 항해 경로를 설정한다.

Description

선박 항해 경로 설정 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{SYSTEM AND METHOD FOR COMPUTATION OF VESSEL NAVIGATION AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM INCLUDING THE SAME}
본 발명은 선박 항해 경로 설정 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 선박의 선회능력을 고려하여 부드러운 곡선 형태로 항해가 가능하도록 하는 선박 항해 경로 설정 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.
선박은 항해 경로가 미리 예정되어 있고 경유점이 있는 경우, 경유점을 통과하기 위해 오토파일럿(Autopilot) 장치에 해당 경유점의 침로(Course)와 속도를 지령한다.
이러한 경우 경유점에 도달한 이후에 다음 목적지의 침로를 오토파일럿 장치에 지령하기 때문에 변침각(變針角)이 큰 경우 불필요하게 큰 회전 반경으로 변침하거나 심한 경우, 경로를 이탈할 수 있는 문제점이 있다.
도 8 및 9을 참조하면, 경유점 Pk를 지난 다음 신규 경유점 Pk+1를 지정하는 경우, 도 8에 도시한 바와 같이 선박이 급격하게 경로를 변경하는 상황이 발생하고 이에 따라 경로에 대하여 바깥쪽으로 이탈(오버슈팅)하는 현상이 발생할 수 있고, 경유점 Pk를 지나기 전에 미리 다음 경유점을 Pk+1를 지정하는 경우, 도 9에 도시한 바와 같이 선박이 급격하게 경로를 변경하는 상황이 발생하고 이에 따라 경로 안쪽으로 이탈하는 현상이 발생할 수 있다.
때문에, 선박의 선회능력을 고려하여 부드러운 곡선 형태의 항해가 가능하도록 선박의 항해 경로를 설정하는 기술이 필요하다.
한국 공개특허공보 제10-2017-0088123호 (무인 선박의 항해 시스템 및 이를 이용한 항해 제어 방법, 2017.8.1.)
본 발명은 선박의 선회능력을 고려하여 부드러운 곡선 형태로 항해가 가능하도록 하는 선박 항해 경로 설정 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 시스템은, 선박의 조종 성능을 반영하여 목표 경로점 변경을 위한 상기 선박의 선회반경을 설정하고, 상기 선회반경과 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 미리 설정된 주기로 산출하는 서버; 및 상기 선박의 위치 정보를 획득하는 위치 정보획득부를 포함하고, 상기 산출된 국소 경로점 정보 및 상기 선박의 위치 정보를 이용하여 상기 선박의 항해 경로를 설정하는 항해 제어부를 포함한다.
여기서, 상기 항해 제어부는 오토파일럿(Autopilot) 장치를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 트라이얼 앤드 에러(Trial and error) 방식을 통해 오버슈팅(Overshooting)이 최소화되는 선회반경을 설정할 수 있다.
이때, 상기 서버는, 기준 경로(Reference route)와 실제 경로 사이의 오차값이 최소화되도록 상기 선회반경을 설정할 수 있다.
또한, 상기 서버는, 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 선회반경을 설정할 수 있다.
이때, 상기 서버는, 트레이닝 경로 정보들을 획득하고, 상기 트레이닝 경로 정보들로부터 트레이닝 경로 오차들을 추출하며, 상기 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 오버슈팅 여부 정보인 제1 레이블들을 획득하고, 상기 트레이닝 경로 오차들을 뉴럴 네트워크로 적용하여, 상기 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하며, 상기 트레이닝 출력들 및 상기 제1 레이블들에 기초하여, 뉴럴 네트워크를 학습시킬 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 방법은, 서버에 의해 선박의 조종 성능을 반영하여 목표 경로점 변경을 위한 선회반경을 설정하는 단계; 위치 정보획득부에 의해 상기 선박의 위치 정보를 획득하는 단계; 및 상기 서버에 의해 상기 선회반경과 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 미리 설정된 주기로 산출하는 단계를 포함한다.
여기서, 항해 제어부에 의해 상기 산출된 국소 경로점 정보 및 상기 선박의 위치 정보를 이용하여 상기 선박의 항해 경로를 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이때, 상기 항해 제어부는 오토파일럿(Autopilot) 장치를 포함할 수 있다.
또한, 상기 선회반경을 설정하는 단계는, 트라이얼 앤드 에러(Trial and error) 방식을 통해 오버슈팅(Overshooting)이 최소화되는 선회반경을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 선회반경을 설정하는 단계는, 기준 경로(Reference route)와 실제 경로 사이의 오차값이 최소화되도록 상기 선회반경을 설정할 수 있다.
또한, 상기 선회반경을 설정하는 단계는, 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 선회반경을 설정하는 단계를 포함할 수 있다.
이때, 상기 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 선회반경을 설정하는 단계는, 트레이닝 경로 정보들을 획득하는 단계; 상기 트레이닝 경로 정보들로부터 트레이닝 경로 오차들을 추출하는 단계; 상기 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 오버슈팅 여부 정보인 제1 레이블들을 획득하는 단계; 상기 트레이닝 경로 오차들을 뉴럴 네트워크로 적용하여, 상기 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하는 단계; 및 상기 트레이닝 출력들 및 상기 제1 레이블들에 기초하여, 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는, 전술한 선박 항해 경로 설정 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 복잡한 계산 과정 없이 간단하게 국소 경로점을 설정할 수 있고, 연속적으로 국소 경로점 변경이 가능하다. 이로 인해, 경로점 통과시 선박의 선회 능력 내에서 안전하게 회전할 수 있으며, 주어진 경유점 경로가 예측 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 시스템의 구성을 보이는 예시도이다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 서버의 구성을 보이는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 뉴럴 네트워크의 기계 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 방법의 절차를 보이는 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 방법에 있어 트라이얼 앤드 에러(Trial and error) 방식을 통해 오버슈팅(Overshooting)이 최소화되는 선회반경을 설정하는 것을 예시한 도면이다.
도 8 및 도 9는 종래 선박의 급격한 경로 변경에 따라 발생하는 문제점을 도시한 도면이다.
본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것이다. 본 발명에 따른 권리범위가 이하에 제시되는 실시예들이나 이들 실시예들에 대한 구체적인 설명으로 한정되는 것은 아니다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 실시예들을 설명한다. 첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응하는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지 않는다.
본 발명은 오토파일럿(Autopilot) 장치와 같은 항해 제어부를 이용하여 선박이 경유점을 부드럽게 선회하여 운항하기 위한 제안으로써, 선박이 경유점을 통과하기 전에 해당 선박의 선회능력을 감안하여 부드러운 곡선 형태의 선회경로를 미리 계산하고, 계산된 경로를 직접 항해 제어부(오토파일럿 장치)에 지령하는 것이 아니라 계산된 경로와 미리 설정된 선회반경이 만나는 지점을 목표점으로 설정함으로써 선박이 목표 지점을 급격하게 변경하는 것을 예방하고 선박의 진행에 따라 연속적으로 국소 경로점을 변경하게 하여 급격한 선회로 발생하는 선박 안정성 문제와 경로 이탈 문제를 예방할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 시스템의 구성을 보이는 예시도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 선박 항해 경로 설정 시스템(100)은, 위치 정보 획득부(110), 서버(120), 데이터베이스(130) 및 항해 제어부(140)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 위치 정보 획득부(110), 서버(120), 데이터베이스(130) 및 항해 제어부(140)는 네트워크(N)를 통하여 통신 가능하도록 연결될 수 있다. 예를 들어, 선박 항해 경로 설정 시스템(100)은 선박 내부에 구비될 수 있지만, 이에 한정되지 않는다.
위치 정보 획득부(110)는 선박의 위치 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 위치 정보 획득부(110)는 AIS(Auto Identification System), GPS(Global Positioning System), ECDIS(Electronic Chart Display and Information System) 등을 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 위치 정보 획득부(110)에서 획득된 선박의 위치 정보는 네트워크(N)를 통하여 서버(120)로 전송될 수 있다.
서버(120)는 선박의 조종 성능을 반영하여 목표 경로점 변경을 위한 선회반경을 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버(120)는 트라이얼 앤드 에러(Trial and error) 방식을 통해 오버슈팅(Overshooting)이 최소화되는 선회반경을 설정할 수 있다. 예를 들어, 서버(120)는 기준 경로(Reference route)와 실제 경로 사이의 오차값이 최소화되도록 선회반경을 설정할 수 있다.
서버(120)는 선회반경 설정을 위하여 딥러닝(Deep learning)과 같은 기계학습 알고리즘을 이용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버(120)는, 트레이닝 경로 정보들을 획득하고, 트레이닝 경로 정보들로부터 트레이닝 경로 오차들을 추출하며, 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 오버슈팅 여부 정보인 제1 레이블들을 획득하고, 트레이닝 경로 오차들을 뉴럴 네트워크로 적용하여, 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하며, 트레이닝 출력들 및 제1 레이블들에 기초하여, 뉴럴 네트워크를 학습시킬 수 있다.
서버(120)는 설정된 선회반경과 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 미리 설정된 주기로 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버(120)는 설정된 선회반경과 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 주기적(예를 들어, 1초, 10초, 1분, 10분, 1시간 등)으로 산출할 수 있다.
데이터베이스(130)는, 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터베이스(130)에 저장되는 데이터는, 선박 항해 경로 설정 시스템(100)의 적어도 하나의 구성요소에 의해 획득되거나, 처리되거나, 사용되는 데이터로서, 소프트웨어(예를 들어: 프로그램)를 포함할 수 있다. 데이터베이스(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 데이터베이스(130)는, 선박의 조종 성능, 목표 경로점, 선회변경, 국소 경로점 정보 등을 저장할 수 있다.
항해 제어부(140)는, 서버(120)에서 주기적으로 산출된 국소 경로점 정보 및 선박의 위치 정보를 이용하여 선박의 항해 경로를 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 항해 제어부(140)는 오토파일럿 장치를 포함할 수 있고, 오토파일럿 장치는 선박의 자동 조종 장치를 나타내며, 자이로스코프(Gyroscope)나 자기 컴퍼스(Compass) 등을 검출기로 하는 서보 기구를 사용하여 선박의 자세나 진로의 자동 제어를 수행하는 장치를 나타낼 수 있다.
본 발명에서, 프로그램은 데이터베이스(130)에 저장되는 소프트웨어로서, 위치 정보 획득부(110), 서버(120) 및 항해 제어부(140)의 리소스를 제어하기 위한 운영체제, 어플리케이션 및/또는 위치 정보 획득부(110), 서버(120) 및 항해 제어부(140)의 리소스들을 활용할 수 있도록 다양한 기능을 어플리케이션에 제공하는 미들 웨어 등을 포함할 수 있다.
도 2 및 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 서버(120)는 선박의 조종 성능을 반영하여 목표 경로점 변경을 위한 선박의 선회반경(RLOS)을 설정할 수 있다. 서버(120)는 설정된 선회반경(RLOS)이 경유점(Pk, Pk+1) 사이의 직선 경로(C)와 교차하는 국소 경로점 정보(PLOS,2)를 산출할 수 있다.
항해 제어부(140)는 서버(120)로부터 국소 경로점 정보(PLOS,2)를 수신하고, 현재 위치에서 산출된 국소 경로점(PLOS,2)으로 항해하도록 선박의 항해 경로를 설정할 수 있다.
도 2에서, xe는 선박 진행 방향으로 국소 경로점(PLOS,2)까지의 남은 거리를 나타내고, Ψk는 진북 방향을 기준으로 변침점(Way Point)을 따라갈 경우의 선박 진행 방향(Course over ground)을 나타낼 수 있다. 또한, ΨLOS는 ye를 줄이기 위하여(기준 경로를 추종하기 위해) 추가적으로 고려해주어야 하는 각도를 나타내고, Ψd는 진북 방향을 기준으로 ΨLOS를 고려한 선박의 이상적인 진행 방향을 나타낼 수 있다.
도 3에 도시한 바와 같이, 서버(120)는, 현재 위치에서의 선회반경(RLOS)을 설정하고, 설정된 선회반경이 경유점(Pk, Pk+1) 사이의 직선 경로(C)와 교차하는 국소 경로점 정보(PLOS,2-1, 2-2, 2-3, 2-4, 2-5)를 미리 설정된 주기(예를 들어, 1초, 10초, 1분 등)로 산출할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 경유점(Pk-1, Pk)을 선박이 운항할 경우, 충돌 위험 상황에서 회피를 위해 국소적으로 회피 경로를 도출하거나, 전역 경로 계획을 위해 사용자가 직접 경유 점을 입력해 주는 등의 방법으로 선박의 항해 경로를 설정할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 서버의 구성을 보이는 예시도이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 서버(120)는 수신부(121), 프로세서(122), 송신부(123), 시스템 버스(124) 및 데이터베이스(130)를 포함할 수 있다. 일 실시예로서, 수신부(121), 프로세서(122), 송신부(123) 및 데이터베이스(130)는 시스템 버스(124)를 이용하여 통신 가능하도록 서로 연결될 수 있고, 서버(120)의 이 구성요소들 중 적어도 하나가 생략되거나, 다른 구성요소가 서버(120)에 추가될 수 있다. 아울러, 추가적으로(additionally) 또는 대체적으로(alternatively), 일부의 구성요소들이 통합되어 구현되거나, 단수 또는 복수의 개체로 구현될 수 있다.
수신부(121)는, 네트워크(N)를 통하여 위치 정보 획득부(110)로부터 선박의 위치 정보를 디지털 패킷(125)의 형태로 수신하여 시스템 버스(124)를 통하여 프로세서(122) 및 데이터베이스(130)로 전송할 수 있다.
프로세서(122)는, 선박의 조종 성능을 데이터베이스(130)로부터 디지털 패킷(125)의 형태로 수신하여 목표 경로점 변경을 위한 선박의 선회반경을 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(122)는, 트라이얼 앤드 에러 방식을 통해 오버슈팅이 최소화되는 선회반경을 디지털 패킷(125)의 형태로 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(122)는, 기준 경로(Reference route)와 실제 경로 사이의 오차값이 최소화되도록 선회반경을 디지털 패킷(125)의 형태로 설정할 수 있다(도 7 참조).
프로세서(122)는, 선회반경 설정을 위하여 딥러닝(Deep learning)과 같은 기계학습 알고리즘을 이용할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(122)는, 트레이닝 경로 정보들을 디지털 패킷(125)의 형태로 획득하고, 트레이닝 경로 정보들로부터 트레이닝 경로 오차들을 디지털 패킷(125)의 형태로 추출하며, 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 오버슈팅 여부 정보인 제1 레이블들을 디지털 패킷(125)의 형태로 획득하고, 트레이닝 경로 오차들을 뉴럴 네트워크로 적용하여, 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 트레이닝 출력들을 디지털 패킷(125)의 형태로 생성하며, 트레이닝 출력들 및 제1 레이블들에 기초하여, 뉴럴 네트워크를 학습시킬 수 있다.
프로세서(122)는, 설정된 선회반경이 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 미리 설정된 주기로 디지털 패킷(125) 형태로 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(122)는, 설정된 선회반경이 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 주기적(예를 들어, 1초, 10초, 1분, 5분 등)으로 디지털 패킷(125) 형태로 산출할 수 있다.
송신부(123)는, 프로세서(122)에서 디지털 패킷(125) 형태로 산출된 구소 경로점 정보 네트워크(N)를 통하여 항해 제어부(140)로 전송할 수 있다.
네트워크(N)는 서버(120)의 구성 요소들 간의 무선 또는 유선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(N)는 LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advanced), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), WiBro(Wireless BroadBand), WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(Global Positioning System) 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등의 방식에 따른 무선 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 네트워크(N)는 USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-122(recommended standard 122) 또는 POTS(plain old telephone service) 등의 방식에 따른 유선 통신을 수행할 수도 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 뉴럴 네트워크의 기계 학습을 설명하기 위한 도면이다.
도 5에 도시한 바와 같이, 학습 장치는 선박의 경로 정보로부터 선회반경을 설정하기 위하여 뉴럴 네트워크(127)를 학습시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 학습 장치는 서버(120)와 다른 별개의 주체일 수 있지만, 이에 제한되는 것은 아니다.
뉴럴 네트워크(127)는 트레이닝 샘플들이 입력되는 입력 레이어(126)와 트레이닝 출력들을 출력하는 출력 레이어(128)를 포함하고, 트레이닝 출력들과 레이블들 사이의 차이에 기초하여 학습될 수 있다. 여기서, 레이블들은 선박의 경로 정보들에 대응하는 경로 오차들에 기초하여 정의될 수 있다. 뉴럴 네트워크(127)는 복수의 노드들의 그룹으로 연결되어 있고, 연결된 노드들 사이의 가중치들과 노드들을 활성화시키는 활성화 함수에 의해 정의된다.
학습 장치는 GD(Gradient Decent) 기법 또는 SGD(Stochastic Gradient Descent) 기법을 이용하여 뉴럴 네트워크(127)를 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 뉴럴 네트워크의 출력들 및 레이블들 의해 설계된 손실 함수(Loss Function)를 이용할 수 있다.
학습 장치는 미리 정의된 손실 함수를 이용하여 트레이닝 에러를 계산할 수 있다. 손실 함수는 레이블, 출력 및 파라미터를 입력 변수로 미리 정의될 수 있고, 여기서 파라미터는 뉴럴 네트워크(127) 내 가중치들에 의해 설정될 수 있다. 예를 들어, 손실 함수는 MSE(Mean Square Error) 형태, 엔트로피(entropy) 형태 등으로 설계될 수 있는데, 손실 함수가 설계되는 실시예에는 다양한 기법 또는 방식이 채용될 수 있다.
학습 장치는 역전파(Backpropagation) 기법을 이용하여 트레이닝 에러에 영향을 주는 가중치들을 찾아낼 수 있다. 여기서, 가중치들은 뉴럴 네트워크(127) 내 노드들 사이의 관계들이다. 학습 장치는 역전파 기법을 통해 찾아낸 가중치들을 최적화시키기 위해 레이블들 및 출력들을 이용한 SGD 기법을 이용할 수 있다. 예를 들어, 학습 장치는 레이블들, 출력들 및 가중치들에 기초하여 정의된 손실 함수의 가중치들을 SGD 기법을 이용하여 갱신할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 학습 장치는 트레이닝 경로 정보들을 획득하고, 트레이닝 경로 정보들로부터 트레이닝 경로 오차들을 추출할 수 있다. 학습 장치는 트레이닝 경로 정보들에 대해서 각각 미리 레이블링 된 정보(제1 레이블들)를 획득할 수 있는데, 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 오버슈팅 여부 정보인 제1 레이블들을 획득할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 학습 장치는 트레이닝 경로 정보들의 외관 특징들, 패턴 특징들 및 경로 특징들에 기초하여 제1 트레이닝 특징 벡터들을 생성할 수 있다. 트레이닝 경로 정보들의 특징을 추출하는 데는 다양한 방식이 채용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 학습 장치는 제1 트레이닝 특징 벡터들을 뉴럴 네트워크(127)에 적용하여 트레이닝 출력들을 획득할 수 있다. 학습 장치는 트레이닝 출력들과 제1 레이블들에 기초하여 뉴럴 네트워크(127)를 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 트레이닝 출력들에 대응하는 트레이닝 에러들을 계산하고, 그 트레이닝 에러들을 최소화하기 위해 뉴럴 네트워크(127) 내 노드들의 연결 관계를 최적화하여 뉴럴 네트워크(127)를 학습시킬 수 있다. 서버(120)는 학습이 완료된 뉴럴 네트워크(127)를 이용하여 선박의 경로 정보로부터 선회반경을 설정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 선박 항해 경로 설정 방법의 절차를 보이는 흐름도이다. 도 6의 흐름도에서 프로세스 단계들, 방법 단계들, 알고리즘들 등이 순차적인 순서로 설명되었지만, 그러한 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들은 임의의 적합한 순서로 작동하도록 구성될 수 있다. 다시 말하면, 본 발명의 다양한 실시예들에서 설명되는 프로세스들, 방법들 및 알고리즘들의 단계들이 본 발명에서 기술된 순서로 수행될 필요는 없다. 또한, 일부 단계들이 비동시적으로 수행되는 것으로서 설명되더라도, 다른 실시예에서는 이러한 일부 단계들이 동시에 수행될 수 있다. 또한, 도면에서의 묘사에 의한 프로세스의 예시는 예시된 프로세스가 그에 대한 다른 변화들 및 수정들을 제외하는 것을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스 또는 그의 단계들 중 임의의 것이 본 발명의 다양한 실시예들 중 하나 이상에 필수적임을 의미하지 않으며, 예시된 프로세스가 바람직하다는 것을 의미하지 않는다.
도 6에 도시한 바와 같이, 단계(S610)에서, 선박의 선회반경이 설정된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 선박 항해 경로 설정 시스템(100)의 서버(120)는, 선박의 조종 성능을 반영하여 목표 경로점 변경을 위한 선회반경을 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 서버(120)는 트라이얼 앤드 에러 방식을 통해 오버슈팅이 최소화되는 선회반경을 설정할 수 있다(도 7 참조).
단계(S620)에서, 국소 경로점 정보가 산출된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 선박 항해 경로 설정 시스템(100)의 서버(120)는, 단계(S610)에서 설정된 선회반경이 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 미리 설정된 주기로 산출할 수 있다.
단계(S630)에서, 선박의 항해 경로가 설정된다. 예를 들어, 도 1 내지 도 5를 참조하면, 선박 항해 경로 설정 시스템(100)의 서버(120)는, 단계(S620)에서 산출된 국소 경로점 정보 및 선박의 위치 정보를 이용하여 선박의 항해 경로를 설정할 수 있다.
상기 방법은 특정 실시예들을 통하여 설명되었지만, 상기 방법은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장 장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 실시예들을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상, 본 발명을 도면에 도시된 실시예를 참조하여 설명하였다. 그러나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명과 균등한 범위에 속하는 다양한 변형예 또는 다른 실시예가 가능하다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호범위는 이어지는 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.
100: 선박 항해 경로 설정 시스템 110: 위치 정보 획득부
120: 서버 130: 데이터베이스
140: 항해 제어부 121: 수신부
122: 프로세서 123: 송신부
124: 시스템 버스 125: 디지털 패킷
126: 입력 레이어 127: 뉴럴 네트워크
128: 출력 레이어

Claims (14)

  1. 선박의 조종 성능을 반영하여 목표 경로점 변경을 위한 상기 선박의 선회반경을 설정하고, 상기 선회반경과 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 미리 설정된 주기로 산출하는 서버; 및
    상기 선박의 위치 정보를 획득하는 위치 정보획득부를 포함하고,
    상기 산출된 국소 경로점 정보 및 상기 선박의 위치 정보를 이용하여 상기 선박의 항해 경로를 설정하는 항해 제어부를 포함하는,
    선박 항해 경로 설정 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 항해 제어부는 오토파일럿(Autopilot) 장치를 포함하는,
    선박 항해 경로 설정 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 서버는,
    트라이얼 앤드 에러(Trial and error) 방식을 통해 오버슈팅(Overshooting)이 최소화되는 선회반경을 설정하는,
    선박 항해 경로 설정 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 서버는,
    기준 경로(Reference route)와 실제 경로 사이의 오차값이 최소화되도록 상기 선회반경을 설정하는,
    선박 항해 경로 설정 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 서버는,
    기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 선회반경을 설정하는,
    선박 항해 경로 설정 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 서버는,
    트레이닝 경로 정보들을 획득하고, 상기 트레이닝 경로 정보들로부터 트레이닝 경로 오차들을 추출하며, 상기 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 오버슈팅 여부 정보인 제1 레이블들을 획득하고, 상기 트레이닝 경로 오차들을 뉴럴 네트워크로 적용하여, 상기 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하며, 상기 트레이닝 출력들 및 상기 제1 레이블들에 기초하여, 뉴럴 네트워크를 학습시키는,
    선박 항해 경로 설정 시스템.
  7. 서버에 의해 선박의 조종 성능을 반영하여 목표 경로점 변경을 위한 선회반경을 설정하는 단계;
    위치 정보획득부에 의해 상기 선박의 위치 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 서버에 의해 상기 선회반경과 경유점 사이의 직선 경로와 교차하는 국소 경로점 정보를 미리 설정된 주기로 산출하는 단계를 포함하는,
    선박 항해 경로 설정 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    항해 제어부에 의해 상기 산출된 국소 경로점 정보 및 상기 선박의 위치 정보를 이용하여 상기 선박의 항해 경로를 설정하는 단계를 더 포함하는,
    선박 항해 경로 설정 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 항해 제어부는 오토파일럿(Autopilot) 장치를 포함하는,
    선박 항해 경로 설정 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 선회반경을 설정하는 단계는,
    트라이얼 앤드 에러(Trial and error) 방식을 통해 오버슈팅(Overshooting)이 최소화되는 선회반경을 설정하는 단계를 포함하는,
    선박 항해 경로 설정 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 선회반경을 설정하는 단계는,
    기준 경로(Reference route)와 실제 경로 사이의 오차값이 최소화되도록 상기 선회반경을 설정하는,
    선박 항해 경로 설정 방법.
  12. 제 7 항에 있어서,
    상기 선회반경을 설정하는 단계는, 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 선회반경을 설정하는 단계를 포함하는,
    선박 항해 경로 설정 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 선회반경을 설정하는 단계는,
    트레이닝 경로 정보들을 획득하는 단계;
    상기 트레이닝 경로 정보들로부터 트레이닝 경로 오차들을 추출하는 단계;
    상기 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 오버슈팅 여부 정보인 제1 레이블들을 획득하는 단계;
    상기 트레이닝 경로 오차들을 뉴럴 네트워크로 적용하여, 상기 트레이닝 경로 오차들에 대응하는 트레이닝 출력들을 생성하는 단계; 및
    상기 트레이닝 출력들 및 상기 제1 레이블들에 기초하여, 뉴럴 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는,
    선박 항해 경로 설정 방법.
  14. 제 7 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 따른 선박 항해 경로 설정 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
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