KR20240082838A

KR20240082838A - 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템

Info

Publication number: KR20240082838A
Application number: KR1020220166900A
Authority: KR
Inventors: 김기주; 김수용
Original assignee: 동명대학교산학협력단
Priority date: 2022-12-02
Filing date: 2022-12-02
Publication date: 2024-06-11

Abstract

본 발명은 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템에 과한 것이다. 본 발명은 물체의 위치를 감지할 수 있는 센서 데이터를 감지하고, 이를 전송하는 이동용 동작 추적장치와 상기 이동용 동작 추적장치를 통하여 상기 물체의 위치를 인식하고, 상기 물체의 속도를 자동 제어할 수 있는 이동용 쓰러스트 제어장치와 상기 이동용 동작 추적장치와 상기 이동용 쓰러스트 제어장치를 탑재하고 잇는 선박과 상기 이동형 동작 추적장치의 동작 또는 행위와 활동 패턴과의 비교에 기초하여, 상기 센서 데이터를 실시간 또는 일괄적으로 분석하는 분석서버와 상기 이동용 동작 추적장치와 LTE로 연결 형성되어, 상기 선박의 위치의 정오(正誤)를 감지하는 모니터링 장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는 것이다.

Description

자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템{Location tracking system for ship fixing using self-control and Artificial Intelligence}

본 발명은 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 해상에서 선박의 위치를 고정시킬수 있으므로, 조류나 파도 등과 같은 자연스러운 기후 현상에 전혀 구애받지 않고 작업을 안정성있게 실행할 수 있는 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템에 관한 것이다.

일반적으로, 동작 추적 시스템인 Motion Tracking System(이하 'MT 시스템')은 Thruster(추진 엔진체)의 힘을 이용하여 적용된 선박 또는 unit의 위치를 자동으로 유지시키는 시스템을 말하며, 이에 필요한 동력시스템, Thruster 시스템 및 DP 제어 시스템에 따라 위치 유지를 위하여 필요 장비를 의미한다.

상기 MT 시스템은 1970년대 개발 이후 석유와 가스 탐사 산업의 증가에 따라 빠르게 성장하여 해양플랜트 및 관련 지원선에 적용되고 있는 기술로서, 초기 장력이 걸린 와이어를 이용한 위치제어 기술에서 현재의 DGPS(Differential Global Positioning System) 참조 시스템 기술로까지 비약적인 발전을 이루었다.

그러므로, 상기 MT 시스템이란 추진체인 Thruster의 힘을 이용하여 적용된 선박 또는 Unit의 위치를 자동으로 유지시키는 시스템이다.

그러나, 국내에서는 선박용과 군사용으로 MT 시스템이 개발되어 사용되고 있으나, 보다 정확한 위치를 유지하는 다양한 목적을 가진 검사 및 측정용 소형 선박 분야에서는 적용된 선례가 거의 전무한 실정이다.

또한, 상기 MT 시스템의 설계 기술을 확보하기 위해서는 DP 시뮬레이션 기술에 대한 개발이 필수적으로 진행되어야 하며, 제어 알고리즘에 대한 개발, 응답속도에 대한 검토, 위치제어 정밀도, 적용 수심 깊이 등에 대한 연구가 더욱 시급한 실정이다.

따라서, 이에 대한 연구를 심도있게 하여 현재 무인선은 전기추진선과 함께 매우 활발히 연구가 이루어지고 있으며, 국내의 경우, 정부 주도의 과제를 통해 경유점 추종 등의 기본적인 기능이 가능한 자율 제어기술이 개발되고 있다.

이와 같은 연구들은 주로 油類 오염 사고가 빈번히 발생하는 해역의 순찰용, 녹조와 적조가 많이 발생되는 저수지나 연안의 수질 상태의 분석, 남북의 대치 상황에서 해상에서의 남북 해군 간 우발적 충돌이 발생할 수 있으므로, 평상시에는 유인 선박의 정찰/첩보/수색 임무를 보조하면서, 무인화된 지역 감시 시스템(이동식 부이)으로만 활용하고 있는 실정이다.

또한, 통상의 어촌(漁村)에는 부부가 어업에 종사하는 경우기 많은데, 고 노동력자인 남자의 선박 안전운항과 위치를 제어하고 여자가 어획활동을 함으로서, 남자의 어획활동 시간이 낮아지고 있으므로, 어획활동을 하는 선박에 있어 자동 위치제어가 되어 남자의 어획 활동시간등이 늘어나는 장치의 개발도 절실하였다.

대한민국 특허출원 제2016-0181628호 대한민국 특허출원 제2016-0138478호 대한민국 특허등록 제2014-0052160호 대한민국 특허출원 제2013-0119927호 대한민국 특허출원 제2020-0069421호

따라서, 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해서 창안된 것으로, 해상 등에서 어선 등을 통하여 고기잡이 작업 등을 진행할 때, 선박 또는 구조물 등이 해상의 소정 위치에 항상 고정되도록 하여, 조업 중의 그물 등이 다른 곳으로 흘러가지 않도록 할수 있으며, 항상 좌표의 정위치로 선박 등이 일치시키도록 하고, 선박이 움직이지 않고 고정된 상태인 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템을 제공하고자 하는데 있는 것이다.

또한, 수중 추진체를 프로펠러 등과 같은 회전체를 이용하여 회전시키도록 하여 교정할 수 있으며, 좌표를 언제나 모니터링할수 있으므로 만일, 좌표가 틀어지면 다시 바른 위치로 바로 잡아줄 수 있는 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템을 제공하고자 하는데 있는 것이다.

또한, 어부들이 어업 작업으로, 물고기를 잡기 위한 그물을 치거나 거둘때 급격한 조류를 통한 배의 흔들림을 방지하고, 배가 GPS 등의 신호에 의하여 처음의 자세를 변경없이 유지할 수 있는 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템을 제공하고자 하는데 있는 것이다.

따라서, 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템에 있어서, 실시간으로 선박의 자세를 고정시켜 주는 휴대용 동적 위치부가 구비되며, 상기 선박의 위치를 감지할 수 있는 센서 데이터를 외부에 전송하는 이동형 동작 추적장치와 선박의 하부 양측에 수직방향으로 최소 1개 이상 일정 간격으로 각각 형성되어 상기 선박을 추진시키며, 상기 선박의 속도를 자동 제어할 수 있는 쓰러스트 장치부와 상기 이동형 동작 추적장치가 상부에 고정 형성되고, 상기 쓰러스트 장치부가 하부에 형성되어 있는 선박와 상기 이동형 동작 추적장치로부터 센서 데이터를 수신하며, 동작 또는 행위와 활동 패턴과의 비교에 기초하여, 상기 센서 데이터를 실시간 또는 일괄적으로 분석하는 분석서버 및 상기 분석서버와 연결되며, 상기 이동형 동작 추적장치의 상기 센서 데이터를 실시간으로 클라이언트 표출하며, 제어 신호를 전송하는 사용자 단말기를 포함하는 것을 특징으로 하는 것이다.

또한, 상기 이동형 동작 추적장치는 표면이 방수 케이스로 이루어지며, 상기 방수 케이스의 내부에는 상기 모니터링 장치와 상기 쓰러스트 장치부와 통신하기 위한 통신망(RF, Wi-Fi, LTE 4G/5G 또는 IoT 통신망)과 상기 이동형 동작 추적장치를 제어하기 위한 제어부와 상기 제어부와 연결되며, GPS 위치 정보를 제공하는 GPS 수신기와 상기 제어부와 연결되며, 상기 선박의 현재 수위 정보를 제공하는 수위계와 상기 제어부와 연결되며, z 축(axis)을 기준으로 회전하는 프로펠러들의 각속도를 측정하여 yaw, roll, pitch를 제어하여 자세 제어를 하도록 하고, 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 하는 자이로스코프(gyroscope, gyro sensor)와 상기 선박의 현재 위치를 알려주는 GPS 센서와 상기 제어부와 연결되며, 전원을 공급하는 전원 공급부로 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다.

또한, 상기 쓰러스트 장치부에는 표면이 방수 케이스로 이루어지며, 상기 방수 케이스의 내부에는 상기 쓰러스트들과 각각 연결, 형성되는 프로펠러와 상기 프로펠러를 구동시키도록 연결된 각각의 모터와 상기 프로펠러의 방향을 제어하며, 상기 모터를 온, 오프시키는 모터 드라이버와 상기 프로펠러와 상기 모터와 연결되며, 콘트롤러와 연결되는 속도 제어기와 상기 속도 제어기와 연결되며, 무선 통신부를 통해 상기 사용자 단말기로부터 제어 신호를 수신 및 송신하는 콘트롤러와 상기 콘트롤러와 연결되며, 상기 운항장치로부터 작동 제어 신호를 수신받고, 상기 이동형 동작 추적장치와 통신하기 위하여 RF, Wi-Fi. LTE 4G/5F 통신부 중 어느 하나를 구비하는 무선통신부와 상기 콘트롤러와 연결되며, 수면(水面)을 이동하는 상기 선박의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)를 구비하는 센서부와 상기 콘트롤러와 연결되며, 전원을 공급하는 전원 공급부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 것이다.

또한, 상기 선박의 내부에는 상기 이동형 동작 추적장치와 LTE 통신을 이용하여 통신하며, 상기 선박의 좌표 위치가 어긋나면, 상기 좌표 위치를 정 위치로 바로 잡을수 있도록 하기 위한 모니터링 장치가 더 구비되는 것을 특징으로 하는 것이다.

또한, 상기 분석서버는 딥러닝 또는 인공지능 기반의 분석부를 구비하고, 상기 사용자 단말기에 제공되는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 신호 및 데이터에 기초하여 상기 딥러닝 또는 인공지능의 모델이나 알고리즘을 학습하도록 하는 것을 특징으로 하는 것이다.

또한, 상기 선박의 운항장치는 상기 선박을 운전 및 제어하는 조작부와 상기 선박의 방향, 속도, 위치, 정박 및 운항 경로를 제어하는 운항 제어 SW와 상기 분석 서버에 접속하여, 카메라의 객체가 식별된 영상 데이터를 표시부로 출력하는 클라이언트와 상기 이동형 동작 추적장치와 상기 쓰러스트 장치부의 작동 및 제어 신호를 전송하도록 제어하는 제어장치와 상기 통신망(RF, Wi-Fi, LTE 4G/5G 또는 IoT 통신망)을 통해 제어 신호를 송신하는 통신부와 상기 카메라 영상 내의 객체가 식별된 영상 데이터를 수신받아 저장하는 저장부; 및 상기 제어장치와 연결되며, 상기 카메라 영상 내 객체가 식별된 영상 데이터를 표출하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는 것이다.

따라서, 본 발명은 어부가 어업 작업을 할 경우, 그물을 치는 등 물고기를 잡기 위한 조업을 하기 위하여 내연기관 형태의 선박을 해상에서 운행하는데 있어, 상기 선박을 해상의 일정 위치에서 고정된 상태로 항상 유지할 수 있으므로 안정적인 작업이 가능한 효과가 있다.

또한, 바다 등의 선박이나 시스템의 고정된 위치에서 작업 등을 할수 있으므로, 기상이나 조류 등의 수중환경에 구애받지 않으며 최소한의 인원으로도 어로행위를 할수 있는 효과도 있는 것이다.

또한, 인공지능을 이용한 영상의 분석을 통하여 선박 내의 화재를 미리 모니터링할수 있는 효과도 있는 것이다.

도 1은 본 발명에 의한 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템의 구성도.
도 2는 이동형 동작 추적장치의 구성도.
도 3은 쓰러스트 장치부의 구성도.
도 4는 이동형 동작 추적장치와 쓰러스트 장치부가 선박에 타재된 상태를 나타낸 도면.
도 5는 선박의 운항장치의 구성도.
도 6은 인공지능부를 통하여 이동형 동작 추적장치를 모니터링하는 시스템에 대한 블록도.
도 7은 도 6의 분석서버의 주요 분석 과정을 설명하기 위한 도면.

이하에서는 본 발명의 양호한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명을 설명하기에 앞서, 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시가 되더라도 가능한 한 동일 부호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.

또한, 하기에서 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.

또한, 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위하여 사용된 것에 불과하므로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니며 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현도 의미하는 것임을 미리 밝혀두고자 한다.

도 1은 본 발명에 의한 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템의 구성도이고, 도 2는 이동형 동작 추적장치의 구성도이고, 도 3은 쓰러스트 장치부의 구성도이고, 도 4는 이동형 동작 추적장치와 쓰러스트 장치부가 선박에 타재된 상태를 나타낸 도면이고, 도 5는 운항장치의 구성도이고, 도 6은 인공지능부를 통하여 이동형 동작 추적장치를 모니터링하는 시스템에 대한 블록도이고, 도 7은 도 6의 분석서버의 주요 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 1은 본 발명의 실시예에 의한 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템의 구성도이다.

도시된 바와 같이, 이동형 동작 추적장치(100: Portable Motion Tracker System)는 수상(水上)에서 운행하는 선박에 형성, 탑재된다는 특성상, 선박(300)의 상부에 방수(防水) 케이스(W)에 의하여 내장되어 있는 형태인 것이다.

또한, 상기 이동형 동작 추적장치(100)는 선박(300)의 상부에 탈부착이 가능한 형태로서, 간편한 휴대도 역시 가능한 것이다.

따라서, 선박(300)에 상기 이동형 동작 추적장치(100)를 휴대한 채로 탑승하여, 선박(300)에 임의의 거치대(미도시)에 고정시키만 하면 되는 장점이 있으므로, 어떠한 선박이라 할지라도 사용이 가능한 융통성이 있는 것이다.

그리고, 상기 이동형 동작 추적장치(100)는 선박(300)에 탈부착이 가능하며, 무인선이나 부유선의 위치를 감지할수 있며, 저전력시스템의 전원 공급부(170)를 구비하고 있다. 또한, 센서 모듈(110)을 통신모듈(120)을 통하여 센서 데이터의 수신과 송신이 가능하며, 쓰러스트 장치부(200) 등으로의 송신을 통하여 위치의 정밀도를 가져다 줄수 있는 것이다.

즉, 상기 이동형 동작 추적장치(100)는 조류(潮流) 또는 파도에도 선박의 자세를 고정시켜 주는 특징이 있으며, 상기 선박의 위치를 감지 및 제어는 물론이고, 센서 모듈(110)이 탑재되어 상기 센서모듈(110)을 통한 센서 데이터를 외부로 전송할수 있는 것이다. 그러므로, 이동형 동작 추적장치(100)는 쓰러스트(210)의 동력을 이용하여 선박(300)의 위치를 자동으로 유지할 수 있는 것이다.

쓰러스트(thrust) 장치부(200)는 선박(300)의 하부 양측에 수직방향으로 2쌍씩 최소 4개 이상 일정 간격으로 쓰러스트(210)가 각각 형성되어 상기 선박(300)을 추진시키며, 상기 선박(300)의 속도를 자동 제어할 수 있는 것이다.

상기 쓰러스트 장치부(200)는 내부에 상기 쓰러스트(210)의 속도를 모터 드라이버(240)와 속도 제어기(250)에 연결된 콘트롤러(260)를 이용한 선박(300)의 속도 제어가 가능하며, 역시 저전력 시스템으로 설계되어 이용한 보조 배터리의 사용도 가능하다.

상기 쓰러스트 장치부(200)의 무선통신부(270)를 통하여 상기 이동형 동작 추적장치(100)와는 RF 통신 등을 통한 커뮤니케이션이 가능한 것이다.

선박(300)은 상기 이동형 동작 추적장치(100)가 상부에 고정 형성되고, 상기 쓰러스트 장치부(200)가 하부에 형성되며, 내부의 운항 장치(310) 등의 조작을 통하여 운항하는 배로서, 전기선박도 해당하며, 내연기관의 선박이라 할지라도 무방한 것이다. 상기 운항장치(310)에 대한 자세한 설명은 후술하기로 한다.

인공지능부(400)는 상기 이동형 동작 추적장치(100)로부터 상기 센서 데이터를 수신하며, 동작과 행위의 패턴과의 비교에 기초하여, 상기 센서 데이터를 실시간 또는 일괄적으로 분석하여 상기 선박(300)의 이상 상황을 분석하는 것인데, 주로 본 발명의 중요한 구성요소인 상기 이동형 동작 추적장치(100)의 작동 형태를 분석하여 이상상황이 발생했는 지 여부에 관하여 인공지능 학습을 이용하여 모니터링하는 장치인 것이다.

사용자 단말기(500)는 상기 인공지능부(400)와 연결되며, 상기 이동형 동작 추적장치(100)의 상기 센서 데이터를 실시간으로 클라이언트 표출하며, 제어 신호를 전송하는 역할을 하는 것이다.

이하, 도면을 첨부하여 본 발명의 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템의 구성요소에 대한 자세한 설명을 하기로 한다.

도 2를 참조하면, 이동형 동작 추적장치(100)의 구성도이다.

도시된 대로, 이동형 동작 추적장치(100)는 표면이 방수 케이스(W: water-proof)로 이루어지며, 상기 방수 케이스(W)의 내부에 모니터링 장치(600)와 상기 쓰러스트 장치부(200)와 통신하기 위한 통신모듈(120)이 형성된다.

상기 통신모듈(120)은 (RF, Wi-Fi, LTE 4G/5G 또는 IoT 통신망 중에서 최소 1개 이상 선택되는 어느 하나인 것이다.

상기 이동형 동작 추적장치(100)를 제어하기 위한 제어부(130)가 형성되는데, 상기 제어부(130)는 상기 이동형 동작 추적장치(100)를 이루는 통신모듈(120), GPS 수신기(140) 등의 구성요소를 제어하는 것이다.

GPS 수신기(140)는 상기 제어부(130)와 연결되어, 상기 선박(300)의 현재 위치 정보를 제공하는 것이다. 따라서, 이동형 동작 추적장치(100)가 현 위치를 실시간으로 감지하여 선박(300)에 승조한 사람이 위치 확인이 가능한 것이다.

자이로스코프(160: gyroscope, gyro sensor)가 상기 제어부(130)와 연결되어 구비된다.

상기 자이로스코프(160)는 z축(axis)을 기준으로 회전하는 쓰러스트 장치부(200)의 프로펠러(220)들의 각속도를 측정하여 yaw, roll, pitch를 제어하여 선박(300) 자체의 자세를 제어하도록 하고, 선박(300)의 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 하는 역할을 하는 것이다. 따라서, 수면 위에서 선박(300)을 정위치에 고정시킬수 있는 것이다. 그러므로, 앞서 설명한 이동형 동작 추적장치(100)와 쓰러스트 장치부(200)는 서로 긴밀하게 연동하는 구조이다.

따라서, 상기 선박(300)이 조업중에 다른 곳으로 흘러가지 않고 제자리에서 고정되어 픽스(fix)하여 줄수 있는 것이다.

따라서, 조업 중에 선박(300)이 회전 등을 할 것 같으면, 속도제어부(250)를 통해 프로펠러(220)를 잡아 고정시켜, 선박(300)의 이동이나 표류를 방지하여 주는 것이다. 그러므로 자연스러운 선박 위치의 자세가 제어할 수 있게 되는 것이다. 결국, 강이나 해상 등에서 조업작업시, 조업자의 편익을 가져다 줄수 있는 것이다.

더 나아가, 배의 회전이나 유동을 얼마든지 방지할 수 있으므로, 따라서 선박(300)이 정 위치에 있게 되므로, 관계자가 조업 도중에 그물 등을 거둘 때에도 훼손을 방지할수 있는 것이다.

상기 제어부(130)와 연결되며, 상기 이동형 동작 추적장치(100)에 전원을 공급하는 전원 공급부(170)가 형성되어 있는데, 상기 전원공급부(170)는 소형의 저전력 배터리 형태로 이루어지며, 보조 배터리만으로도 작동 가능할 수 있게 설계가 된다. 참고로, 상기 전원 공급부(170)는 배터리에 한정되지 않고, 태양전지 등의 형태로도 가능한 것이다.

도 3은 쓰러스트 장치부(200)의 구성도이다. 상기 도 3에 도시된 쓰러스트 장치부(200)를 설명하기에 앞서, 프로펠러와 쓰러스트(thrust)에 관한 구체적인 구성에 대한 설명과 도면에의 도시는 본 발명에서 나타내려고 하는 발명의 목적과는 거리가 있으므로, 어느 정도 생략하기로 한다.

도 4를 참조하면, 앞서 설명한 이동형 동작 추적장치(100)가 선박(300)의 상부에 형성되어 있으며, 상기 쓰러스트 장치부(200)가 하부에 형성되어 선박(300)을 추진시키는 것이다. 이러한 쓰러스트 장치부(200)도 이동형 동작 추적장치(100)와 마찬가지로 선박(300)에 탈부착이 가능한 형태인 것이다.

다시 도 3을 참조하면, 앞서 설명한 이동형 동작 추적장치(100)와 마찬가지로, 상기 쓰러스트 장치부(200)도 상기 이동형 동작 추적장치(100)와 마찬가지로 표면이 방수 케이스(W')로 이루어지는 것이다.

상기 방수 케이스(W')의 내부에는 속도제어기(250)와 상기 프로펠러(220)를 구동시키도록 연결된 각각의 모터(230)와 상기 프로펠러(220)의 방향을 제어하며, 상기 모터(230)를 온, 오프시키는 모터 드라이버(240)로 이루어지는 쓰러스트(210)가 구비된다. 유의할 점은 도 3에서는 모터(230) 2개 및 프로펠러(220)가 각각 2개씩, 2쌍으로 도시되어 있지만, 이는 발명의 설명을 위한 것이므로, 도시된 것에 한정되는 것은 아니며, 모터와 프로펠러는 각각 2쌍 ~ 10쌍까지의 갯수가 바람직할 것이다.

덧붙여, 상기 모터(230)는 동력을 공급하는 통상의 모터(Motor)로서 프로펠러(220)와 탈부착이 가능하도록 설계된 것이다.

상기 모터(230)의 동력으로 회전을 하는 프로펠러(220)의 방향을 제어하며, 상기 모터(230)를 온, 오프시키는 모터 드라이버(240)가 형성되어 있다.

상기 프로펠러(220)와 상기 모터(230)와 연결되며, 콘트롤러(260)와 연결되는 속도 제어기(250)가 형성되어 있어, 콘트롤러(260)와 연동하여 상기 프로펠러(220)의 속도를 조절이 가능하여 선박(300)의 속도를 제어할수 있다.

이외에도, 상기 속도 제어기(250)는 선박(300)의 방향 제어, 선형 가속 및 상기 선박(300)의 정박 및 운항 경로를 제어하고, 해당 항로를 따라 정확한 목적지로 운항할수 있도록 제어하는 것이다.

그리고, 콘트롤러(260)는 상기 속도 제어기(250)와 연결되며, 무선 통신부(270)를 통해 선박(300)의 운항장치(310) 또는 이동형 동작 추적장치(100)와 제어 신호를 수신 및 송신한다.

무선통신부(270)는 상기 콘트롤러(260)와 연결되며, 운항장치(310)로부터는 프로펠러(220) 등의 작동 제어 신호를 수신받고, 상기 이동형 동작 추적장치(100)와 통신하기 위하여 RF, Wi-Fi. LTE 4G/5F 통신부 중 어느 하나를 구비하는 것이다.

센서부(280)는 상기 콘트롤러(260)와 연결되어 형성되며, 수면(水面)을 이동하는 상기 선박(300)의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)를 구비한다. 따라서, 상기 센서부(280)는 쓰러스트(210) 등에 고정 형성되어, 선박(300)의 항해 또는 수면위의 이동 중에 선박(300)의 가속도를 측정할수 있는 것이다.

상기 센서부(280)와 연결되며, 상기 선박(300)의 현재 수위 정보를 제공하는 수위계(281)가 더 형성되어 있다. 그러므로, 상기 수위계(281)를 통하여 현재 배위 수위를 모니터링하여 운항장치(310)의 표시부(317)등에 통보할 수 있는 것이다. 따라서, 급격한 수위 상승으로 인한 비상상태를 방지할수 있다.

더 나아가, 상기 콘트롤러(260)와 연결되며, 전원을 공급하는 전원 공급부(290)가 형성된다. 상기 전원 공급부는 앞서 설명한 이동형 동작 추적장치(100)의 전원 공급부(170)와 동일한 것이므로 도시(圖示)와 설명은 생략하기로 한다.

이하, 선박(300)을 조종하여 운항시키기 위하여 선장이나 조타수 등이 작동시키도록 하는 운항장치(310)에 대한 설명을 도면을 첨부하여 하기로 한다.

도 5에 도시된 바와 같이, 상기 선박의 운항장치(310)는 상기 선박(310)을 운전 및 제어하는 조작부(311)와 상기 선박(310)의 방향, 속도, 위치, 정박 및 운항 경로를 제어하는 운항 제어 SW(312)가 구성된다.

상기 운항 제어 SW(312)는 운항경로계획 소프트웨어 및 운항 관제 소프트웨어를 구비한다.

상기 운항경로계획 소프트웨어는 출항예정시간, 복귀예정시간, 긴급복귀지점, 안전서클(Geofencing)을 설정한다.

운항관제 소프트웨어는 무선통신기술을 사용하여, 항해 방향, 속도 등을 실시간으로 출력하고 제어하는 소프트웨어인 것이다. 따라서, 상기 운항관제 소프트웨어는 상기 센서부(280)와 연계하는 것이 바람직하다.

그리고, 선박(300)의 운항장치(310)에는 상기 이동형 동작 추적장치(100)와 상기 쓰러스트 장치부(200)의 작동 및 제어 신호를 전송하도록 제어하는 제어장치(314)가 형성된다.

그리고. 상기 통신망(120)을 통해 제어 신호를 송신하는 통신부(315)가 별도로 형성되어 있다. 따라서, 외부 선박이나 해양경찰서, 등대(燈臺) 등과 통신할 수 있는 것이다.

저장부(316)는 이동형 동작 추적장치(100)로부터 현재 위치와 속도, 가속도를 수신받아 저장하는 것인데, 일종의 블랙박스와 유사한 것이다.

따라서, 상기 저장부(316)에는 카메라(C)와 같은 영상촬영장치가 형성되어 있는 것이 바람직할 것이다. 여기서, 상기 카메라(C)는 열화상 카메라 기능이 있는 것이 바람직할 것이다.

그리고, 상기 제어장치(314)와 연결되며, 상기 카메라(C) 영상 내 객체가 식별된 영상 데이터를 표출하는 표시부(317)로 이루어진다.

이하에서는, 상기 카메라(C)를 이용하여 선박(300) 내부의 화재 등을 감지, 모니터링하는 구성에 대한 설명을 하기로 한다.

저장부(316)에 형성되어 있는 상기 카메라(C)는 운항장치(310)의 제어장치(314)와도 연동하며, 내부에 영상분석 모듈(C-1)이 형성되어 있어 칼만필터 알고리즘을 이용하여 객체를 분석하고, 또는 CNN, R-CNN, Fast RCNN, 및 Faster RCNN 중 어느 하나의 인공지능의 딥러닝 알고리즘을 사용하여 영상 분석을 통해 영상의 객체를 검출하여 상기 객체가 식별된 영상 데이터를 표시부(317)에 제공한다.

즉, 상기 영상 분석 모듈(C-1)은 카메라(C)의 영상 내의 객체들을 검출하고 각각의 객체의 특징 추출과 분류하여 객체가 식별된 영상 데이터를 표시부(317)에 제공한다.

카메라(C) 자체 구비된 영상 분석 모듈(C-1)에 의해 CNN, RNN 딥러닝 알고리즘의 영상 분석을 통해 카메라(C) 영상의 객체들을 검출하고, 객체의 특징 추출 및 분류하여, 화재시에 선박 객체를 식별하여 객체가 식별된 영상 데이터를 제공하며, 영상의 객체가 식별된 영상 데이터를 통신부(315)를 통해 실시간으로 사용자 단말기(500) 등으로 전송하여 만일, 선박 관계자가 원격에 있어도 확인 가능한 것이다.

따라서, 카메라(C)의 열화상 기능을 활용하여, 영상분석모듈(C-1)을 이용하여 선박(300) 내의 화재 등을 식별하여 이를 감지하는 것이다. 상기 영상분석모듈(C-1)은 CNN(Convolutional Neural Network: 합성곱 신경망), R-CNN, Fast RCNN, 및 Faster RCNN 중어느 하나의 딥러닝 알고리즘을 이용하여 카메라(C) 영상의 객체들을 검출한다. 또한, 추가적으로 영상 내의 객체 추적은 칼만필터 알고리즘을 사용할수 있다.

모니터링 장치(600: 도 1 참조))는 상기 선박(300)의 내부에는 상기 이동형 동작 추적장치(100)와 LTE 통신 등과 같은 통신모듈(120)을 이용하여 서로 통신하며, 상기 선박(300)의 좌표 위치가 어긋나게 되면, 자동으로 상기 좌표 위치를 정 위치로 바로 잡을수 있도록 하는 것이다.

따라서, 상기 모니터링 장치(600)는 선박(300)의 좌표를 실시간으로 추적할수 있도록 되어 있는 것이다.

상기 모니터링 장치(600)의 이러한 좌표의 교정(矯正)은 스러스트(210) 내에 연결되어 있는 프로펠러(220)가 작동하게 되면, 상기 프로펠러(220)가 좌표를 선박(300)의 선두나 선미를 조절하여 좌표를 맞추어 주는 것이다. 그러므로, 상기 모니터링 장치(600)에서 제어신호를 스러스트 장치부(200)에 보내면, 상기 프로펠러(220)가 맞출수 있도록 하여 자동으로 좌표 위치가 맞춰질수 있는 것이다.

상기와 같이 설명한 본 발명의 선박 고정용 위치 추적 시스템의 구성요소인 이동형 동작 추적장치(100)를 인공지능부(400)를 이용하여 이동형 동작 추적장치(100)의 이상상황을 모니터링하는 시스템에 대한 설명을 도면을 첨부하여 하기로 한다.

설명하기에 앞서, 상기 이동형 동작 추적장치(100)에 대하여 특별히 모니터링 하는 이유는 본 발명에서 가장 중추적인 역할을 하기 때문이다.

도 6에 도시된 대로, 센서모듈(110)이 있는 이동형 동작 추적장치(100), 게이트웨이(G), 사용자 단말기(500) 및 인공지능부(400)를 포함한다.

인공지능부(400)는 상기 센서모듈(110)의 센서 데이터를 게이트웨이(G)나 사용자 단말기(500)를 통해 획득하는 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API: 430)와 상기 이동형 동작 추적장치(100)의 작동 또는 상태와 활동 패턴과의 비교에 기초하여 상기 센서 데이터를 실시간 또는 일괄 분석하는 분석서버(450) 및 상기 API(430)를 통해 수집되는 센서 데이터를 시계열 데이터로 관리하고, 상기 분석서버(450)와 연동하며, 프로세서를 구비하는 시스템 환경(410)을 포함하고, 상기 프로세서는 상기 분석서버(450)의 분석 결과에 따라 상기 이동형 동작 추적장치(100)에 대해 미리 설정된 시간 동안의 상태를 분석한다.

이동형 동작 추적장치(100)의 센서모듈(110)은 블루투스 모듈(미도시)을 탑재하고 무선 통신 방식으로 게이트웨이(G)이나 사용자 단말기(500)에 연결되어 신호 및 데이터를 송수신할 수 있다.

게이트웨이(G)는 서로 다른 종류의 센서들과 인공지능부(400) 사이를 연결한다. 게이트웨이(G)는 서로 다른 통신 네트워크나 서로 다른 프로토콜을 사용하는 네트워크 사이의 통신을 지원한다. 서로 다른 프로토콜을 적절하게 변환할 수 있다. 게이트웨이(G)는 OSI(open system interconnecion reference model) 참조 모델의 전계층을 인식하여 전송 방식의 다른 통신망을 흡수하고, 서로 다른 기종들도 서로 접속 가능하게 지원하도록 설치될 수 있다.

상기 게이트웨이(G)는 블루투스(bluetooth) 무선 통신 방식으로 센서모듈(110)과 연결될 수 있다. 블루투스 무선 통신 방식은 BLE(bluetooth low energy)를 포함할 수 있다. 물론, 게이트웨이(G)는 비콘, WiFi 등의 다른 근거리 무선 네트워크(wireless local area network) 방식을 지원할 수 있다.

또한, 게이트웨이(G)는 무선 네트워크 또는 이들의 조합 네트워크를 지원할 수 있다. 상기 무선 네트워크는 WiFi, bluetooth 등의 근거리 무선 통신 네트워크나 와이브로(Wibro), 코드분할다중접속(CDMA), 직교주파수다중접속(FDMA), LTE(long term evolution), LTE-A(LET -Advanced), WiMAX2 등의 광대역 무선 네트워크를 포함할 수 있다.

사용자 단말기(500)는 센서모듈(110)과 연결될 수 있다. 상기 사용자 단말기(500)는 센서모듈(110)과 인공지능부(400) 사이의 신호 및 데이터 송수신을 중계할 수 있다.

또한, 사용자 단말기(500)는 센서 데이터의 일부를 처리하거나 표시하거나 출력할 수 있다. 사용자 단말기(500)는 연결 기능, 중계 기능, 데이터 처리 기능 등을 위한 애플리케이션을 탑재할 수 있다.

사용자 단말기(500)는 상기 인공지능부(400)와 연결되며, 상기 이동형 동작 추적장치(100)의 상기 센서 데이터를 실시간으로 클라이언트 표출하며, 제어 신호를 전송한다.

인공지능부(400)는 도 6에 도시된 바와 같이, 시스템 환경(410), 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface, API)(430), 분석서버(450)를 포함할 수 있다.

전술한 인공지능부(400)에 있어서, 시스템 환경(410)은, 하드웨어적으로 컨트롤러를 구비하거나 프로세서 및 메모리를 구비하고, 소프트웨어적으로 소정의 서버(미도시)와, 서버에 포함되는 멀티코어, 가상머신, 소트웨어 기반 비디오/오디오 캡쳐, 인코딩부, 스트리밍부 등에서 선택되는 적어도 일부의 기능부 혹은 구성부를 구비할 수 있다. 시스템 환경(410)은 클라우드 컴퓨팅 서버를 포함할 수 있다.

API(430)은 센서 데이터 수집과 실시간 스트리밍을 지원할 수 있다. 또한, API(430)는 원격관리; 데이터베이스 설정관리; 원격관리, 설정변경, 에러 처리 등을 위한 로깅, 데이터의 송수신 주기, 카메라 온/오프, 해상도 조정, 로그 검색 등을 위한 상태 모니터링을 수행하도록 설치될 수 있다.

즉, API(430)는 시스템 환경(410)에 연결되어 게이트웨이(G) 또는 사용자 단말기(500)와 신호 및 데이터를 송수신할 수 있다. API(430)는 게이트웨이(G) 및 사용자 단말기(500)와 연결되는 센서 네트워크의 센서 유닛들에서 검출되는 검출 신호나 데이터를 수집할 수 있다. 이 경우, API(430)는 정보획득부로서 기능할 수 있다.

또한, API(430)는 게이트웨이(G)를 통한 사용자 단말기(500)의 접속을 허용하여 이들과 연동하는 수단이나 이러한 수단에 대응하는 구성부일 수 있다. 즉, API(430)는 이동형 동작 추적장치(100)의 센서모듈(110)과 게이트웨이(G)를 포함하는 센서 네트워크의 관리 서버의 적어도 일부 기능부나 이러한 기능부에 대응하는 기능을 수행하는 일부 구성부를 포함할 수 있다.

분석서버(450)는, 실시간 분석 하부구조(real-time analytics infrastructure)를 구비할 수 있다. 실시간 분석하부구조는 실시간 분석 엔진(real-time analytics engine)과 데이터 스트림 관리 시스템(data stream management system)을 구비할 수 있다. 그리고 실시간 분석 엔진은 행동 인식 모델(behavior recognition model), 활동량 모델(calorie model) 등을 포함할 수 있다. 이 경우, 분석서버(450)는 이동형 동작 추적장치(100)의 센서모듈(110)의 센서 데이터를 획득하여 특징을 분류하는 특징분류부와, 분류된 특징에 기초하여, 이동형 동작 추적장치(100)의 작동 행태를 판별하는 행위판별부를 구비할 수 있다. 이러한 특징분류부와 행위판별부의 구성부는 소프트웨어 모듈 형태로 상기의 메모리(미도시)에 저장되고, 메모리에 연결되는 프로세서에 의해 수행되어 해당 기능을 구현할 수 있다.

분석서버(450)는 센서모듈(110)의 센서와 게이트웨이(G)를 포함하는 센서 네트워크의 관리 서버의 적어도 일부 기능부나 이러한 기능부에 대응하는 기능을 수행하는 일부 구성부를 포함할 수 있다. 분석서버(450)는 데이터 스트림 관리 시스템을 구비할 수 있다.

일례로 분석서버(450)는 관리 서버로서 센서 데이터를 시계열 데이터로 변환하여 실시간 분석 엔진에 전달할 수 있다. 그 경우, 실시간 분석 엔진은 행동 인식 모델에 기초하여 시계열 데이터를 분석하고 그 결과를 API(430)를 통해 관리자 또는 근무자에게 제공할 수 있다. 여기서, 분석 결과는 시간 흐름에 따른 이동형 동작 추적장치(100)의 상태들이 나열된 정보 또는 데이터를 지칭할 수 있다.

분석서버(450)의 데이터 스트림 관리 시스템은 시계열 데이터를 행동 인식 모델에 기초하여 분석된 이동형 동작추적장치(100)의 일련의 상태들과 매칭시켜 저장할 수 있다.

또한, 분석서버(450)는 시나리오 기반 컴퓨팅을 수행할 수 있다. 시나리오 기반 컴퓨팅은 이상상태(Urgency) 알람 등을 위한 스트림 처리(stream processing)를 포함하는 실시간 컴퓨팅(real-time computing); 매시간, 3시간마다, 6시간마다 등의 데이터 생성을 위한 백그라운드 처리(background processing)를 포함하는 일괄 컴퓨팅(batch computing); 및 클라이언트/서버 처리(client/server processing)를 포함하는 주문형 컴퓨팅(on-demand computing)을 포함할 수 있다.

실시간 컴퓨팅에서는, 이동형 동작추적장치(100)의 센서모듈(110)로부터의 센서 데이터를 행동 인식 모델을 통해 분석하고 분석 결과를 사용자 단말기(500)에 제공하면서 이와 함께 행동 인식 모델을 통해 분석된 데이터를 데이터베이스에 저장하고 해당 데이터 및 관련 정보를 사용자 단말기(500)에서 검색할 수 있도록 서비스할 수 있다.

이 경우, 사용자 단말기(500) 또는 상기 사용자 단말기(500)에 탑재된 애플리케이션은 상기의 센서 데이터의 제공 주체인 이동형 동작추적장치(100)가 어떤 상태인지를 확인할 수 있도록, 그리고 사용자가 직관적으로 이해할 수 있도록 미리 정해진 그래픽, 텍스트, 동영상 또는 이들의 조합 형태로 해당 정보를 검색 또는 출력할 수 있다.

일괄 컴퓨팅에서는, 이동형 동작추적장치(100)로부터의 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 데이터베이스에 저장된 센서 데이터를 감정 인식 모델을 통해 분석하고 센서 데이터와 매칭시켜 다시 데이터베이스에 저장하고, 사용자 단말의 애플리케이션의 검색/질의에 따라 대응 센서 데이터의 분석 결과를 사용자 단말기(500)에 제공할 수 있다.

주문형 컴퓨팅에서는, 이동형 동작추적장치 측으로부터의 센서 데이터를 데이터베이스에 저장하고, 일정 시간 또는 일정 기간 동안의 센서 데이터에 대한 사용자 단말기(500)로부터의 실행 요청 신호에 따라 해당 센서 데이터를 검색하고 검색한 센서 데이터를 활동량 모델을 통해 분석한 후, 분석 결과를 사용자 단말에 제공할 수 있다.

도 7은 인공지능부(400)의 주요 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.

상기 도 7을 참조하면, 본 실시예에 따른 인공지능부(400)는 제1단계 분석을 수행하는 제1 분석부(1)와, 제2단계 분석을 수행하는 제2 분석부(2)를 구비할 수 있다.

전술한 경우, 제1 분석부(1)는 작동유형 분석부(도면부호 생략), 각종 기록(history)을 저장 및 관리하는 기록부(도면부호 생략), 예측부(도면부호 생략)를 구비할 수 있다.

1단계 분석인 제1 분석부(1)는 통신모듈(120)의 수신상태, 제어부(130)의 정상작동여부, GPS 수신기(140)의 제대로의 정상적인 위치 파악 여부, 자이로스코프(160)의 실시간 정상작동 여부, 전원 공급부(170)의 배터리 방전 여부등 여러 작동유형을 분석할 수 있다.

작동유형 분석부는 센서모듈(110)의 센서 데이터에서의 특정 주파수 또는 주파수 패턴으로 구분되는 행위 또는 행동유형을 분류한다.

기록부는 이동형 동작추적장치(100)의 행위나 동작 등의 활동에 대한 일일 타임라인을 기록할 수 있다. 기록부는 일일 타임라인을 통해 이동형 동작추적장치(100)의 변화 및 분포, 주요 이상행위의 횟수 및 누적시간, A/S 횟수 등에 이용가능한 데이터를 저장할 수 있다.

제1 분석부(1)는 이동형 동작 추적장치(100)의 이상 상태를 통지할 수 있다.

제2 분석부(2)는 일일, 일주일, 한달 등의 소정 기간 동안에 대한 이동형 동작추적장치(100)의 사용횟수, 이동형 동작 추적장치(100)를 탑재한 선박(300)의 운항횟수, 운항 거리 기록 등을 사용자 단말기(500) 등에 제공할 수 있다.

또한, 전술한 경우, 제2 분석부(2)는 확장 분석부(도면부호 생략), 비교분석부(도면부호 생략), 예측부(도면부호 생략) 등을 포함할 수 있다. 각 구성부는 보고를 위한 보고부(미도시)를 포함할 수 있다.

확장 분석부는 주요 지표의 추이분석을 수행할 수 있다. 추이분석은 시간 단위, 일 단위, 주 단위 또는 월 단위로 비교 분석될 수 있다. 주요 지표는 작동시간, 상기 이동형 동작 추적장치(100)를 탑재한 선박(300)의 운항거리 등을 포함할 수 있다.

또한, 예측부(도면부호는 생략)는 분석된 이동형 동작추적장치(100)의 자료에 기반하여 이상상황을 분석하고, 현재 작동상태 등을 사전에 예측할 수 있다. 또한, 상기 예측부는 분석된 자료를 토대로 상태를 분석하여, 현재 이동형 동작추적장치(100)의 미래 상태를 예측할수 있는 것이다.

따라서, 인공지능부(400)는 센싱 데이터와 사용자 입력에 의해 선택되는 행위유형을 매칭시켜 센싱 데이터 분석에 이용하고, 이를 반복 수행하여 분석 알고리즘을 훈련시킬 수 있다. 상기 분석 알고리즘은 인공지능, 딥러닝, 기계학습 등을 이용하도록 구현될 수 있는 것이다.

이상에서와 같은 내용의 본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 상기 기술한 실시 예는 예시된 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 첨부된 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구 범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 이동형 동작 추적장치 110 : 센서모듈
120 : 통신모듈 130 : 제어부
140 : GPS 수신기 150 : 자이로스코프
160 : 자이로스코프 170 : 전원 공급부
200 : 쓰러스트 장치부 210 : 쓰러스트
220 : 프로펠러 230 : 모터
240 : 모터 드라이버 250 : 속도 제어기
260 : 콘트롤러 270 : 무선통신부
280 : 센서부 281 : 수위계
290 : 전원공급부
300 : 선박 310 : 운항장치
311 : 조작부 312 : 운항 제어SW
314 : 제어장치 315 : 통신부
316 : 저장부 317 : 표시부
400 : 인공지능부 410 : 시스템 환경
430 : API 450 : 분석서버
500 : 사용자 단말기 600 : 모니터링 장치
W,W' : 방수 케이스 C : 카메라
C-1 : 영상분석모듈

Claims

자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템에 잇어서,
조류(潮流) 또는 파도에도 선박의 자세를 고정시켜 주며, 상기 선박의 위치를 감지 및 제어를 할 수 있으며, 센서 모듈(110)이 탑재되어 상기 센서 데이터를 통신모듈(120)을 통하여 외부로 전송하는 이동형 동작 추적장치(100);
선박(300)의 하부 양측에 수직방향으로 최소 4개 이상 일정 간격으로 쓰러스트(210)가 각각 형성되어 상기 선박(300)을 추진시키며, 상기 선박(300)의 속도를 자동 제어할 수 있는 쓰러스트 장치부(200);
상기 이동형 동작 추적장치(100)가 상부에 고정 형성되고, 상기 쓰러스트 장치부(200)가 하부에 형성되며, 내부의 운항 장치(310)의 조작을 통하여 운항하는 선박(300);
상기 이동형 동작 추적장치(100)로부터 상기 센서 데이터를 수신하며, 동작과 행위의 패턴과의 비교에 기초하여, 상기 센서 데이터를 실시간 또는 일괄적으로 분석하여 상기 선박(300)의 이상 상황을 분석하는 인공지능부(400);
상기 인공지능부(400)와 연결되며, 상기 이동형 동작 추적장치(100)의 상기 센서 데이터를 실시간으로 표출하며, 제어 신호를 전송하는 사용자 단말기(500)를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템.
제1항에 있어서,
상기 이동형 동작 추적장치(100)는 표면이 방수 케이스로 이루어지며,
상기 방수 케이스의 내부에는
상기 모니터링 장치(600)와 상기 쓰러스트 장치부(200)와 통신하기 위한 통신모듈(120);
상기 이동형 동작 추적장치를 제어하기 위한 제어부(130);
상기 제어부(130)와 연결되며, 상기 선박(300)의 현재 위치 정보를 제공하는 GPS 수신기(140);
상기 제어부(130)와 연결되며, z 축(axis)을 기준으로 회전하는 프로펠러(220)들의 각속도를 측정하여 yaw, roll, pitch를 제어하여 자세 제어를 하도록 하고, 좌우 수평 밸런싱을 유지되도록 하는 자이로스코프(160: gyroscope, gyro sensor);
상기 제어부(130)와 연결되며, 전원을 공급하는 전원 공급부(170)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템.
상기 쓰러스트 장치부(200)에는 표면이 방수 케이스(W')로 이루어지며,
상기 방수 케이스 내부에는
속도제어기(250)와 상기 프로펠러(220)를 구동시키도록 연결된 각각의 모터(230)와 상기 프로펠러(220)의 방향을 제어하며, 상기 모터(230)를 온, 오프시키는 모터 드라이버(240)로 이루어지는 쓰러스트(210);
상기 프로펠러(220)와 상기 모터(230)와 연결되며, 콘트롤러(260)와 연결되는 속도 제어기(250);
상기 속도 제어기(250)와 연결되며, 무선 통신부(270)를 통해 상기 이동형 동작 추적장치(100) 또는 상기 운항장치(310)로부터 제어 신호를 수신 및 송신하는 콘트롤러(260);
상기 콘트롤러(260)와 연결되며, 상기 운항장치(310)로부터 작동 제어 신호를 수신받고, 상기 이동형 동작 추적장치(100)와 통신하기 위하여 RF, Wi-Fi. LTE 4G/5F 통신부 중 어느 하나를 구비하는 무선통신부(270);
상기 콘트롤러(260)와 연결되며, 수면(水面)을 이동하는 상기 선박의 가속도를 측정하는 가속도 센서(acceleration sensor)를 구비하는 센서부(280);
상기 센서부(280)와 연결되며, 상기 선박(300)의 현재 수위 정보를 제공하는 수위계(281);
상기 콘트롤러(260)와 연결되며, 전원을 공급하는 전원 공급부(290);를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템.
제1항에 있어서,
상기 선박(300)의 내부에는 상기 이동형 동작 추적장치(100)의 상기 통신ㅁ모듈(120)을 이용하여 통신하며, 상기 선박(300)의 좌표를 추적하여, 상기 좌표 위치가 어긋나면, 상기 좌표 위치를 정 위치로 바로 잡을수 있도록 하기 위한 모니터링 장치(600)가 더 구비되는 것을 특징으로 하는 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템.
제1항에 있어서,
상기 인공지능부(400)는 딥러닝 또는 인공지능 기반의 분석부(450)를 구비하고, 상기 사용자 단말기(600)에 제공되는 사용자 인터페이스를 통해 입력되는 신호 및 데이터에 기초하여 상기 딥러닝 또는 인공지능의 모델이나 알고리즘을 학습하도록 하는 것을 특징으로 하는 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 선박의 운항장치(310)는
상기 선박(310)을 운전 및 제어하는 조작부(311);
상기 선박(310)의 방향, 속도, 위치, 정박 및 운항 경로를 제어하는 운항 제어 SW(312);
상기 이동형 동작 추적장치(100)와 상기 쓰러스트 장치부(200)의 작동 및 제어 신호를 전송하도록 제어하는 제어장치(314);
상기 통신모듈(120)을 통해 제어 신호를 송신하는 통신부(315);
상기 이동형 동작 추적장치(100)로부터 현재 위치와 속도, 가속도를 수신받아 저장하고 카메라(C)가 형성되어 있는 저장부(316); 및
상기 제어장치(314)와 연결되며, 상기 저장부(316)의 카메라(C) 영상을 통한 영상 데이터를 표출하는 표시부(317)를 포함하는 것을 특징으로 하는 자율제어 및 인공지능을 활용한 선박 고정용 위치 추적 시스템.