원격운항자는 자율운항선박의 안전 운항에 대한 책임이 있는 사람으로 위급한 상황에 개입하여 원격조종을 수행하는 역할을 수행한다. 기존의 유인선 항해 환경에서는 단일 선박에 선장, 당직사관, 당직 조타수 등의 선교 인력이 동시에 승선하고 있어, 미숙한 선 박조종을 수행할 때에도 이를 지원이 가능한 조직으로 구성된다. 다수의 선박을 동시에 관리하는 원격운항자는 각 선박에 대한 조종 특 성에 대응이 필요하고, 위급한 상황에서만 상대적으로 짧은 시간 동안 개입해야 함에도 단일 선박에만 집중할 수 없는 방식으로서, 긴급 한 선박 조종에 대한 조직적 지원을 제공받기 어려울 것으로 예상된다. 본 연구에서는 원격운항자의 선박조종을 지원하기 위한 선박 조 종 행동 예측 모델 개발을 위한 기초연구로서, 숫자가 아닌 패턴을 활용한 행동 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법론은 선박 조종 데 이터를 패턴화하는 과정, 행동 패턴을 자기회귀 모델에 학습하여, 실제 선박에서의 개인의 조종 습관에 기반한 선박 조종 행동 예측 방법 을 제안하고, 원격운항자의 선박별 선박 조종을 지원하기 위한 선박 조종 행동 예측 모델 활용의 구체적인 예시를 제공한다. 검증된 패턴 을 활용한 행동 예측 방법은 원격운항자의 조종 특성 적응을 지원하는 모델의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

The remote operator of a maritime autonomous surface ship ensures navigational safety by intervening and executing remote control during critical situations. In a conventionally manned ship, a full bridge team comprising a captain, watch officers, and a helmsman provides support to mitigate inexperienced ship handling. In contrast, a remote operator must process the characteristics of different ships to simultaneously manage multiple ships. Unlike the immediate support offered by a dedicated on-board team in an emergency ship-handling scenario, remote control is typically limited to brief periods of support. This research investigates the development of a ship maneuvering behavior prediction model to assist remote operators and proposes a prediction method using behavior patterning. The proposed method includes patterning historical ship maneuvering data, training an auto-regressive model on these behavioral patterns, and developing a personalized ship control style-based steering action prediction model for an actual ship. Further, this research presents concrete examples of utilizing the pattern-based prediction method to support remote operators. This validated approach can facilitate the development of ship control assistant models to help remote operation by adapting the characteristics of the ship.

요 약
Abstract
1. 서 론
2. 방법론
    2.1 선박 조종 데이터의 전처리
    2.2 선박 조종 시퀀스의 심볼화
    2.3 조종 행동패턴의 추출
    2.4 조종 행동패턴 자기회귀 학습
    2.5 조타 행동 예측 시험
3. 연구결과
    3.1 조타 행동 패턴 모델 학습 결과와 활용
    3.2 조종 행동 예측 비교 시험 결과
    3.3 조종 행동 예측 모델 개발을 위한 제안 모델의 활용
4. 결 론
References

• 황태민(국립목포해양대학교 해상운송시스템학과 박사과정) | Taemin Hwang (Graduate Student, Department of Maritime Transportation System, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea)
• 김성철(국립목포해양대학교 승선실습과정부 교수) | Sung-Cheol Kim (Professor, Division of Cadet Training, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea)
• 윤익현(국립목포해양대학교 항해정보시스템학부 교수) | Ik-Hyun Youn (Professor, Division of Navigation & Information Systems, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea) Corresponding author