해상교통이 밀집된 환경에서 항해사는 다수의 선박을 동시에 감시하며 각 선박과의 조우관계 및 충돌위험을 판단해야 하며, 이로 인한 인지 부하 증가는 충돌사고의 주요 원인인 인적 오류로 이어질 수 있다. 국제해상충돌예방규칙(International Regulations for Preventing Collisions at Sea, COLREGs)은 대부분 두 선박 간 조우를 전제로 하여, 셋 이상이 얽히는 다중선박 환경에서는 규칙 적용의 모호 성, 규칙 충돌, 단일 기동의 양립성 문제가 발생한다. 본 연구는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 유인선 항해사의 실시간 충 돌회피 의사결정 지원 도구로 활용하는 단계별 프롬프트 설계안을 제안한다. 본 연구의 기여는 새로운 알고리즘이 아니라, 항해사가 LLM 과 자연어로 상호작용하며 COLREGs에 부합하는 판단을 신속·일관되게 내리도록 돕는 표준화된 질의-응답 구조에 있다. 탐지·위험평가·경 로계획·조치실행의 4단계에서 항해사가 제공할 정보와 LLM에 요청할 판단 항목을 구조화하였으며, 위험평가 단계는 충돌위험지수, 최근 접접근거리, 최근접접근시간, 나침방위변화량 기반 위험도 순위화를, 경로계획 단계는 규칙 충돌 검증과 통합 회피기동 도출을 핵심 질의 로 포함한다. 이러한 정량지표는 LLM과 연동된 계산 도구를 통해 요청·수신되는 값으로 다룬다. 본선 외 5척이 혼재하는 시나리오 적용 결과, 항해사는 위험순위를 일관되게 보고받고 최위험 상대선의 회피 기동이 다른 상대선과 규칙 충돌을 유발하는지 사전 검증할 수 있 었다. 이는 프롬프트 기반 AI와 항해사의 협업이 상황인식과 의사결정 품질 향상에 기여할 수 있음을 시사한다.

In congested maritime traffic, navigators must monitor multiple vessels simultaneously and assess the encounter relationship and collision risk for each target; the resulting cognitive load is a major cause of human error leading to collisions. The International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs) mostly assume two-vessel encounters; when three or more vessels interact, ambiguity in rule application, conflicts between rules, and the compatibility of a single maneuver become critical issues. This paper proposes a stepwise prompt design using a large language model (LLM) as a real-time decision-support tool for manned-ship navigators. Rather than introducing a new collision-risk algorithm, a standardized question-and-answer structure that allows navigators to interact with the LLM through natural language to make rapid, consistent, COLREGs-compliant decisions is proposed. The framework consists of four phases—detection, risk assessment, route planning, and execution—and specifies the information navigators provide and the judgments requested from the LLM at each phase: risk ranking using the collision risk index, distance at closest point of approach, time to closest point of approach, and variance of compass degree for risk assessment, as well as rule-conflict verification with integrated maneuver derivation for route planning. These indicators are outputs from LLM-linked tools, rather than values calculated in this study. The proposed design was applied to a dense-traffic scenario with one own ship and five targets, allowing the navigator to consistently receive risk-ranked information and verify in advance whether a maneuver for the highest-risk target would conflict with the rules applicable to other targets. These results suggest that prompt-based AI–navigator collaboration can enhance situational awareness and decision-making quality in multi-ship environments.

요 약
Abstract
1. 서 론
2. 이론적 배경
    2.1 COLREGs 기반 충돌회피 절차
    2.2 정량지표의 도구적 활용
    2.3 다중선박 조우 유형
    2.4 규칙 충돌의 유형
3. 단계별 프롬프트 설계
    3.1 설계 원리
    3.2 탐지 단계 프롬프트
    3.3 위험평가 단계 프롬프트
    3.4 경로계획 단계 프롬프트
    3.5 조치실행 단계 프롬프트
    3.6 재평가 질의
4. 가상 시나리오 적용
    4.1 시나리오 설정
    4.2 탐지 단계 적용
    4.3 위험평가 단계 적용
    4.4 경로계획 단계
    4.5 조치실행 단계
    4.6 시간 단계별 상호작용
    4.7 시나리오 결과 요약
    4.8 논의
5. 결 론
References

• 이재용(국립목포해양대학교 해상운송시스템학과 박사과정) | Jae-Yong Lee (PhD Candidate, Department of Maritime Transportation System, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea)
• 남궁호(국립목포해양대학교 해양산업융합학과 교수) | Ho Namgung (Professor, Department of Maritime Industry Convergence, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea) Corresponding author