An Ant Colony Optimization Algorithm(ACO) is one of the frequently used algorithms to solve the Traveling Salesman Problem(TSP). Since the ACO searches for the optimal value by updating the pheromone, it is difficult to consider the distance between the nodes and other variables other than the amount of the pheromone. In this study, fuzzy logic is added to ACO, which can help in making decision with multiple variables. The improved algorithm improves computation complexity and increases computation time when other variables besides distance and pheromone are added. Therefore, using the algorithm improved by the fuzzy logic, it is possible to solve TSP with many variables accurately and quickly. Existing ACO have been applied only to pheromone as a criterion for decision making, and other variables are excluded. However, when applying the fuzzy logic, it is possible to apply the algorithm to various situations because it is easy to judge which way is safe and fast by not only searching for the road but also adding other variables such as accident risk and road congestion. Adding a variable to an existing algorithm, it takes a long time to calculate each corresponding variable. However, when the improved algorithm is used, the result of calculating the fuzzy logic reduces the computation time to obtain the optimum value.

본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성을 2개의 투입자료와 4개의 산출자료를 이용하여 DEA법을 이용하여 측정하였고, 정성적 자료는 전문가의 설문 및 면접결과로 평가하였다. 또한, 이러한 자료를 통합하기 위한 방법은 의사결정지원시스템인 퍼지로직을 적용하였고, 이 평가방법을 이용하여 RCC/RSC의 운영효율성의 우선순위를 평가하였다. 그 결과 목포, 제주, 부산, 통영, 인천, 여수, 동해, 울산, 포항, 속초, 태안, 완도, 군산RSC 순으로 효율성이 높은 것으로 나타났다.

해상에서 해양사고를 예방하고 선박의 통항안전성을 증대시키기 위해 연안 VTS와 항행보조시설이 적극 검토되고 있다. 그러나 이러한 시설의 설치에는 막대한 비용과 예산이 든다. 따라서 연안해역에 통항 위험성을 평가하여 우선순위를 결정해야하고 통항 위험성평가는 조선자의 관점에서 평가되어야 한다. 한편, 인간의 사고에는 많은 형태의 애매함이 존재하기 때문에 이러한 애매함을 반영하기 위해 본 연구에서는 퍼지로직과 쇼케적분을 이용하여 연안해역의 선박 통항안전성을 평가하였다. 본 연구의 목적은 퍼지로직과 쇼케적분을 이용하여 조선부담감을 고려할 수 있는 평가모델을 개발하고 우리나라 연안해역을 8개로 나누고 연안 VTS와 항행보조시설 설치의 우선순위를 결정하기 위한 평가를 실시하였다.