해상운송에서 충돌사고는 인명과 재산에 막대한 피해를 끼치는 중요한 안전 문제로써, 국제해사기구(International Maritime Organization, IMO)가 제정한 국제해상충돌예방 규칙(International Regulations for Preventing Collisions at Sea, COLREGs)의 철저한 준수가 권장 된다. 그러나 복잡한 해상 환경과 인간의 인지적 한계로 인해, 항해사가 실시간으로 최적의 충돌회피 의사결정을 내리기란 쉽지 않다. 본 연구는 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)인 GPT를 활용하여, 유인선 항해사가 COLREGs 규칙에 부합하는 충돌회피 판단을 신속 하고 정확하게 내릴 수 있도록 지원하는 단계별 프롬프트 설계안을 제시한다. 특히 4단계 충돌회피 과정을 확장하여, 항해사가 GPT와 자 연어로 상호작용할 때 사용할 표준화된 프롬프트를 구체화하였다. 가상의 시나리오 적용 결과, 항해사는 GPT의 조언을 통해 주변 상황 인식부터 회피경로 선정, 실행 단계까지 일관적으로 보고받을 수 있었으며, COLREGs의 준수와 충돌위험지수(Collision Risk Index, CRI) 계 산 등의 복잡한 작업을 AI가 보완함으로써 인적 오류를 줄일 가능성을 보였다. 이러한 결과는 자율운항선 뿐만 아니라 현행 유인선 운항 에서도 AI-항해사 협업을 통한 안전성 향상을 도모할 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 상선과 어선의 충돌사고를 예방하기 위한 인공지능(AI) 기반 충돌 회피 시스템의 도입을 위하여 해외 사례를 조사하 고 도입에 필요한 기술적 요소 고찰을 통해 구체적인 도입 방안을 제안하였다. 최근 10년간 발생한 상선의 해양사고 통계를 분석한 결과, 약 87%가 인적 과실에 기인함을 확인하였다. 기존의 충돌 예방 대책은 주로 선원 교육과 항해 규칙 준수에 초점을 맞추었으나, 인적 오류 를 완전히 배제하는 데에는 한계가 있었다. 이에 따라 AI 기반 충돌 회피 시스템의 도입이 해상 안전을 위한 효과적인 해결책으로 주목받 고 있다. 본 연구에서는 AI 기반 충돌 회피 시스템의 기술적 개념과 핵심 요소를 고찰하고, 해외 사례를 통해 시스템의 실효성을 검증하 였다. 또한 우리나라 해운업계의 현황을 분석하여 도입을 위한 절차와 방법을 제시하였으며, 기술 도입이 미치는 긍정적인 영향을 평가하 였다. 연구 결과, AI 기반 충돌 회피 시스템은 실시간 데이터 분석과 자율적 회피 기능을 통해 충돌 위험을 효과적으로 줄일 수 있음을 해외 사례 연구를 통해 확인하였다. 그러나 기술 개발, 법적 규제 정비, 산학연 협력 강화 등 도입을 위한 다양한 과제가 존재하며, 이를 해결하기 위한 정책적 지원이 필요함을 강조하였다. 본 연구는 선박 충돌사고 예방 등 해상 안전에 기여할 수 있는 실질적인 방안을 제시 함으로써 관련 분야의 학술적 및 실무적 발전에 이바지하고자 한다.

선박의 안전운항에서 충돌회피는 핵심적인 요소이며, 자율운항선박의 출현과 인공지능 기술의 발전에 따라 충돌회피 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 충돌회피 기준 설정에는 객관적인 기준이 없어 어려움이 있으며, 국제해상충돌예방규칙 17조에서도 유지 선박의 충돌회피협력 동작 시점이 명확히 정의되지 않아 실무적인 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 Lee and Furukawa(2022)는 새로 운 충돌평가 모델인 CDC(Computed Distance at Collision)를 제안하였으며, 이 모델은 두 선박 간의 충돌 위험을 정확하게 평가하는 데 기여 하였다. 본 연구는 기존 CDC의 한계를 보완하고 실용화를 목표로, 선박의 기준좌표를 GPS 안테나 위치로 개선하여 충돌평가의 실용성을 높이고자 한다. 시나리오로 부산 신항과 통영 입항 구간을 선택하여 개선된 CDC를 적용한 결과, 두 선박 간 충돌 회피의 구체적인 시점 을 정량적으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 VTS의 선박 관제에 실질적인 도움을 제공할 수 있는 데이터로 활용될 수 있으며, 향후 선박 운항 안전성을 높이는 데 기여할 것이다.

Ship collision accidents not only endanger the safety of ships and personnel, but also may cause serious marine environmental pollution. To solve this problem, advanced technologies have been developed and applied in the field of intelligent ships in recent years. In this paper, a novel path planning algorithm is proposed based on particle swarm optimization (PSO) to construct a decision-making system for ship's autonomous collision avoidance using the process analysis which combines with the ship encounter situation and the decision-making method based on ship collision avoidance responsibility. This algorithm is designed to avoid both static and dynamic obstacles by judging the collision risk considering bad weather conditions by using BP neural network. When the two ships enter a certain distance, the optimal collision avoidance course and speed of the ship are obtained through the improved collision avoidance decision-making method. Finally, through MATLAB and Visual C++ platform simulations, the results show that the ship collision avoidance decision-making scheme can obtain reasonable optimal collision avoidance speed and course, which can ensure the safety of ship path planning and reduce energy consumption.

본 연구의 목적은 과거 12년(2010~2021년)간 발생한 상선의 충돌사고 668건을 조사하여 충돌의 원인요인을 조사하고 이를 통계 적으로 분석하여 항해사의 인적과실 예방 충돌회피(HEPCA) 모델을 제안하는 것이다. 중앙해양안전심판원의 통계연보 및 충돌사건 재결서 를 조사하여 상선의 충돌 원인요인 데이터를 수집하고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석을 수행하였다. 1단계 분석으로 상선 충 돌사고 668건을 대상으로 충돌원인을 분석하였고, 2단계 분석에서는 식별된 최대빈도 원인요인을 세부적으로 분석하였다. 분석결과, 충돌 원인은 항해사의 인적과실이 98 %인 것으로 식별되었으며, 빈도 높은 요인 순서는 경계소홀 〉항행법규위반 〉조선 부적절 순이었다. 경계 소홀의 원인 요인은 주로 상대선 초인 후 지속감시 소홀이었으며 상대선박의 존재를 인식하지 못한 원인은 주로 당직시간에 다른 작업을 한 요인이었다. 분석결과를 적용하여 인적과실 예방을 위한 HEPCA 모델을 제안하였고, 이를 재결서의 충돌사건에 적용해보았다. 본 연구결과는 해기사 교육기관 및 실무에서 항해사의 인적과실로 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 교육 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

중앙해양안전심판원(2019)에서 발표한 최근 5년의 해양사고통계자료에 따르면 충돌사고의 대부분은 20톤 미만의 어선에서 발 생하고 있으며 전방 부주의, 경계 소홀 등의 운항과실로 인한 사고가 주요 원인으로 나타나고 있다. 이러한 사고 방지를 위해 운항자를 대상으로 훈련 및 교육을 강화하고 있지만 충돌사고는 빈번히 발생되고 있으며 충돌 사고를 줄이기 위한 기술적인 방안 또한 지속적으로 개발중에 있다. 본 연구에서는 고속 활주형 소형 선박에 WAVE 통신 기술을 적용하여 선박 간 거리, 속도, 방위에 기반한 조우 상황을 고 려하여 충돌 회피 동작이 가능한 제어 알고리즘을 개발하였으며, WAVE 통신-제어기를 결합하여 충돌 회피 시스템을 구축하였다. 그리고 충돌 회피 동작의 검증을 위해 두 소형 선박간의 정면, 추월, 교차의 3가지의 조우 시나리오에 대해서 시뮬레이션을 수행하고 실선 시험 을 통해서 충돌 회피 알고리즘을 검증하였다.

Robots for a wide range of purposes have been developed along with the rapid industrialization. On the basis of higher convenience, the robots have been creating new industrial environment. The robots are generally classified into service robots and industrial robots. Robots in various shapes have been developed on the basis of the autonomous mobile robots. The autonomous mobile robots have the possibility to crash against any object in their moving range. This paper suggests a collision avoidance method to prevent collision of robots. The collision avoidance method analyzes the road context data and makes a robot move to a safe area. The collision avoidance method proposed in this paper converts the road context data into the information value. The collision avoidance method analyzes the present risk on the basis of the converted information value. The collision avoidance method makes a robot move to a safe area when crash is estimated by the information analysis.

최근 4년 간 발생한 해양사고 통계자료(중앙해양안전심판원, 2018)에 의하면 충돌사고의 대부분이 어선을 포함한 소형선에서 발생하고 있으며 경계소홀, 항행법규 미준수 등의 인적 요인이 충돌사고의 주요 원인이 되고 있다. 이에 따라 사고 예방을 위해 교육, 훈련을 확대 강화하고 있지만 소형선에 대한 사고는 여전히 일어나고 있는 실정이며 인적 요인으로 유발되는 사고를 줄이고자 기술적 방안 이 지속적으로 개발되고 있다. 본 연구에서도 상대적으로 고속인 소형선에 송·수신 주기가 빠른 WAVE 통신기술을 적용하여 충돌 회피시스템 구성하므로 인적 요인으로 인해 발생하는 사고를 감소시키고자 하였다. 그에 따라 통신 범위의 적정성 판단하고 회피동작 시간과 범위를 설정하였으며 그 것을 토대로 제어 알고리즘 고안 하였다. 그리고 통신단말기-제어기-조타장치를 구성하고 충돌회피 모의 시뮬레이션을 수행하므로 경보신호 발생 시 회피동작의 정상 구현을 확인하였다.