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자료유형
학술저널
저자정보
김원욱 (한국해양수산연수원) 김대희 ([주]삼우이머션) 윤대근 (목포해양대학교)
저널정보
해양환경안전학회 해양환경안전학회지 해양환경안전학회지 제24권 제7호
발행연도
2018.1
수록면
870 - 874 (5page)

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선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.
#퇴선 #피난 #기계학습 #강화학습 #인공지능

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Google google schola 하솔 / 2013 / 손상 선박의 자세를 고려한 여객선 승객 탈출 시뮬레이션 / 대한조선학회 논문집 50(3):175~181 dbpia IMO / 1988 / MSC.1/Circ.1238, Forecasting The Flow Of People / Railway Research Review google schola 김원욱 / 2018 / 선박 피난분석 프로그램 개발 / 수산해양교육연구 30(2):422~432 dbpia 김원욱 / 2016 / 선원들의 가시거리별 피난시간 연구 / 해양환경안전학회지 22(6):600~606 dbpia

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