KCI등재
선박 간 충돌 방지를 위한 분산 확률 탐색 알고리즘의 비용 함수에 관한 연구 = A Study on Cost Function of Distributed Stochastic Search Algorithm for Ship Collision Avoidance
저자
김동균 (고베대학교 해사과학대학원)
발행기관
학술지명
해양환경안전학회지(Jouranl of the Korean Society of Marine Environment & Safety)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
178-188(11쪽)
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When using a distributed system, it is very important to know the intention of a target ship in order to prevent collisions. The action taken by a certain ship for collision avoidance and the action of the target ship it intends to avoid influence each other. However, it is difficult to establish a collision avoidance plan in consideration of multiple-ship situations for this reason. To solve this problem, a Distributed Stochastic Search Algorithm (DSSA) has been proposed. A DSSA searches for a course that can most reduce cost through repeated information exchange with target ships, and then indicates whether the current course should be maintained or a new course should be chosen according to probability and constraints. However, it has not been proven how the parameters used in DSSA affect collision avoidance actions. Therefore, in this paper, I have investigated the effect of the parameters and weight factors of DSSA. Experiments were conducted by combining parameters (time window, safe domain, detection range) and weight factors for encounters of two ships in head-on, crossing, and overtaking situations. A total of 24,000 experiments were conducted: 8,000 iterations for each situation. As a result, no collision occurred in any experiment conducted using DSSA. Costs have been shown to increase if a ship gives a large weight to its destination, i.e., takes selfish behavior. The more lasting the expected position of the target ship, the smaller the sailing distance and the number of message exchanges. The larger the detection range, the safer the interaction.
더보기충돌 피항 동작은 선박 간 끊임없이 영향을 주고받는다. 특히 다수의 선박이 조우하는 경우, 상대 선박의 피항 의도를 파악하고 서로에게 얼마나 영향을 미치는 지를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위해 분산 확률 탐색 알고리즘이 제안되었다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 이웃 선박과 반복적인 메시지 교환을 통해 비용을 가장 크게 낮출 수 있는 코스를 탐색 후 확률과 제한 조건에 따라 기존의 코스를 유지할지 아니면 새로운 코스를 선택할지를 결정한다. 그러나 분산 확률 탐색 알고리즘에 사용된 파라미터가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 증명되지 않았다. 본 논문에서는 분산 확률 탐색 알고리즘의 파라미터와 가중치가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한 타선과의 피항 거리를 조절하기 위한 충격 흡수 영역을 소개한다. 실험 방법은 두 선박이 조우할 수 있는 세 가지 상황, 즉 정면에서 조우하는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황에 파라미터와 가중치의 변수들을 조합하여 실험을 진행하였다. 각 상황 당 8,000회, 총 24,000회의 실험이 진행되었다. 실험 결과 모든 실험에서 한 건의 충돌도 발생하지 않았다. 선박이 목적지에 큰 가중치를 줄 경우, 즉 이기적인 행동을 할 경우, 비용은 증가함을 보였다. 타선의 움직임을 더 길게 예측할수록 항행 거리, 메시지 교환 횟수는 작아지는 경향을 보였다.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 신청제한 (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.42 | 0.42 | 0.43 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.45 | 0.43 | 0.592 | 0.13 |
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