자율운항 선박을 위한 시공간 비용장 기반의 전역 연료 최적 항로 계획 방법

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 시간에 따라 변하는 해양∙기상 환경을 4차원 시공간 비용장으로 모델링하고, 이를 기반으로 전역 연료 최적 항로를 설계하는 방법을 제안한다. 기존의 연료 최적 항로 계획 기술은 주로 정적 비용지도나 제한적인 이웃 탐색을 전제로 하여, 시변성 해양 환경과 선박의 방향 의존적 연료·속도 특성을 온전히 반영하지 못하는 한계를 갖는다. 또한, 이산화된 격자 탐색으로 인해 정밀한 최적 해 도출에 제약이 따른다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 위도–경도–시간–방위각으로 구성된 4차원 비용장 위에서 선박의 성능 모델과 해양 환경 조건을 통합하여 방향별 연료 소모율과 항해 시간을 계산하였다. 이후 세미-라그랑지안 기반의 동적 계획법을 적용하여 전역 누적 최소 연료 포텐셜을 산출하고, 이중 선형 보간법을 이용한 연속적 역추적을 통해 격자 제약을 극복한 최적 항로를 도출하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해 부산항–싱가포르항 실해역 항로를 대상으로 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 동일한 조건에서 기존 항로 계획 기법들과 비교한 결과, 제안 기법은 연료 소모량을 유의미하게 절감하면서도 도착 시간의 안정성을 유지하였으며, 동적 해양 환경 제약을 충실히 반영한 현실성 높은 항로를 생성함을 확인하였다. 이러한 결과는 제안된 방법이 실제 항로 계획 문제에서 연료 효율성과 운항 신뢰성을 동시에 확보할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서 제시한 방법론은 자율운항선박의 핵심 항법 알고리즘뿐만 아니라 해상 물류, 원격 무인 운항, 해양 탐사 등 다양한 분야의 운항 최적화에 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Fuel-optimal route planning in maritime navigation requires
accounting for time-varying oceanic and atmospheric conditions that
significantly influence vessel propulsion performance and overall fuel
efficiency. Traditional fuel-optimal routing methods rely on static
cost maps or limited neighbor-based searches, which restrict their
ability to fully incorporate the temporal variability of marine
environments as well as the heading-dependent fuel consumption
and speed characteristics of vessels. Furthermore, discrete grid
search structures inherently limit the precision of the resulting
optimal routes.
To overcome these limitations, this study models the dynamic marine
environment as a four-dimensional cost field defined over latitude,
longitude, time, and heading, integrating ship performance with
environmental conditions to compute direction-dependent fuel
consumption and travel time. A Semi-Lagrangian–based dynamic
programming framework is then employed to compute the globally
accumulated minimum fuel potential, and the final optimal route is
extracted through continuous backtracking using bilinear
interpolation, thereby mitigating the resolution constraints of
discretized grid-based searches.
The proposed method was validated through numerical simulations
along the real-world route between Busan and Singapore. Under
identical departure and arrival conditions, the method achieved
substantial reductions in fuel consumption while maintaining stable
arrival times and produced realistic routes that faithfully reflected
dynamic marine environmental constraints. These results indicate
that the proposed framework can simultaneously enhance fuel
efficiency and operational reliability in practical routing scenarios.
The methodology is expected to contribute not only to core
navigation algorithms for autonomous ships but also to route
optimization in maritime logistics, remote unmanned operations, and
ocean exploration.

목차 (Table of Contents)

• 제1장서론 1
• 제1절연구배경및목적. 1
• 제2절논문의구성 3
• 제2장연구배경 4
• 제1절이론적배경 4
• 1.해양,기상환경과항로최적화구조 4
• 2.선박운동모델과좌표계정의. 7
• 3.연료소비및항해시간비용의물리적모델링. 8
• 제2절관련연구 14
• 1.전역최적화기반접근법. 14
• 2.휴리스틱기반접근법. 15
• 3.학습기반접근법. 17
• 제3장시공간비용장기반항로최적화. 20
• 제1절최종탐색비용장생성 22
• 1.시공간격자구조정의. 22
• 2.선박물리모델기반단위비용산출 23
• 3.최종탐색비용장구성. 28
• 제2절전역누적포텐셜장생성 29
• 1.누적비용포텐셜장정의. 29
• 2.전역누적비용전파 30
• 제3절최적항로역추적 33
• 1.항로역추적. 33
• 2.최종경유점항로생성. 34
• 제4장실험결과및분석. 35
• 제1절실험환경 35
• 제2절실험결과 38
• 1.연료효율성. 38
• 2.운항안정성. 42
• 3.파라미터민감도. 44
• 4.항로재계획. 46
• 5.격자해상도. 52
• 제5장결론 54
• 참고문헌 55
• ABSTRACT. 60