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선박 근접 충돌사고 데이터를 이용한 충돌 위험도 추론 시스템
남궁호,정중식,김주성 한국지능시스템학회 2019 한국지능시스템학회논문지 Vol.29 No.5
Collision risk at sea has been studied as a required quantitative index for making a decision of collision avoidance between ships. Recently, inference methods of the collision risk were proposed on the basis of the fuzzy theory because of being possible to collect data in real time. Fuzzy inference system was composed of results of interview with navigating officers. In this study, we obtained fuzzy inference system by utilizing the adaptive neuro fuzzy inference system through extracting ship near-collisions data. Proposed fuzzy inference systeme expressed appropriate collision risk index corresponding to level. It was possible to express various collision risk index compared to existing the fuzzy inference system. 해상에서 선박의 충돌 위험도는 충돌 회피 동작을 위해 의사결정시 요구되는 정량적인 지수로써 연구되어 왔다. 최근실시간으로 정보 수집이 가능해지면서 퍼지 이론 기반의 충돌 위험도 추론 방법이 제안되었다. 퍼지 추론 시스템은 항해사와인터뷰에 의한 결과에 기반을 두고 퍼지 이론을 적용하여 충돌 위험성을 표현하였다. 본 연구에서는 선박 안전영역을적용하여 선박 근접 충돌사고 데이터 추출을 통해 퍼지 집합을 이끌어 내고, 적응형 뉴로-퍼지 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS)을 활용함으로써 퍼지 추론 시스템을 얻어내고자 하였다. 조우하는 선박에 적용 결과, ANFIS 기반설계된 퍼지 추론 시스템은 단계별 대응되는 적절한 충돌위험도 값을 추론하였으며, 기존 퍼지 추론 시스템에 비해 다양한충돌위험도 추론 값의 표현이 가능하였다.