퍼지/ANFIS 기반 충돌위험도 예측 및 실시간 의사결정

Fuzzy/ANFIS Collision Risk Prediction and Real-Time Decision Support

연구 내용

선박 충돌위험 지표(CRI)를 퍼지 추론과 ANFIS 학습으로 정교화하고 실시간 의사결정을 지원하는 연구

본 연구는 Maritime Autonomous Surface Ship과 선박교통시스템 환경에서 충돌위험을 선제적으로 구분하고 의사결정에 반영하는 모델을 개발합니다. stand-on 상황의 충돌위험 예측에는 퍼지추론 기반 추론·시퀀스 모델을 적용하고, Computed Distance at Collision(CDC)과 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(ANFIS)을 결합해 선박형상과 경계조건을 반영한 위험도 산정 체계를 구성합니다. 또한 근접충돌에서 거리·시간 효율성을 고려하는 퍼지 추론 모델을 검토하고, GPT 기반 프롬프트 설계로 항해사 수준의 실시간 충돌회피 결정지원을 구현하는 방향을 포함합니다.

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연구 흐름

먼저 근접충돌 상황에서 효율적인 충돌위험 추론을 목표로 퍼지 이론 기반 위험지표 산정 방식을 정리했습니다. 이후 선박 간 상대항법 관계에서 stand-on 선박 판정에 따른 충돌위험 예측을 확장하고, 2025년에는 GPS 의존 지표의 한계를 보완하기 위해 CDC를 도입해 ANFIS 학습 기반의 위험도 분별력을 강화했습니다. 최근에는 모델 기반 위험추정 결과를 의사결정 지원으로 연결하기 위해 GPT 기반 실시간 충돌회피 의사결정지원 프롬프트 설계를 수행하고, 이를 스마트 의사결정 시스템 개발 과제로 연계하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

실시간 Collision Risk Index(CRI) 산정
근접충돌 시나리오 효율 기반 위험 추론
CDC-ANFIS 기반 선박유형별 위험도 차별화
stand-on/대응관계 상황별 충돌위험 예측
충돌회피 후보 동작 우선순위 제안
항해사 의사결정 지원용 프롬프트 템플릿
VTS 경보 규칙을 위한 위험도 입력
위험도 기반 회피 시간창(Time-to-Collision) 추정
시뮬레이션-학습 연계 위험모델 보정
실선 검증을 위한 의사결정 로직 통합