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ISSN : 1225-827X(Print)
ISSN : 2287-4623(Online)
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology Vol.55 No.2 pp.172-180
DOI : https://doi.org/10.3796/KSFOT.2019.55.2.172

A study on ship motion control system design for developing autonomous system: Experimental study

Kyong-Hyon KIM, Jin-Ho SUH1, Young-Bok KIM1*
Student, Department of Control and Mechanical Engineering, Pukyong National University, Busan 48513, Korea
1Professor, Department of Mechanical System Engineering, Pukyong National University, Busan 48547, Korea
Corresponding author: kpjiwoo@pknu.ac.kr, Tel: +82-51-629-6197, Fax:+82-51-629-6188
20190325 20190517 20190522

Abstract


In this study, a ship motion control system design method is introduced for autonomous ships. Some related research results and technologies for autonomous ships have already been developed and applied to testing ships. Recently, the Norwegian Maritime Authority and the Coastal Administration have signed an agreement and started to test autonomous ships in the defined area. Considering recent technology trends and background, in this paper, the authors also try to develop autonomous ship control technologies. In the designed control system, an observer is introduced to estimate unmeasurable system states. Based on the servosystem with state estimator, ship motion control experiment is performed to evaluate control performance using a model ship in water basin.



자율운항시스템 개발을 위한 선박운동제어에 관한 연구 : 실험적 연구

김경현, 서진호1, 김영복1*
부경대학교 대학원 제어기계공학과 학생
1부경대학교 기계시스템공학과 교수

초록


    Ministry of SMEs and Startups, Korea

    서 론

    무인화 기술은 산업전반에 걸쳐 활용되어 생산성 향 상뿐만 아니라, 작업환경 개선을 통해 산업구조의 질적 인 개선효과를 누리고 있다. 무인화 기술은 자동차를 비롯한 이동 및 이송용 도구에도 활발히 접목되어 실생 활에서 누구나 접할 수 있게 되었다. 이러한 기술은 해상 환경에도 오래 전에 적용되어 운용되고 있으며, 군사목 적 혹은 해상환경 관측을 위한 특수한 목적에서 시도되 었다고 할 수 있다. 그러나 열악한 해상환경 때문에 최근 까지도 완전한 무인화는 극히 일부대상에 국한되어, 그 활용도는 육상에서 운용되는 자동차 수준에 이르지 못 한 것이 현실이다. 여러 가지 이유가 있으나, 무엇보다 적용환경의 열악성이 가장 큰 장애요인이라 할 수 있다. 단적인 예로, 출항 후 외해에서의 자동운항기술은 이미 오래전부터 적용되어 항해사들의 근무환경개선과 운항 경비절감 등의 효과를 가져왔다. 그러나 복잡한 내항이 나, 좁은 항로를 운항해야 할 경우에는 자연환경 뿐 만 아니라 타 선박간의 충돌방지를 위한 복잡한 운항알고 리즘 및 전략이 필요하다. 특히 운항알고리즘에는 운항 환경에 따른 선박의 유체력특성변화 등이 면밀하게 반 영되어야 한다는 필요성에 따라 최근 이와 관련한 연구 가 시도되고 있다. 안벽으로 접근하는 과정 중에 발생하 는 선박유체력특성변화는 상당히 복잡하고, 선박운동에 미치는 영향 또한 커, 이것은 선박접안기술이 아직도 완 성되지 못한 결과로 이어진다(Hasegawa and Fukutomi, 1994;Kasasbeh et al., 1993). 즉, 앞서 언급한 것과 같이 비교적 넓은 항해조건에서의 자율운항은 큰 문제없이 가능하나, 내항으로 들어와 안벽으로 접근을 시도하는 시점부터는 선박운동속도가 지극히 느림에도 불구하고 터그보트 등의 지원이 필요하게 된다. 선박규모가 클수 록 조종성이 떨어져 이러한 어려움은 가중된다. 완전한 무인화기술의 완성을 위해서는 반드시 해결해야 할 이 슈이기도 하지만, 다른 관점, 즉 선박자체에 필요한 기술 을 접목하기보다, 항만측에서 효과적으로 대응함으로써 안전하게 접안을 완성할 수 있는 기술과 방법도 있다 (Tran et al., 2014, 2018, Kim et al., 2018).

    출항에서 접안까지의 전 과정을 자율적으로 완성하고 자 하는 기술개발은 이미 선진외국에서 시도하고 있으 나 아직 뚜렷한 결과를 도출하지 못하고 있다.

    이러한 관련기술개발노력은 노르웨이 등 선진 외국의 연구자들이 주도하고 있으며, 그 기술수준은 상당하여 Fig. 1과 같이 실용화를 위한 실환경 테스트를 진행하고 있다. GPS 활용기술의 고도화와 정보통신기술의 발전 이 이를 가능하게 하였다. 정보통신분야에서는 세계적 기술역량을 보유한 우리로서는 충분히 도전해 볼 만한 분야이며, 미래에는 글로벌 경쟁력을 갖춘 기술을 확보 할 수 있을 것으로 기대한다. 이를 위해서는 정보통신기 술뿐만 아니라, 선박운동제어에 관한 기본기술을 반드 시 확보해야 한다. 선박운동제어 관련분야에서도, 정말 사소한 기술까지 선진해외기술이 주도하고 있는 것이 현실이다. 자율운항을 위한 기본은 선박운동제어기술이 다. 그래서 저자들도 선박운동제어에 관한 다양한 연구 를 수행하고 있다(Bui et al., 2010;Bui et al., 2011;Bui and Kim 2011;Ji et al., 2013, 2015;Tran et al., 2014). 특히 복잡한 항만에서 안전한 접안을 위한 선박운동제 어 및 관련기술을 개발하기 위해 지속적으로 노력하고 있다(Bui et al., 2011). 따라서 본 논문에서는 기존연구 의 연장선에서 이미 수행한 시뮬레이션결과(Kim et al., 2018)를 기반으로, 선박모델을 제작하고 이를 이용한 실 험연구결과를 소개한다. 본 연구에서는 제어대상선박으 로 두개의 사이드 스러스터와 하나의 아지무스 추진장 치(주추진장치)를 갖추고 있는 1:100 축소 모델을 이용 한다. 해당선박에 대한 물리특성은 실험을 통해 분석하 여 수식모델을 구축하고 모델에 표현된 파라미터를 추 정하였으며, 이를 기반으로 제어기를 설계하고 실험을 통해 경로추종성능 등 자율운항 선박이 갖추어야 할 운 동제어성능을 평가하도록 한다.

    재료 및 방법

    제어대상의 수식적 표현

    본 연구에서의 제어대상은 Fig. 2에 나타낸 것과 같이 사이드 스러스터와 아지무스 추진장치를 갖는 실험용 선박이며, 실제 운항중인 선박의 축소모델(100:1)이기 도 하다(Fig. 3).

    본 논문에서 고려하는 선박은 XY 평면에서 서로 대 칭이고 무게 및 회전중심도 좌표중심 근처에 있다고 가 정하고, 선박운동방정식을 다음과 같은 일반적인 선형 모델로 나타낸다(Fossen, 2002).

    M ν ˙ + D ν = τ , η ˙ = R ( ψ ) ν

    여기서 M R 3 × 3 은 관성행렬이고, D R 3 × 3 는 댐핑행렬로 각각 식 (2)와 같이 표현된다.

    M = [ m X u ˙ 0 0 0 m Y υ ˙ Y r ˙ 0 N υ ˙ I z N r ˙ ] , D = [ X u 0 0 0 Y υ Y r 0 N υ N r ]
    (2)

    그리고 η = [ x , y , ψ ] T R 3 는 지구고정좌표(Earth Fixed Frame)에서의 위치 (x, y) 와 각도 ψ 에 대한 관성 위치이다. 또한 ν = [ u , υ , r ] T R 3 는 선체고정좌표 (Body Fixed Frame)에서의 서지(surge), 스웨이(sway) 및 요우(yaw)방향 속도를 나타낸다. 그리고 R ( ψ ) 는 선 박좌표를 관성좌표로 변환시키는 변환행렬로 다음 식과 같다.

    R ( ψ ) = [ cos ψ sin ψ 0 sin ψ cos ψ 0 0 0 1 ]
    (3)

    선박에 작용하는 서지, 스웨이, 요우방향의 외력 및 모멘트 τ = [ τ 1 , τ 2 , τ 3 ] T R 3 는 두 개의 스러스터 및 주추진장치에 의해 발생되며, 각 요소 벡터는 이래 식 (4)와 같이 정리된다(Kim et al., 2018). 특히 본 실험 용 선박에서 아지무스 형(Azimuth type) 추진장치를 주 추진장치로 채택하였다.

    τ 1 = T P + T τ 2 = T B + T S + N τ 3 = T B L B T S L S + N L R
    (4)

    위 식 및 Fig. 2에 나타낸 각 파라미터를 다음과 같이 정리한다.

    • O x 0 , y 0 : 공간고정좌표계

    • G(x, y) : 선체고정좌표계

    • m : 선체질량

    • Iz : 선체의 z 방향 관성모멘트

    • X u ˙ , Y υ ˙ , Y υ ˙ , Y r ˙ : 부가질량

    • N υ ˙ , N r ˙ : 부가관성모멘트

    • u, υ : x, y 방향 속도성분

    • ψ : 선수방위각

    • TP : 아지무스 프로펠러 추력(주추진장치 추력)

    • N, T : 아지무스 프로펠러의 직압력 및 평행력

    • TB, TS : 바우 및 스턴 스러스터 추력

    • LB, LS, LR : 각 스러스터 및 주추진장치 중심에서 선박무게중심까지 거리

    • δ : 주추진장치 회전각도(타 회전각도)

    실험선박의 물리특성 및 파라미터 추정

    Fig. 2에 나타낸 제어대상 실험선 모델에서 기본적인 정보인 선체질량, 선체길이 및 각 액추에이터가 설치된 위치는 계측 가능하다. 그 외 물리파라미터는 실험을 통해 추정하고 계산을 통해 구하였다. 우선 제작한 실험 용 선박의 제원 등은 Table 1에 정리하였다.

    실험용 선박에서 동정해야할 물리파라미터는 식 (2) 와 식 (4)에 나타낸 Iz : 선체의 z 방향 관성모멘트, X u ˙ , Y υ ˙ , Y υ ˙ , Y r ˙ : 부가질량, N υ ˙ , N r ˙ : 부가관성모멘트 등이다. 동정을 위해서는, 선박의 스웨이 모션 및 서지방 향 운동특성은 수조실험을 통해 구하였다.

    그리고 아지무스 프로펠러 추력(TP), 아지무스 프로 펠러의 직압력 및 평행력(N , T ), 바우 및 스턴 스러스터 추력(TB, TS) 등도, 각 추진장치 구동용 엑추에이터에 적절한 전압을 가하고 이에 대한 추력을 계측하는 방법 으로 구하였다.

    실험을 통해 구한 식 (2)의 관성행렬 및 댐핑행렬은 다음 식과 같다.

    M = [ 0.22 0 0 0 10.03 0 0 0 1.19 ] , D = [ 0.80 0 0 0 2.70 0 0 0 0.08 ]
    (5)

    그리고, 식 (4)에 나타낸 추진장치 부분의 물리특성은 식 (6)과 같이 구하였다.

    T B = 0.18 V B , T S = 0.26 V S , T P = 0.21 V P
    (6)

    여기서 VB, VS, VP 는 각각 바우, 스턴 및 주추진장 치 구동전압을 나타낸다.

    그런데, 주추진장치는 아지무스 추진장치이므로, 선 회를 위한 러더(rudder)기능을 포함하고 있다. 본 연구에 서는 별도의 러더가 없고 주추진장치의 회전각도를 조 절함으로써 선수각을 조절한다. 따라서 주추진장치의 회전각도에 따라 추력이 변하게 되므로 이러한 영향도 수식모델에 반영해야 하는데, 이것은 식 (4)에서 직압력 T 와 평행력 N 으로 정의하고 다음 식으로 표현한다.

    T = k υ δ δ max · max T P , δ = 0 , N = k u δ δ max · max T P , δ = 0 ,
    (7)

    여기서, kυ , ku 는 상수값이며, max(TP, δ = 0) 는 주추진장치의 최대추력을 의미한다. 이때 식 (7)에서 상수값 kυ, ku 도 실험을 통해 추정하였다. 즉, 주추진장 치를 최대출력상태로 해 두고, 회전각도를 0° 에서 30° 까지 변경해가면서 서지 및 스웨이방향 추진력분 포를 계측하였다. 객관적인 값을 구하기 위해 수차에 걸쳐 실험을 수행하였고, 그 실험결과의 평균값을 선택 하였다(kυ = 1.61, ku = 0.78).

    위와 같이 추정한 각 물리파라미터의 유효성은 반복 적인 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다(Kim et al., 2018).

    제어기 설계

    먼저 제어기 설계를 위해, 제어대상 시스템을 상태방 정식으로 표현한다. 위에 나타낸 식 (1)~(7)까지의 표현 을 이용하면 상태방정식 기본식은 다음과 같다.

    x ˙ r = A r x r + B r u r y r = C r x ˙ r + D r u r
    (8)

    이때 상태 x r = [ ν , η ] T = [ u , υ , r , x , y , ψ ] T , u r = [ V P , V B , V S ] T 와 같이 정의된다. 특히 입력 ur 은 식 (7)에 나타낸 것과 같이, 각 추진장치 구동전압을 나타낸다. 그리고 식 (8)에서 각 상태행렬은 다음과 같다.

    A r = [ M 1 D 0 R ( ψ ) 0 ] , B r = M 1 [ 1 0 0 0 1 1 0 L B L S 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] , C r = [ 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 ] , D r = [ 0 ]
    (9)

    여기서 아지무스 프로펠러의 직압력 및 평행력 (N , T)은 그 영향이 작은 것으로 하여 편의상 무시한다.

    제어계 설계에 있어서 가장 기본적인 문제 중의 하 나는 제어대상의 모델링 오차나 외란이 존재함에도 불 구하고 목표신호에 오차없이 추종하도록 제어계를 설 계하는 것이다. 이것을 강인서보문제(robust servo problem)라고 한다. 특히 본 연구에서 도입하는 제어계 설계법은 정상상태에서 추종오차를 없애기 위한 최적 서보계이다. 최적제어이론에 기반한 제어기 설계를 위 해서는 상태정보가 필요하며, 직접 계측이 어려운 상태 는 추정해야 한다. 선박운동제어를 위한 전체 제어시스 템은 Fig. 4에 나타내었다. 제어대상에 대한 기본식이 식 (8)과 같이 주어진다면, 상태 xr 를 추정하기 위한 동일차원관측기는 일반적으로 다음과 같이 표현되는 것을 고려할 수 있다.

    x ^ ˙ r = A r x ^ r + B r u r L y r C r x ^ r
    (10)

    이때 x ^ r 는 식 (7)에서의 상태 xr 의 추정값이며, LA + LCr 을 안정하게 하는 이득이다. 최적제어이론 등 의 설계기법을 이용하면 사양에 맞는 적당한 이득을 구 할 수 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션과 실험을 반복적 으로 수행하면서 적절한 이득을 구하였다.

    Fig. 4에 나타낸 것과 같이, 추종제어계에는 상태를 관측하기 위한 관측기와 정상상태에서 추종오차를 없애 기 위한 적분기를 포함하고 있다.

    K f = 4.940 0.0 0.0 57.2586 0.0 0.0 0.0 35.8117 0.0 0.0 79.0484 0.0 0.0 0 11.8814 0.0 0.0 61.3922
    (11)

    K w = 44.2719 0.0 0.0 0.0 44.2719 0.0 0.0 0.0 44.2719
    (12)

    L = 2.8077 0 0 0 0.1198 0 0 0 0.2997 0.0108 0 0 0 0.0022 0 0 0 0.0040 × 10 5
    (13)

    실험을 위한 제어·계측장비

    지금까지의 준비를 기초로 하여 실험을 수행한다. 먼 저 실험용 선박에 대한 제원, 선박에 탑재된 컨트롤러 및 각종 필요장비는 Fig. 3에 나타낸 것과 같다. 이것을 기반으로 한 실험환경을 Fig. 5에 나타낸다. 그림에서와 같이 선박은 시험수조에서 외부로부터의 전원공급 없이 선박자체에 설치된 배터리와 제어장치로 구동된다. 즉 선박운동제어를 위한 제어용 컨트롤러(NI Compact Rio, Real time controller), 추진장치 구동용 드라이버는 선박에 설치하였다. 그리고 선박운동정보는 수조 상부 (천정)에 카메라를 설치하고, 이것으로부터 선박운동을 실시간으로 호스트 컴퓨터로 전송한다. 전송된 이미지 정보는 이미지 프로세싱을 통해 선박의 실시간 운동상 태를 계측하고 이 정보를 선박에 설치된 제어용 컨트롤 러로 전송되어 운동제어를 위한 제어력 발생에 이용된 다. 실험선박과 호스트 컴퓨터 간의 데이터 전송은 무선 통신으로 이루어지며, 이미지프로세싱 및 데이터 전송 시간은 실시간 제어를 수행하기에 전혀 문제가 없다. 참고로 초당 40프레임 이상 처리할 수 있는 이미지 프로 세싱 알고리즘을 자체 개발하여 활용하고 있다.

    실험방법 및 결과

    본 연구에서의 최종목표는 복잡한 항내에서의 안전한 선박접안을 위한 정교한 선박운동제어기술을 확보하는 데 있다. 이를 위해서는 정상상태에서 과도한 오버슛 현 상 등 목표값을 벗어나는 동작은 허용되지 않는다. 이러 한 제약은 제어기 설계 시 반드시 고려되어야 하며, 제어 기 설계 및 시뮬레이션 과정에서 충분히 검토하였다.

    우선 실험을 수행하기 위해, 실험선박의 이동경로를 설정한다. 크게 두 가지 경로를 설정하였고 이것은 Fig. 6에 나타낸 것과 같다.

    지금부터는 실험을 통해 설계된 제어계의 제어성능을 평가하도록 한다.

    앞서 설명하였듯이 본 연구에서는 선박이 항해를 마 치고, 항내로 진입하여 접안하는 과정에서의 선박운동 을 적절히 제어하여 정해진 위치에 안전하게 정지하도 록 하는 제어계를 구축하는 것에 목표를 두고 있다.

    실험방법은, Fig. 6과 같이 초기위치 x i j , y i j , j = 1 , 2 에서 출발하여, 목표지점 x f j , y f j , j = 1 , 2 에 최종적 으로 선박이 정지하도록 출발과 최종도착지점을 설정하였 다. 이때 최종적으로 도달해야할 목표지점 좌표로, case 1의 경우에는 x f 1 , y f 1 = 0.9 m , 0.5 m , case 1의 경우에는 x f 2 , y f 2 = 1.0 m , 0.6 m 로 설정하였다. 이렇게 설정한 값들을 기반으로 실험선박을 이용하여 수조 내에서 실험을 수행하였다.

    먼저 case 1과 설정된 경로에 대한 추종성능실험과를 Fig. 7에 나타내었다. case 1은, Fig. 6에 나타낸 것과 같이, 병진하면서 전진하는 운동성능을 평가한 것이다. 그림에서 (a)는 선박이 출발해서 최종지점에 도착하기 까지의 선박의 이동경로를 나타내고 있다. (b)와 (c)에는 상태추정을 위해 도입한 관측기의 상태추정성능을 평가 한 것이다. 특히 (b)는 선박이동경로에 대한 것이고, (c) 는 선박 이동중의 선수각변화를 나타낸 것이다.

    바람직한 추종성능을 확보하기 위해서는 적절한 상태 정보가 필요하다. 그림에서 확인할 수 있는 것과 같이, 실제 선박이동경로와 관측기로 추정한 경로가 거의 일 치하므로 설계한 관측기가 신뢰할 수준의 상태추정성능 을 갖추고 있음을 알 수 있다.

    그리고 Fig. 7은 case 2의 경우를 나타낸 것이다. 출발 지점에서 시작하여 최종적으로는 90° 선회한 후 최종 지점에 정지하는 것이 제어목표이다. case 1의 실험과 같이, 최종지점에 도착하기까지의 선박운동제어성능, 상태추정성능 및 제어입력 등을 순서대로 Fig. 7에 나타 내었다. 결론적으로 각 액추에이터 제어를 통해 선박운 동을 제어하기 위한 제어력이 발생되고, 임의의 지점에 서부터 최종도착지점까지 선박을 안전하고 정확하게 이 동시킬 수 있음을 실험결과를 통해 확인하였다. Fig. 8

    결과 및 고찰

    본 연구에서는 자율운항선박시스템 개발에 필요한 선 박운동제어문제에 대해 고찰하였다. 선진외국에서 진행 하고 있는 자율운항선박 관련 기술개발 수준은 상당하 여, 이미 실용화 수준에 이르렀다. 육상에서의 무인자동 차 운용환경과는 다른 부분이 많으나, 향후 해상에서도 육상 못지않은 수준으로 무인화 기술이 발전할 것으로 기대된다. 이러한 추세에도 불구하고 국내에서의 관련 분야 연구개발수준은 시작단계에 머물러 있어, 이 분야 기술개발을 위한 다양한 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 연구개발 노력의 일환으로 복잡한 항만환경에서의 선박운동제어를 위한 제어시스템을 구 축하고, 실험을 통해 설계된 제어계의 제어성능을 평가 하였다. 제어목표로는, 설정된 목표지점(접안지점 등)에 안전하고 신속하게 도달하도록 하는 것이다. 그래서 본 연구에서는 두개의 사이드 스러스터와 하나의 아지무스 추진장치(주추진장치)를 갖추고 있는 실제 운항선박의 축소모델을 제작하고, 각 액추에이터의 적절한 제어를 통해 우수한 선박운동제어성능을 달성할 수 있음을 확 인하였다.

    결 론

    본 연구에서는 복잡한 항구에서 신속하게 설정된 경 로를 따라서 접안을 수행하는 것을 목적으로 두고 있고 정상상태에서 추정오차를 없애기 위해서 강인 안정성과 강인 추종성능을 동시에 확보하는 제어계를 설계하여 모형선 실험을 통해 그 유효성을 검증할 수 있었다. 선박 운동 특성 분석에 대한 기초 이론을 정립하였고 액추에 이터 구동에 의한 운동특성 분석 및 제어계 설계 기술을 확보하였다. 자율운항 선박운용기술 확보를 위한 실용 화 기술로의 활용 가능성 하였고 향후 DPS 기술 등 선박 운동 계측·제어기술 적용을 위한 기반을 확보할 것으로 기대됩니다. 결론적으로 제어시스템 구축을 통해 우수 한 선박운동제어성능을 달성할 수 있음을 확인하였다.

    사 사

    This research was a part of the project titled “Development of the ICT convergence smart sliding docking system”, funded by the Ministry of SMEs and Startups, Korea.

    Figure

    KSFOT-55-2-172_F1.gif
    An autonomous container ship (Yara Birkerland).
    KSFOT-55-2-172_F2.gif
    System description.
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    Controlled vessel with control and measurement apparatus.
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    Tracking control system incorporating an observer.
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    System configuration for experiment.
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    Start and final approaching positions for experiment.
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    Control performance and control inputs : case 1.
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    Control performance and control inputs : case 2.

    Table

    Specification of the vessel for experiment

    Reference

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