실해역 다중 선박 조우 시험을 통한 충돌 예방 시스템의 작동 및 데이터 분석

Operational Analysis and Data Evaluation of a Collision Warning System through Real-Sea Multi-Vessel Encounter Trials

본 연구는 실해역에서 수행된 다중 선박 조우 실험을 통해 충돌 예방 시스템의 작동 특성과 성능을 분석하고자 하였다. 총 4척의 소형 선박을 활용하여 남해 앞바다에서 총 6회의 조우 실험을 진행하였으며, 각 실험에서는 무선 통신을 기반으로 선박 간 출항 시점을 조정하여 다양한 조우 시나리오를 구현하였다. 실험 중 수집된 선박 위치, 경보 송출 시점, 사용자 피드백 데이터를 바탕으로, 기존 시스템과 사용자 기반 학습 시스템의 경보 반응 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 학습 기반 시스템은 선박 조우 상황에서 경보의 위협 우선순위 판단, 사용자 기대 수준 부합도 등에서 전반적으로 우수한 성능을 보였으며, 다중 조우 상황에서도 더 높은 대응 적합성을 보였다. 특히 다중 선박 조우환경에서 반복적인 경보 노출로 인한 alarm fatigue 현상은 사용자 기반 학습 시스템을 통해 일부 완화되는 경향을 보였으며, 이는 향후 사용자 수용성과 경보 신뢰도를 동시에 확보할 수 있는 시스템 설계 방향을 제시한다.

This study aims to analyze the operational characteristics and performance of a collision warning system through real-sea multi-vessel encounter trials. A total of six experiments were conducted off the coast of Namhae using four small-sized vessels. In each trial, the departure timing of the vessels was coordinated via wireless communication to create various encounter scenarios. Based on data collected during the experiments—including vessel positions, alert issuance times, and user feedback—the alert response characteristics of a conventional system and a user-based learning system were comparatively analyzed. Results showed that the learning-based system outperformed the conventional one in terms of threat prioritization and alignment with user expectations during vessel encounters. It also demonstrated higher adaptability in multi-vessel scenarios. Notably, the issue of alarm fatigue caused by repeated alerts in complex encounter environments was partially mitigated by the learning-based system, suggesting a promising direction for future collision warning system design that balances user acceptance and alert reliability.