어로 시뮬레이션 모델 개발 및 시뮬레이터 구현

Abstract

어로 과정은 수중의 어군을 탐지하고 최적의 어구를 운용하여 대상어를 어획하는 과정으로 다양한 기술과 숙련된 know-how를 요구한다. 현재, 이러한 전문적인 기술은 현장 어로 실습을 통하여 습득하여야 하므로 전문가의 양성에 많은 시간과 경비가 소요되며, 업종에 따라 고도의 기술을 숙련하는데 많은 어려움이 있다. 이와같은 대형의 시스템에 대해서 전문가를 양성할 때 시간과 경비를 절약하면서도 현장의 경험적 기술을 집약된 시설을 통하여 습득하게 하는 것이 시뮬레이터로, 최근 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다. 그러나 어로 분야에 있어서는 시뮬레이션의 대상이 되는 어로 시스템의 복잡성과 다양성으로 인하여 아직까지 다양한 업종의 어로과정을 시뮬레이션 할 수 있는 어로 시뮬레이터는 개발되지 않았다. 본 논문에서는 트롤 및 선망 어업에 대해 어군을 탐지하는 단계에서부터 어획 단계까지 전체 조업 과정을 컴퓨터 가상공간에서 실현하여 이 과정에서 수반된 지식과 기술을 학습하고, 숙달할 수 있는 어로 시뮬레이터를 개발하였다. 어로 시뮬레이터는 다양한 종류의 어선과 어구의 운용 기술 및 운동 특성을 시뮬레이션을 통해 습득할 수 있으므로 실습에 드는 경비와 시간을 크게 줄일 수 있다. 뿐만 아니라 수중에서의 어구의 움직임과 어군의 반응 행동을 3차원 그래픽으로 확인하면서 훈련할 수 있으므로 어획과정에 대한 이해를 높일 수 있고, 시각과 감각을 이용한 교육으로 단기간에 숙련이 가능하다. 본 연구의 성과를 요약하면 다음과 같다. 1. 본 연구에서는 트롤 및 선망 조업 과정을 컴퓨터 가상공간에서 실습할수 있는 어로 시뮬레이터를 개발하였다. 2. 어로 시뮬레이터 시스템은 어구, 어로윈치, 어군탐지기, 어선, 어군 모델로 구성된다. 3. 어구 모델에서는 어구를 유한개의 요소로 분할하고 각 요소가 질점과 스프링으로 연결된 구조로 모델링 하였다. 각 질점에 작용하는 힘을 고려하기 위해 비선형 강성미분 방정식을 세우고 수치 계산하였다. 윈치 모델에서는 끌줄과 죔줄을 어구와 같은 방법으로 모델링 하였고, 윈치동작의 시뮬레이션을 위해서 윈치의 회전 속력을 입력으로 하는 2차 지연 시스템을 구현하였다. 4. 어군 탐지기 모델에서는 3차원 기하 모델링에서 사용되는 물체충돌판정기법을 응용하여 어군이 음파에 탐지되는 과정을 모델링 하였다. 어선 모델에서는 어선을 속력 및 방향 제어기에 의해 동작하는 1차 지연 시스템으로 기술하였다. 5. 어군 모델에서는 자연 상태 및 어구자극에 대한 행동을 모델링 하였다. 어군 행동을 기술하기 위해 어류의 시각적 능력과 유영 능력을 분석하고 모델링하여 이를 각 어류 개체에 적용하였다. 또한 어류의 유영 속력을 순항속력, 유지속력, 돌진속력으로 나누어서 적용하였다. 가상 어류의 시각적인지 거리에 어구가 존재하지 않을 때는 순항 속력으로 유영하게 하였으며, 어구가 인지거리에 나타났을 때는 자극 강도에 따라 유지 속력 또는 돌진속력으로 유영하게 하였다. 6. 어로 시뮬레이터를 구성하는 각 모델에 대한 시뮬레이션 결과는 다음과 같다. 7. 어구 모델의 시뮬레이션 결과, 트롤 어구의 경우 끌줄의 길이가 짧을수록 그리고 예망속도가 빠를수록 어구의 수심이 얕아졌으며, 예망 속도의 증가에 따라 망폭이 증가하는 경향을 나타내었다. 이러한 결과는 조업 시실제 트롤 어구의 거동 특성과 일치한다. 선망 어구의 시뮬레이션 결과에서는 그물의 비중이 높고 발줄이 무거울수록 발줄이 가라앉는 속도가 높게 나타났다. Nylon보다 PES로 구성한 그물의 평균 침강속도가 약 1.2배 높게 나타났으며, 발줄의 무게를 두배로 하였을 경우에도 그물의 평균 침강속도가 약 1.2배 증가 하였다. 8. 어로 윈치 모델의 시뮬레이션에서는 2차 지연 시스템을 통하여 트롤 어구의 끌줄 길이를 제어하는 과정과 선망 어구의 죔줄 죄기 과정을 효과적으로 표현하였다. 어군 탐지 모델의 시뮬레이션에서는 제안한 충돌 검사기법을 통하여 가상의 어군탐지기와 소나에 탐지되는 어군 신호를 나타내었고, 이를 통해 어군의 수직적 수평적 분포와 위치를 파악하는 것이 가능하였다. 9. 어선 운용 모델에서는 타각 변화에 따른 어선의 선회권 변화를 시뮬레이션 하였다. 이때의 추종성과 선회성 지수는 부경대학교 실습선의 Z시험을 통해 도출된 값을 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 타각의 증가에 따라 정상선회경이 선형적으로 감소하는 것을 확인하였다. 10. 어군 행동 시뮬레이션 결과에서는 자연상태의 어군 행동 시뮬레이션의경우, 시뮬레이션 결과가 현장에서 관측한 전갱이 어군의 형태와 구조가유사함을 확인하였다. 조도 조건을 달리하여 시뮬레이션 하였을 때, 조도가 낮을수록 어군의 결합이 느슨해졌고, 특정 조도 이하에서는 어군이 흩어지는 현상을 나타냈다. 어구의 자극에 대한 시뮬레이션 결과에서는, 비교적 양호한 수중 조도에서 가상 어류 개체들은 규칙적인 정위 현상을 나타내었고 구집률도 높게 나타났다. 그러나 지나치게 낮은 조도에서는 대부분의 가상 어류들이 구집 행동 패턴을 상실하였다. 반대로 너무 높은 조도에서는 어군이 어구 근처에 도달하기 전에 어구로부터 도피하여 구집률이 매우낮게 나타났다. 11. 어종을 달리하여 어획과정을 시뮬레이션한 결과, 비교적 유영능력이 뛰어난 어종의 탈출율이 높게 나타났고, 예망 속도 및 투망 속도를 높였을때 전반적으로 구집률과 어획률이 향상 되는 경향을 보였다. 그러나 유영속력이 비교적 느린 대구와 명태의 경우 예망 속도가 증가할수록 큰 망목으로 통과하는 비율이 증가하면서 상대적으로 어획률이 낮게 나타났다. 선망 조업의 경우 유영 속력이 빠른 어종일수록 발줄 아래쪽과 개구부로 탈출하는 비율이 높게 나타났고 투망 속도가 증가할수록 그물에 포위되는 비율이 높게 나타났다. 12. 어로 시뮬레이터를 통한 모의 훈련의 횟수가 증가할수록 어선 및 어구를 제어하는 능력과 어획률이 증가하였다. 특히 트롤 조업에서는 어군의위치에 따라 어구의 수심을 제어하는 기술이 향상되었고, 선망 조업에서는 어군을 효과적으로 차단할 수 있는 위치에 어구를 투망하는 능력이 향상되었다. 13. 본 논문에서는 어로 시뮬레이터 시스템의 빠른 계산을 위해 시뮬레이터 각 모델들의 계산을 여러 대의 컴퓨터 시스템으로 분산하여 처리하고, 처리 결과들을 렌더링 전용 컴퓨터에 전송하여 3차원 그래픽으로 확인할 수 있는 고속 처리 하드웨어 시스템을 구현하였다. 14. 개발된 어로시뮬레이터를 이용하여 트롤 및 선망 조업 과정을 시뮬레이션 한 결과 각 조업 과정에서 보편적으로 알려진 구집 및 탈출 행동이 적정하게 구현되었고, 어구의 투·예망 조건을 달리하여 시뮬레이션을 하였을 때 그 결과가 일반적인 어획 경향과 일치함을 확인하였다.

Enhancement of the skills needed for operating modern fishing gears requires considerable training. Training with real fishing gear systems at sea is especially expensive and time consuming. Simulator provide an effective and efficient alternative method for cultivating the general expertise required to operate large fishing gear systems. However, due to the complexity and the diversity of the fishing systems, the fishing simulator capable of simulating the whole fishing process from finding to catching for the commercially important gears have not been developed yet. The objective of this study is to develop the three dimensional fishing simulator which provide effective training method for trawl and purse seine gear operations. The results of this study are as follows; First, The fishing simulator system was developed, which consists of fishing gear, fishing winch, acoustic fish detection system, fishing vessel and fish school. The computational model of the fishing gear system was described using a mass-spring model. Fishing winch systems to control the length of warp and pursing line were described as a line length control system. The control model for the speed and direction of a fishing vessel is assumed to be a linear system. The fish finder and sonar were modeled through analysis of detection principles of acoustic equipment. Also the general characteristics of fish school movements were analyzed and modeled. Modeled characteristics were natural movement occurring under ordinary circumstances plus the reactions to external stimuli of fishing gear. Second, the reaction behaviors of fish to stimuli of fishing gear were simulated focusing on the visual ability and swimming capability of fish species and the behaviors in capture and escape process by fishing gear were described. The visual sensory systems and reaction behavior based locomotory capability were analyzed and simulated. Third, the high performance hardware system and controls for fishing simulator were developed. In this system the task of all models were distributed to three computer having dual cpu and the results processed in each computer were transmitted to the computer rendering results with three dimensional graphics for rapid calculation. Forth, in result of the test, the typical behavior patterns to the stimuli of fishing gears such as the herding, avoiding and escaping were simulated properly in the capture process. The catch was increased as the operator controlled precisely vessel and fishing gear according to the location and responding of fish school.