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해양 사고의 수색 및 구조(Search and Rescue, SAR) 임무는 넓은 수색 범위와 복잡한 환경적 요인으로인해 상당한 도전 과제를 안고 있다. 특히, 해양 사고의 특성상 구조 활동의 신속성과 효율성이 중요한데, 이는 전통적인 탐색 기법으로는 달성하기 어렵다. 이러한 배경에서 본 연구는 유인기를 활용한 비행 경로 최적화 프레임워크를 제안하여 SAR 임무의 탐지 성능을 향상시키고자 하였다. 본 연구는 주로 해양 사고 발생 빈도가 높은 2톤급 소형 선박을 대상으로 하였으며, 이를 위해 표류 선박의 위치를 예측하고 유인기에탑재된 센서의 제원과 선박의 특성을 기반으로 탐지 가능 조건을 산출하였다. 이러한 조건을 바탕으로 탐지 가능한 최소 면적과 유효 탐지 범위를 도출하였으며, 이를 통해 최적화 및 비최적화 비행 경로를 생성하였다. 생성된 경로들은 시뮬레이션을 통해 탐지 성능이 비교 평가되었다. 실험 결과, 선박의 분포와 지역적특성에 따라 최적의 탐색 경로가 다르게 나타났다. 비최적화 경로는 특정 상황에서 효율적이었지만, 일반적으로 최적화된 경로는 탐지 거리를 최소화하고 탐지 성공률을 높이는 데 더 우수한 성능을 보였다. 특히,지역의 지형적 특성과 선박의 분포 형태가 탐지 성능에 중요한 영향을 미친다는 점이 강조되었으며, 이에따라 SAR 임무에서 맞춤형 경로 계획이 필수적임이 입증되었다. 본 연구는 해양 SAR 임무의 효율성을 높이기 위해 유인기 기반 탐지의 잠재력을 제시하고, 탐지 성능을 극대화할 수 있는 경로 최적화 기법을 구체적으로 분석하였다. 이를 통해 SAR 임무의 실행 가능성을 높이고 해양 사고에서의 신속한 대응을 위한 중요한 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
Maritime Search and Rescue (SAR) operations are inherently challenging due to the vast andunpredictable nature of the ocean environment, which presents complexities such as large search areas,dynamic environmental conditions, and limited visibility. The critical nature of these operations necessitatesrapid and efficient response capabilities, yet traditional search methods often fall short in addressing thesechallenges effectively. To address these limitations, this study introduces a novel framework for optimizingflight paths of manned aircraft, aiming to significantly enhance detection performance during SARmissions. The proposed framework specifically targets the detection of small vessels under 10 tons, whichare statistically more prone to accidents. This study employs advanced predictive modeling to estimate thelocations of drifting vessels, leveraging environmental data and vessel dynamics. The detection conditionswere rigorously calculated based on the specifications of onboard sensors, including their resolution, range,and the environmental conditions affecting visibility. From these detection parameters, the minimumdetectable area and effective detection range were derived. This enabled the formulation of both optimizedand non-optimized flight paths tailored to the predicted distribution of target vessels. A comprehensivesimulation-based evaluation was conducted to compare the effectiveness of the proposed flight paths. Theresults demonstrated that optimized flight paths consistently provided superior detection performance byminimizing search time and improving the probability of vessel detection. In particular, the study foundthat regional characteristics, such as coastal geography and vessel distribution patterns, had a significantimpact on the effectiveness of different search strategies. Optimized paths, which took into account theseregional factors, showed a marked improvement in detection efficiency compared to non-optimized paths,which were less adaptable to varying conditions. The findings of this study underscore the importance ofcustomized path planning in maritime SAR missions, highlighting that a one-size-fits-all approach isinadequate for the diverse scenarios encountered in real-world operations. By utilizing predictive analyticsand sensor-based detection modeling, the proposed framework offers a significant advancement in SAR mission planning, providing actionable insights into optimizing flight paths for enhanced detectionperformance. The implications of this work extend beyond SAR operations, with potential applications inmaritime surveillance, environmental monitoring, and emergency response.
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Maritime search and rescue, Manned aircraft, Flight path optimization, Predictive modeling, Vessel detection, Effective detection range, Detection performance