해양사고 절감을 위한 웨어러블 센서 기반 항해사 상황인지 인식 기법 개발

Development of an Algorithm for Wearable sensor-based Situation Awareness Recognition System for Mariners

조선기술과 항해장비 기술이 발전하고 있지만 여전히 해양사고는 80%이상이 인적과실에서 비롯되고 있다. 인적과실을 저감시켜 해양사고를 절감시키려는 노력은 항해사를 대상으로 면담이나 설문을 시행하는 등 정성적인 연구방식에 많이 의존하고 있어서 객관적인 인적과실의 실체를 규명하는데 제한이 있다. 본 연구에서는 이 같은 단점을 극복하기 위하여 항해사의 항해 업무 수행을 방해하지 않으며 공간적 제한을 극복할 수 있도록 웨어러블 센서를 활용하여 항해사의 동작을 실측하고 상황인지 여부가 항해 수행 동작에 어떤 영향을 미치는지 구분하고자 한다. Full mission ship handling simulator를 활용하여 항해사가 특정한 시나리오를 수행하는 중에 위험성을 가진 장애물을 발견하기 전과 후의 어떤 행동패턴 변화를 보이는지 측정하였다. 구분된 항해 동작 패턴은 항해 위험 상황에서 적절한 조치를 취하고 있는지 여부를 객관적으로 구분하여 인적과실을 절감하는데 활용될 것으로 기대된다.

Despite technical advance, human error is the main reason for maritime accidents. To ensure a safety of maritime transporting environment, technical and methodological improvement to react to various types of maritime accidents should be developed instead of ambiguously anticipating maritime accidents due to human errors. Survey, questionnaires, and interview have been routinely applied to understand objective human lookout pattern differences in various navigational situations. Although the descriptive methodology helps systematically categorizing different patterns of human behavior to avoid accidents, the subjective methods limit to objectively recognize physical behavior patterns during navigation. The purpose of the study is to develop an objective lookout pattern detection system using wearable sensors in the simulated navigation environment. In the simulated maritime navigation environment, each participant performed a given navigational situation by wearing the wearable sensors on the wrist, trunk, and head. Activity classification algorithm that was developed in the previous navigation activity classification research was applied. The physical lookout behavior patterns before and after situation-aware showed distinctive patterns, and the results are expected to reduce human errors of navigators.