• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.38-40
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• 2018

선박 침수사고 발생시, (De)Ballasting 작업은 기본적인 대응방안 중 하나이다. 16000톤급 여객선의 항해 중 탱크 변화량의 패턴을 분석하여 내항성 안전모듈 대응가이던스에서 정량적인 평가방법을 통해 침수사고 발생 시 최적탱크를 선정하여 제시할 수 있도록 실제 상황에 적용 가능한 알고리즘(안)을 개발하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.45-46
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• 2018

한국형 e-Navigation 서비스 중 하나인 S2 모듈은 선내 상황을 모니터링 하고 이상 발생시 긴급레벨 판정 및 이에 따른 대응가이던스를 선박에 제공해주는 서비스 개념이다. S2 모듈은 화재/ 내항성/ 항행 안전 서브모듈로 구분되며, 본 논문에서는 여객선 H호의 선내이상 알람 발생시 항행안전모듈 대응가이던스 사례연구를 통해 실선기반의 S2 서비스 개념을 설명한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.395-405
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• 2018

한국형 e-Navigation의 내항성 안전 모듈은 운항 중인 선박을 실시간으로 모니터링하고 내항성의 이상 상태를 사전에 경고함으로써 선박의 안정성을 확보하는 선내 원격 모니터링 서비스 중 하나이다. 일반적으로 선박설계를 위한 내항성능은 주어진 조건에서 선체 운동 시뮬레이션을 수행하여 평가하여 왔다. 하지만 운항 중 선박의 내항성능을 실시간으로 평가하기 위해 이러한 시뮬레이션을 실제 운항조건에 맞추어 수행하는 것은 계산시간의 한계로 인해 현실적이지 않다. 본 연구에서는 기계학습 기반의 근사모델을 활용하여 선박의 내항성능 평가 요소들 중 하나인 횡동요 운동특성을 합리적으로 보다 빠르게 예측하는 방법을 소개하고자 한다. 다양한 학습 기법과 데이터의 샘플링 조건을 적용하여, 얻어진 근사모델의 결과와 운동해석 결과의 오차가 거의 1% 내로 일치함을 보였다. 따라서 이러한 방법을 활용하면 선박의 실시간 내항성능을 평가하는데 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.