최근 무인화 선박과 관련하여 해양 산업 분야에서의 기술적인 응용에 대한 관심이 일어나고 있다. 특히 기술, 안전 및 보안 문제와 관련하여 무인 선박의 운영 가능성을 시험하고 개발하는 것을 목표로 하는 많은 연구에 대한 관심이 모아지고 있다. 이처럼 선박은 매우 빠르게 기술 개발이 이루어지고 있으며 결국에 선원이 승선하지 않아도 되는 무인화 및 지능형 선박의 개발까지 이어지게 되었다. 하지만 현재까지 선원들의 관점에서 선박의 기술적 변화와 앞으로 도입될 무인화 선박에 대한 그들의 인식에 관한 연구는 없었다. 4차 산업 혁신 중에 하나일 선박의 자율운항기술은 선원의 일자리, 선원의 노동과 윤리적 분야, 교육과 훈련 등 영향을 미칠 것이며 이는 선원의 선상 근무가 필요 없는 무인 선박의 개발에 앞서서 논의되어야 할 사항이다. 이러한 논의의 시작으로 본 연구는 무인화 선박에 대한 선원의 지식과 인식이 어떠한지 조사하고 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 응답자를 대상으로 조사 설문지를 통해 데이터를 수집했으며 변수들 간의 상관 관계를 테스트하는 데 피어슨 상관 계수를 사용하였다.
오늘날 통신기술의 급속한 발달에 따라 자동화 및 무인화 서비스를 제공하는 지능형 선박에 대한 연구, 개발이 활발이 진행 되고 있다. 이에 선박 내 각 장비들의 기능이 고도화 됨으로써, 선박네트워크 환경에서 이들 장비를 효율적으로 제어할 수 있는 연구가 필요한 실정이다. 지능형 선박의 백본 네트워크는 네트워크 구축 환경의 제약과 자동화 및 무인화 특징을 가진다는 점에서, 선박의 사고로 인한 네트워크의 결손이 큰 재해를 가져올 수 있으므로 고수준의 생존성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 고생존 선박 통신망을 고려하여 네트워크 통신 장비들이 이중화 경로를 통해 서로 연결된 이중화 네트워크 토폴로지를 최소의 비용으로 설계하였다. 설계한 이중화 네트워크 토폴로지를 이론적 분석 및 ILP(Integer Linear Programming)를 통해 실험한 결과, 네트워크 생존성에 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
위성 항법 시스템 (GPS : Global Positioning System)은 3차원 위치는 물론 정확한 시각정보를 제공할 수 있는 항법시스템으로 항해에 있어 필수적인 요소이다. 최근 무인선박에 대한 연구가 활발히 진행되며, GPS에 대한 중요성이 증대되고 있다. 무인선박은 자율 항해를 위하여 GPS와 관성센서, 라이다, 카메라 등의 기타 보조 센서를 결합한 데이터를 활용한다. 복합 센서를 활용한 자율 항해에 있어 각 센서들간의 시각동기 또한 중요한 요소이다. 본 논문은 GPS를 활용하여 소프트웨어/하드웨어적인 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 embedded Linux platform을 활용하여 GPS로부터 획득한 시각동기화 신호를 기준으로 시각동기화된 복합 센서 데이터를 취득하는 방안이다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여, GPS 가용/불가용 구간을 모사한 환경에서 GPS, 관성센서, 고도계를 결합한 실제 데이터를 활용하였다.
본 논문은 경남무인선박 규제자유특구 혁신사업육성 실증 사업의 일환으로 선박해양플랜트연구소(KRISO) 주관으로 수행한 연구 개발 사업의 실증 시험 수행 및 성과에 관련된 내용임. 선박해양플랜트연구소 무인선 아라곤2호와 3호에 적용한 원격관제 시스템의 고도화 및 성능개선 관련 연구개발 수행 중이다.
과거부터 선박은 국적을 표시하기 위한 수단으로 국기를 게양하여 왔다. 선박에서의 국적은 선박의 관할권에 관한 사항으로 그 의미가 중요하기 때문에 국내외적으로 선박 국적 및 국기 게양과 관련된 법령이 제정되어 있다. 그럼에도 불구하고, 선박의 국기 게양과 관련하여 국내외 규정에 상이점이 존재하고, 의도에 상관없이 국기 게양이 되지 않았을 경우 해당 선박을 무조건 무국적 선박으로 간주할 것인지에 대한 해석의 차이가 발생할 소지가 있다. 하지만, 선박의 국적 표시 필요성에 대해서는 국내외적으로 이견이 존재하지 않는다. 이에, 항해하는 선박에서 유일하게 외부로 국적을 나타낼 수 있는 방법으로 사용하고 있고, 규정화되어 있는 국기 게양과 더불어, 선박 무인화, 고속화 및 대형화 등의 시대적인 상황을 반영, 무선통신장비 등을 활용하여 선박의 국적을 표시하고, 확인할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 대표적으로 선박의 법정 설치 장비인 자동식별장치(AIS)를 활용하는 방안인데, 자동식별장치 정보에 국적 정보를 포함시키도록 하는 방안이다. 자동식별장치에 국적 정보가 포함된다면 보다 조기에 그리고 원거리에서도 국적 식별이 가능하고, 국기 게양을 하지 않거나 게양된 국기가 훼손되어 국적이 식별되지 않는 상황은 발생하지 않을 것으로 판단된다. 또한, 향후 선박의 무인화가 이루어졌을 경우에 국적 표시 문제도 해결될 수 있을 것으로 기대된다.
43차 산업혁명이 도래함에 따라 해운분야에도 자동화 및 무인화 기술을 접목한 안정성과 효율성을 향상시키기 위한 기술개발이 진행중이다. 그중 선박의 신속하고 안전한 이/접안을 돕도록 고안된 자동계류시스템은 선박의 식별 정보와 융합센서로부터 다양한 정보를 수집해 인력의 개입이 최소화하거나 무인화할 수 있으며, 이는 계류 라인을 이용한 기존 방법 대비 발생하는 위험 요소를 줄이고 효율적인 도선 지원이 가능하게 한다. 본 연구팀은 기초단계 연구로서 자율 운항 선박 구현을 위한 자동 계류 시스템 개념 설계를 제시한다. 연구내용은 크게 자동 계류시스템의 하드웨어 설계, 제어 및 운용 프로세스 설계, 선체 계측 기술 개발, 운동변위/계류력 산정 수치모델 개발, 항만 내 운영환경 및 시나리오 분석으로 분류할 수 있으며 본 발표에서는 연구현황과 추후 진행 방향에 대해 다루도록 한다.
선박의 자율지능기술은 국방분야에서 무인화 기술 개발로 시작하여, 최근에는 해운분야에서 자율운항선박의 도입에 관심을 갖게 되면서 자율운항선박 관련 기술 개발이 활발히 이루어지고 있다. 자율운항선박이 해상 물류의 수단으로 사용화되기 위해서는 자율운항선박의 항만 입출항을 위한 기술적, 제도적 기반이 마련되어야 한다. 특히 항만 운영의 효율성을 높이고 자율운항선박의 안전 운항을 보장하기 위해서는 자율운항선박의 입출항을 위한 여러 기술이 개발되어야 한다. 본 연구에서는 자율운항선박의 입출항을 위해서 요구되는 기능을 식별하고, 요구 기능이 개발되기 위해서 고려되어야 하는 사항을 검토하였다. 자율운항선박의 입출항 지원을 위해서는 항만과 선박의 정보 공유 및 동기화가 선행되어야 하고, 고품질 정보를 기반으로 스케줄링 및 운항 경로 계획이 수립되어야 한다.
무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer-Virtual World-Congnitive Layer) 지능시스템 모델을 제안한다.
무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer - Virtual World - Considerative Layer) 지능시스템 모델을 소개한다.
무인선박의 출현 및 운항 시기가 도래하는 시점에서, 항해사들의 경험적, 정성적 방법으로 항로를 설정하던 기존의 방식이 아니라 정량적 항로 결정 방식 필요성이 제기된다. 본 연구에서는 위험물(HNS) 적재선의 해상교통사고 리스크 기반의 침로 설정을 통해 실시간 데이터 활용에 따라 변화 추정 및 인적 오류를 최소화하여 무인선박 운항 시 활용 가능한 항로 설정 기법을 제안하였다. 항로 주변의 정적 위험(Static Hazard)을 기반한 리스크 평가 방법을 제시하고, Contour map으로 시각화 통해 무인선박뿐 아니라 현존하는 선박에도 적용 가능하여, 사용자 결정에 따라 리스크 기반으로 침로 설정 통해 선박 운항 효율성 및 안전성 확보에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구 내용을 토대로 정적 위험뿐 만아니라 선박을 포함한 동적 위험을 반영한 실시간 리스크 기반 항로 설정까지 확장하기 위한 연구가 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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