지능형 해상교통정보서비스는 해상교통 안전을 위한 서비스들을 제공하고 있지만, 선박들의 제원과 적재량 차이로 인해 선박 복원력 이상 판단 방법은 일반화하지 못하였다. 이번 연구에서는 선박 복원성 계산을 위한 경사계 및 GPS 데이터의 수집, 가공 방법을 정립하였다. 또한 실 해역의 기상요인을 반영하지 못하는 근사적 GM 계산에서 벗어나, 각기 선박 특성 및 외력을 반영할 수 있는 데이터 과학 알고리즘을 통해 선박 운항 상태를 실시간 판별할 수 있는 모델을 연구하였다.
최근 대형 여객선 및 소형 낚시선 등의 전복사고 사례가 급증하고 있으며 이는 많은 인명사고와 함께 큰 경제적 손실로 이어지고 있다. 이로 인해 선박의 복원 안정성에 관한 관심이 더욱 높아지고 있다. 본 논문에서는 모형선의 복원력을 계측하여 평가 할 수 있는 복원성 시험 도구로서 복원력 계측 장비를 개발하였으며 성능 평가를 함께 실시하였다. 성능평가는 이론적 계산과 시험 결과의 비교분석을 통해 이루어졌고, 이론치와 상용프로그램 및 시험치 결과와의 오차가 각각 0.04%, 3.7%로 양호한 일치를 보여주고 있다. 이와 같이 4%이내의 매우 낮은 오차로 나타남으로서 본 계측 장비의 정밀성과 유용성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 태양광 발전시스템을 선박에 설치하고, 동 시스템과 연계한 선박 발전시스템에 대한 해상 실증 실험을 통하여 발전 시스템의 작동, 신뢰성과 선박 복원성능 및 경제성을 평가하고, 육상으로 송전하는 계통연계형 시스템에 대한 실험을 동시에 수행하였다. 독립형 발전시스템 선내 부하에 안정적인 전원 공급이 가능하고, 태양광 발전과 선내 발전시스템간의 하이브리드 운전이 안전하여 상용화에 문제가 없으며, 계통연계형 태양광 발전 수익모델 가능성을 확인하였다. 본 시스템 설치선박은 단기간 투자비용 회수가 가능하고, 경제성이 있을 것으로 판단된다. 또한, 태양광 관련 설비에 대한 안전을 확보하기 위하여 안전기준(안)을 제시하였으며, 앞으로 다양한 용량의 발전시스템 선박에 적용이 가능할 것이다.
본 연구는 기존에 사용하고 있는 설계도서 작성 및 도면승인을 위한 검증시스템에 대하여 불편한 점들을 수정하는 등 보완 및 개선을 수행하여 선박설계 정보에 대하여 자체적으로 검증할 수 있는 시스템을 개발하고, 이를 활용하여 설계도서 작성이나 도면승인 업무를 수행함에 있어 신속하고 정확할 수 있도록 하기 위함이다.
내항 탱커가 비교적 정온한 해역에서 타선을 피하기 위해 대각도 조타론 행한 결과, 선회 중에 전복하는 사고가 발생하였다. 저자들은 전 논문에서 비중량이 큰 액체화물의 자유표면영향에 의한 중심상승과 전진 항해 중에 발생하는 선체 침하와 이로 인하여 생기는 선체 트림의 변화 때문에 발생하는 복원력 감소를 고려하여 사고선박의 복원력 곡선을 계산하였다. 본 논문에서는 먼저 전복사고를 당한 선박의 모형선을 제작하여 자항 선회실험을 실시하고 전복선박의 정상 선회시의 선회반경, 편류각 및 선속을 계측한다. 그리고 자항 선회실험을 통하여 얻은 선회반경, 선속 및 횡 편류각을 기초로 하여 각 경사각에 따른 측 압력과 경사 모멘트에 관한 실험을 실시하고, 갑판상 해수 침입이 측 압력과 경사 모멘트에 미치는 영향에 대해서 파악한다. 마지막으로 선회시 해수 침입으로 인해 발생하는 외측 경사 모멘트와 측압 중심의 변화론 조사함으로써 전복사고가 발생한 저건현 내항 탱커의 복원성에 대하여 검토를 하였다.
우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2~4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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