최근 선박의 사고가 증가하고 해양 환경오염 문제가 대두되면서 운항 중인 선박을 대상으로 하는 다양한 안전운항 솔루션에 대한 필요성이 요구되고 있다. 안전운항 솔루션은 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 선박의 안전 입출항 지원 서비스의 항목을 정의하고, 이를 구현하기 위한 서버 및 클라이언트 시스템에 대하여 기술한다. 본 연구의 안전 입출항 지원 서비스는 교통정보, 환경정보, 충돌회피지원정보로 구성되며, 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 정보를 제공 받도록 설계하였다. 이렇게 설계된 시스템은 테스트 플랫폼을 통해 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 실해역(여수항)에서의 시험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.
육상의 신 기술적용에 비해 선박을 포함한 해사 분야에서는 상대적으로 기술 적용에 있어 보수적인 편이다. 이러한 문제에는 사용자들 입장에서 기술 개발 과정에 있어 입증되지 않은 기술을 도입하는 것을 꺼려하기 때문이다. 기존 기술 개발에서는 전문가 위주·실험실 위주의 시험 환경 체계로 기술의 적용성을 확보하지 못해 연구 단계에서 그치는 경우가 많았다. 본 연구에서는 이러한 기존의 연구체계를 탈피하여 리빙랩이라는 방법론을 도입, 기술의 기획-개발-검증-평가의 전주기적 과정에서 현장 중심의 사용자의 의견을 반영하여 적용성을 확보하는 체계를 마련하였다. 이러한 리빙랩의 구축·운영 방안에 대해 제시함으로써 향후 사용자 의견을 반영할 수 있는 선박, 나아가 해사 분야에서의 효율적인 실험 체계를 마련하고 기술 적용성을 확보하는 데에 기여할 수 있을 것으로 보인다.
해양사고가 증가하고 이에 따른 피해가 늘어남에 따라 선박의 안전항해에 대한 관심이 높아지고 있으며, 해양사고에 대한 규제 및 사고 방지를 위한 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 선박의 안전 입출항 지원 서비스는 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 안전 입출항 지원 시스템 및 서비스를 정의하고, 이를 시험하기 위한 시뮬레이터 시스템에 대하여 기술한다. 안전 입출항 지원 시스템은 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 해당 정보를 제공 받도록 설계 되었으며, 선박운항 시뮬레이터를 기반으로 하는 테스트 플랫폼을 이용하여 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 향후 실 해역 실험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.
해양사고 예방 지원을 목표로 해양수산부 주도의 지능형 해상교통정보서비스가 지난 21년 1월부터 시작되었고 그동안 이용이 제한되었던 3톤 미만 선박까지 확대하기 위해 개발·추진되는 소형 초고속해상무선통신망(이하 LTE-M) 송수신기의 성능 검증 방안에 대해 연구하였다. 국내 해양 사고의 약 30%가 3톤 미만의 선박에서 발생되고 있기 때문에 소형 선박 전용의 송수신기 개발을 통한 해양안전 사각지대 보완이 필요하다. 소형 LTE-M 송수신기는 연안에서 조업 활동이 활발한 어선과 육지 인근의 수상레저기구 등을 대상으로 적용될 수 있다. 따라서 실제 송수신기가 설치·이용되는 환경을 고려하여 충분한 성능 및 안정적인 통신 품질 제공 여부를 검증하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 LTE-M 망의 통신품질 요구 기준과 해양수산부의 소형 송수신기 성능 요구 기준을 검토해보고, 소형 송수신기의 성능을 적합하게 평가할 수 있는 시험 방안을 제안하였다. 제안한 시험 방안은 해양 사고 빈도가 높은 6개 실해역 노선을 대상으로 타당성을 검증하였으며, 소형 송수신기 다운링크 및 업링크 전송속도가 각각 9Mbps 이상 및 3Mbps 이상의 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 커버리지 분석시스템을 활용하여 집중관리구역(0~30km) 및 관심구역(30~50km)에서 각 95% 이상 및 100%의 커버리지를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 성능 평가 방안 및 시험 결과는 송수신기의 성능 검증을 위한 참고 자료로 활용되어 정부가 추진하는 바다 내비게이션 서비스 및 소형 송수신기의 보급 및 확산에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 준지도학습(SSL)을 기반한 소형 어선의 충돌 경보 송출 예측 모델에 관한 연구이다. 지도학습(SL) 방법은 레이블링된 다수의 데이터가 필요하지만 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 소요된다. 본 연구는 '지능형 해상교통정보 서비스'와 연계한 데이터 파이프 라인을 통해 수집된 서비스 데이터와 실해역 시험에서 수집한 데이터를 사용하였다. 실제 사용자 만족도 기반으로 레이블이 결정된 실해역 시험 데이터만 아니라 레이블이 결정되지 않은 서비스 데이터를 함께 학습시킨 결과, 모델 정확도가 향상되었다.
육상에서의 전자파 환경에 대한 연구는 지속적인 투자와 연구가 이루어지고 있지만 해상의 환경인 선박의 전자파 환경에 관한 시험 및 분석은 연구되어 지지 않는 실정이다. 선박은 최상층 갑판구역, 선교, 기관실로 구성되어있다. 최상층갑판구역은 안테나 및 레이더가 탑재되어 있다. 선교는 안전한 항해를 위한 항해장비가 탑재되어있다. 마지막으로 기관실에서는 선박의 추진시스템에 사용되는 배전반이 탑재되어있다. 따라서 본 연구는 선박이라는 특정 공간에서의 전자파 환경을 분석 후 해상환경에 적용 가능한 최적 기준을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 국내외 전자파 기준을 활용하여 실선 한국해양대학교 실습선 한바다 호를 측정 후 측정결과를 국내 기준, 이탈리아 기준과 분석하여 선박의 기관실에 대한 국내 기준 적용에 한계가 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 추후 선박의 전자파 인체 보호 기준 정립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
속력시운전에는 건조된 배의 추진성능이 선주와의 계약속도를 만족시키는가를 확인하는 Acceptance Trial 과, 건조된 배의 추진성능이 모형시험 등에 의한 추정 결과와 맞는가를 확 인하고 다음 배의 설계에 참고하기 위한Performance Trial로 크게 나눌 수 있다. Acceptance Trial로서의 실선시운전은 새로 배를 만들어 선주에게 인도하기 위한 필수의 과정이며, 이 중 에서 저항추진 성능을 검증하기 위한 속력시운전은 가장 중요한 항목중의 하나이다. 선발 조선 국들에서는 실선시운전 및 해석방안을 꾸준히 연구하여 왔고, 표준 수행방안과 표준 해석방안도 이미 확정한 후 여러차례 보완한바 있다. 조선의 역사가 깊지 못한 우리는 이에 대한 깊이 있는 연구는 물론, 이렇다할 시운전 표준수행방안이나 표준해석방법 조차 제시하지 못하고 있는 실 정이다. 특히 국내 조선업계의 실선시운전 해역은 일본은 물론 유럽의 시운전해영들 보다도 해상 상태가 거칠어서 이에 대한 보정방법 개발이 절실히 요망되고 있다. 본 고에서는 이제까지 선진 조선국에서 수행된 중요한 실선속력시운전 내용을 훑어보고, 각국의 표준수행방안을 비교해 보고, 해석방법들의 내용을 알아 본 후, 앞으로의 발전 방향을 모색해 보았다.
본 연구에서는 CCTV 영상 내 빗줄기의 특성을 바탕으로 강우강도를 산정하기 위한 합성곱 신경망(CNNs, Convolutional Neural Networks) 기반 강우강도 산정 모형을 제안하였다. 중앙대학교 및 한국건설생활환경시험연구원 내 대형기후환경시험실에서 얻은 CCTV 영상들을 대상으로 연구를 수행하고, 우적계 등과 같은 지상 관측자료와 강우강도 산정 결과를 비교·검증하였다. 먼저, CCTV 영상 내 빗줄기의 미세한 변동 특성을 반영하기 위해 데이터 전처리 작업을 진행하였다. 이는 원본 영상으로부터 빗줄기 층을 분리해내는 과정, 빗줄기 층에서 빗물 입자를 분리해내는 과정, 그리고 빗물 입자를 인식하는 과정 등 총 세 단계로 구분된다. 합성곱 신경망 기반 강우강도 산정 모형 구축을 위해 영상 전처리가 완료된 데이터들을 입력값으로 설정하고, 촬영 시점에 대응되는 지상관측 자료를 출력값으로 고려하여 강우강도 산정모형을 훈련시켰다. CCTV 원자료 내 특정 영역에 편향되어 강우강도를 산정하는 과적합 현상의 발생을 방지하기 위해 원자료 내 5개의 관심 영역(ROI, Region of Interest)을 설정하였다. 추가로, CCTV의 해상도를 총 4개(2560×1440, 1920×1080, 1280×720, 720×480)로 구분함으로써 해상도 변화에 따른 학습 결과의 차이를 분석·평가하였다. 이는 기존 사례들과 비교했을 때, CCTV 영상을 기반으로 빗줄기의 거동 특성과 같은 물리적인 현상을 직간접적으로 고려하여 강우강도를 산정했다는 점과 더불어 머신러닝을 적용하여 강우 이미지가 갖는 본질적인 특징들을 파악했다는 측면에서, 추후 본 연구에서 제안한 모형의 활용 가치가 극대화될 수 있을 것으로 판단된다.
해양수산부는 2016년 유실어구에 의한 피해를 최소화하기 위해 전자어구실명제 실행계획을 발표하였다. 어구의 과다사용 및 폐어구 저감을 위해 어구의 종류 및 위치, 사용자의 실명을 포함한 정보를 IoT 기반의 통신을 이용하여 어선 및 관제센터에 효율적으로 전송할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 전자어구실명제를 실행하기 위한 LoRa 기반의 부이 장착 단말 장치와 어선용 게이트웨이를 제안한다. SEMTECH사의 SX1276 칩 사양과 ISM 대역인 900 MHz 대역을 사용하여 1(게이트웨이):200(부이) 통신이 가능하도록 설계하고 제작하였다. 또한 전자어구실명제 실행의 기술적 제안으로써의 실증을 위해 해상 시험 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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