자율운항선박은 제4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 사물인터넷과 빅데이터, 인공지능 등이 집약된 미래 고부가가치 선박으로 주목 받고 있으며, 자율운항선박의 도입 및 상용화를 위한 국제적 제도 검토 작업이 활발히 진행되고 있다. 국제해사기구(IMO)는 2017년부터새로운 용어 정립과 함께 기존 협약 규정식별작업(RSE)을 수행했다. 그 결과 기존 협약의 개정과 함께 자율운항선박 운항을 위한 새로운 규정 개발 필요성을 인식하고, 지난해 4월 '자율운항선박 코드(MASS Code)' 개발 로드맵 개발과 함께 세부 기준 개발 작업을 본격화했다. 본 논문에서는 현재 국제해사기구(IMO)에서 개발 중인 자율운항선박 코드를 기반으로 안전한 자율운항선박 운용을 위한 기능요건을 분석하고 세부 기준 및 방향을 제시했다.
본 연구는 운항선의 운항 빅데이터를 활용하여 머신러닝 기법의 선박 마력 예측에 관한 것이다. 현재 신조선에는 ISO15016법을 이용하여 외부환경 요인에 대하여 수식을 통해 저항을 예측하나 관련 계산식이 복잡하고 요구하는 입력변수들이 많아 운항하는 실선 적용에 많은 시간과 비용이 필요하다. 본 연구에서는 최근 예측, 인식 등에서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 우수한 성능의 선박 출력 예측이 가능한 모델을 제안한다. 제안 예측 모델은 실선 운항 빅데이터만 확보된다면 ISO15016법 대비 우수한 성능의 예측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 178K 벌크캐리어의 운항 DATA를 활용하여 ISO15016 기법과 본 연구에서 제안하는 SVM 알고리즘 기반의 마력해석법을 비교하여 ISO15016의 단점인 선박 모델 데이터 준비 부분을 줄이고 부정확한 마력 예측 성능을 개선하였다.
The importance of a systematic approach to collect, process, analyze, and share safety data in aviation safety management is continuously increasing. Accordingly, the domestic aviation industry has been making efforts to build a Big-data platform that can utilize multi-field safety data generated and managed by various stakeholders and to develop safety management technology based on them. Big data platforms not only must meet appropriate technical requirements, but also need to establish a management system for effective operation. The purpose of this study is to suggest the requirements of the aviation safety big data platform operation procedure and plan by reviewing the advanced overseas cases (FAA ASIAS). This study can provide overall framework and managerial direction for the operation of the aviation safety big data platform.
사물인터넷(loT), 인공지능, 빅데이터 등 빠르게 발전하는 기술을 기반으로 개발 중인 자율운항선박(MASS)의 개발이 유럽(독일, 노르웨이, 스웨덴, 독일, 노르웨이 등), 미국, 일본, 중국 등 다양한 나라에서 이루어지고 있다. 산업통산자원부는 2022년 11월 3일 자율운항에 필요한 항해·기관 자동화 시스템 등의 핵실기술 개발과 자율운항 해상 시험선 실증을 수행하는 자율운항선박 성능실증센터를 준공하여 미래 해운산업에 박차를 가하고 있다. 해양주권 수호, 수색·구조, 해상질서유지, 해양범죄예방·수사, 해양오염방제 등 바다에서의 수호자 역할을 수행하는 해양경찰의 변화는 무엇보다 중요하겠다. 이에 국내·외 서적, 연구논문, 보고서, 언론자료 등의 분석을 통해 자율운항선박 등 미래발전에 대한 관심을 가지고, 해양경찰의 개선방안을 논의해 보고자 한다.
이 논문은 해양 안전 및 보트 운항 훈련을 위한 소형선박 시뮬레이터의 개발을 다룬다. 시뮬레이터는 자유 운항, 시험 모드 운항, 초급자 훈련 모드 운항 등 다양한 기능을 제공하며, 사용자의 실력과 선호도에 따라 맞춤 교육을 제공한다. 이를 통해 보트 운항의 안전성을 향상시키고, 비용 효율적인 방법으로 많은 사용자들에게 접근 가능한 학습 도구를 제공한다.
자율운항선박은 제4차 산업혁명 시대의 핵심기술인 사물인터넷과 빅데이터, 인공지능 등이 집약된 미래 고부가가치 선박으로 주목받고 있는 반면, 실제 선박 운항 중 많은 위험요소들로 선박 안전상의 우려가 제기되고 있다. 해양교통에 있어 안전규제는 해사안전 증진 및 해양사고 위험성을 최소화하기 위한 중요요소라고 할 수 있으며, 자율운항선박 시대에서도 동일하게 작용할 것으로 보인다. 이에 자율운항선박 시대 준비를 위한 안전규제의 재정립은 선박의 안전운항을 위한 안전관리체계 정비를 위한 핵심사항이라고 할 수 있으며. 최근 국내·외에서 논의되고 있는 자율운항선박 운항을 위한 규제 개발 역시 중요한 의미를 가진다. 본 논문에서는 자율운항선박 운용을 위한 안전규제체계 개선을 위해 실제 상용화를 앞둔 자율주행자동차 안전위험 이슈 분석 사례를 기반으로 자율운항선박 운용에 따른 안전위험 이슈를 도출했다. 이러한 결과는 자율운항선박의 운용을 위한 규제 개발 논의 시점에서 향후 자율운항선박의 상용화 및 안전규제체계 마련을 위한 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
차도선과 같은 연안 화물 여객선에는 필수 탑재 항해통신장비 이외에 유지보수 지원이나 운항 효율 향상을 위한 장비는 거의 탑재 되어 있지 않은 상황으로 ICT 기술 기반 운영 및 유지보수(O&M, operating and maintenance) 지원 서비스 제공 시스템 도입이 필요하다. 이에 중소형 선박 기자재의 데이터 수집, 통합, 분석을 통해 선박 관리, 유지보수 지원, 운항 모니터링 등의 스마트 O&M 서비스를 제공하기 위한 시스템의 개발을 진행 중에 있다. 개발하는 시스템은 빅데이터 분석 기술, 모바일 어플리케이션 개발 기술, 증강현실(AR) 기술을 기반으로 선박을 구성하는 요소의 상태 모니터링, 최적 관리, 원격 유지보수 지원 등의 서비스를 제공할 예정이다. 또한, 클라우드 기반 육해상 통합 O&M 서비스 지원 시스템의 개발을 통해 선단 단위 분석, 중소형 해운선사 소모품 관리 및 운영 지원 등 종합적인 부가 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 이러한 시스템의 개발이 완료되면, 실선 시험을 통해 개발 시스템과 서비스의 유용성을 검증할 계획이다. 본 논문에서는 이러한 O&M 지원을 위한 시스템에 관해 소개하고, 앞서 언급한 각종 서비스를 제공하기 위한 선박 및 육상 측 구성요소 정의와 서비스 아키텍처의 설계에 관한 내용을 다룬다.
빅데이터, AI, 인공지능 등 기술이 발전함에 있어서 자율운항도입에 따른 VTS 체계변화에 대한 인식이 필요한 실정이다. 이 연구에서는 자율운항선박이 상용화함에 따라 요구되는 적합성을 제고하기 위해 영향을 미치는 내외적인 환경요인들을 전문가집단의 브레인스토밍, 설문조사, 인터뷰 등 다방면으로 조사하고, 해당 요소를 기반으로 TOWS분석을 통해 강점(Strength), 약점(Weakness), 기회(Opportunities), 위협(Threats)의 각 요소를 상호 결합해 전략주제 도출 및 새로운 관제절차와 관련 기술, 자율운항 교육프로그램, 사이버 보안조치, 자율운항 관련 알고리즘 구성 요소 등 구체적 실행계획을 제시함으로써 예측되는 변화 대응에 기여하고자 한다.
해상교통관제센터에는 RADAR, AIS(Automatic Identification System), 기상센서, VHF(Very High Frequency) 등이 설치되어 운영되고 있으며, 해상교통관제사는 이를 활용하여 관제구역을 통항하는 선박의 동정을 관찰하고 정보를 제공하는 관제 업무를 수행한다. 이들 장비에서 생성되는 각종 관제 데이터는 해상교통 상황을 분석하기 위한 자료로 그 활용 가치가 매우 높지만, 시스템 제조사간 호환성 부족 또는 정책상의 문제로 인해 체계적으로 관리되지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 해상교통관제센터에서 수집되는 관제 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 관리할 수 있는 관제 빅데이터 체계를 개발하였다. 개발된 관제 빅데이터 체계는 체계 개발의 중요한 이슈 중 하나였던 운영 안정성을 확보하기 위해 마이크로서비스 아키텍처를 적용하였으며, 효율적인 실시간 운항 정보의 탐색을 위해 저장소를 이원화하여 체계 성능을 향상시킬 수 있었다. 구현된 체계는 실해역 데이터를 적용한 시범 운영을 통해 성능을 확인하고 추가적인 개선 사항을 파악하였으며, 실제 관제 환경에서의 활용 가능성을 검토하였다.
선박의 안전 운항과 해양수산 양식장 관리를 위해 해양수산 빅데이터 구축에 필요한 해양수산 양식장의 경계를 추출한 데이터 셋은 어장 허가 구역과의 일치 여부 조사를 통해 선박의 운항 경로에 불법 설치 시 장애물 정보를 미리 제공할 수 있다. 또한, 해양 사고 등에 의한 피해보상을 위해 필요한 양식장 조업 여부도 파악할 수 있으며, 해당 지자체에서는 어장도와의 중첩 비교를 통해 어장 관리 등에 사용할 수 있다. 선박의 안전 운항을 위한 전자해도에 물표 표시를 통해 운항 경로상의 장애물 파악에 필요한 기초 데이터로써 활용이 높다. 이 연구에서는 양식장의 경계 추출을 위해 충분한 공간해상도를 가지며 짧은 주기로 반복하여 촬영하는 유럽항공우주국 (ESA; europe space agency)의 Sentinel-2 위성영상 자료를 사용하였다. 영상 이미지에서 양식장의 주기별 현황 데이터의 생산을 위해 해상의 구역별 데이터를 부산권, 울산권, 거제·창원권, 고성·통영권, 남해·사천권의 5개 관리 구역으로 나누어 처리하였으며, 구역별 위성영상의 수집과 영상의 강조 처리 과정을 거쳐 양식장의 경계 데이터와 메타정보를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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