• 시스템엔지니어링학술지
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• 제20권spc1호
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• pp.12-29
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• 2024

The purpose of this study is to identify the social issues discussed in Korea regarding Maritime Autonomous Surface Ships (MASS), the most advanced ICT field in the shipbuilding industry, and to suggest policy implications. In recent years, it has become important to reflect social issues of public interest in the policymaking process. For this reason, an increasing number of studies use media data and social media to identify public opinion. In this study, we collected 2,843 domestic media articles related to MASS from 2017 to 2022, when MASS was officially discussed at the International Maritime Organization, and analyzed them using text mining techniques. Through term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) analysis, major keywords such as 'shipbuilding,' 'shipping,' 'US,' and 'HD Hyundai' were derived. For LDA topic modeling, we selected eight topics with the highest coherence score (-2.2) and analyzed the main news for each topic. According to the combined analysis of five years, the topics '1. Technology integration of the shipbuilding industry' and '3. Shipping industry in the post-COVID-19 era' received the most media attention, each accounting for 16%. Conversely, the topic '5. MASS pilotage areas' received the least media attention, accounting for 8 percent. Based on the results of the study, the implications for policy, society, and international security are as follows. First, from a policy perspective, the government should consider the current situation of each industry sector and introduce MASS in stages and carefully, as they will affect the shipbuilding, port, and shipping industries, and a radical introduction may cause various adverse effects. Second, from a social perspective, while the positive aspects of MASS are often reported, there are also negative issues such as cybersecurity issues and the loss of seafarer jobs, which require institutional development and strategic commercialization timing. Third, from a security perspective, MASS are expected to change the paradigm of future maritime warfare, and South Korea is promoting the construction of a maritime unmanned system-based power, but it emphasizes the need for a clear plan and military leadership to secure and develop the technology. This study has academic and policy implications by shedding light on the multidimensional political and social issues of MASS through news data analysis, and suggesting implications from national, regional, strategic, and security perspectives beyond legal and institutional discussions.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권6호
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• pp.366-371
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• 2021

금속 표면을 매질로 하는 표면파 통신을 선박에 적용하여 무선통신 환경 구현이 어려운 선내 밀폐 공간을 극복하는 표면파 통신 기반의 선내 무선 통신 구현 기술에 관한 연구이다. 표면파 통신을 실제 선박에서 실험하기 위해 선교를 기준으로 선수창고, 갑판창고, 선실, 기관실, 화물창고 등 선박 내부 공간을 관통하는 경로를 대상으로 표면파 발생기를 설치하여 통신 속도 등을 측정하였다. 실험 결과, 각 구역에서 평균 13Mbps 수준의 통신 속도를 확인하였고, 기관실의 경우 정박 중 선박 엔진을 구동했을 시 4.3Mbps, 운항 중에 1.2Mbps의 전송속도 저하가 확인 되었지만, 시험 장비의 설치 위치를 기관실 입구로 변경하면 극복 가능함을 확인하였다. 완전 밀폐 환경인 선수 창고에서는 기존 무선통신보다 8Mbps 이상 높은 전송속도를 확인하여 철 구조물로 둘러싸인 선내 밀폐 공간에서 표면파 통신의 가능성을 확인하였고, 선박의 두꺼운 페인트 문제 해결을 위해 표면파 발생기를 추가 설계하여 적용하였다. 본 실험을 바탕으로 표면파 통신을 적용한 M-IoT 구현 등 선박내무선 네트워크 시스템 구현이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1331-1340
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• 2020

해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.945-953
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• 2018

본 논문은 무인수상정의 자율운항을 위한 장애물 탐지 및 회피기동을 위해 3차원 라이다를 사용하였다. 단일센서만을 사용해서 해상조건에서의 무인수상정 장애물 회피운항을 하는데 목적이 있다. 3차원 라이다는 Quanergy사의 M8센서를 사용하여 주변 환경 장애물 데이터를 (r, ��, ��)로 수집하며 장애물 정보에는 Layer 정보와 Intensity 정보를 포함한다. 수집된 데이터를 3차원 직각좌표계로 변환을 하고, 이를 2차원 좌표계로 사상한다. 2차원 좌표계로 변환한 장애물 정보를 포함하는 데이터는 수면위의 잡음데이터를 포함하고 있다. 그래서 기본적으로 무인수상정을 기준으로 가상의 관심영역을 정의하여서 규칙적으로 생성되는 잡음데이터에 대해서 삭제를 하였으며, 그 이후에 발생하는 잡음데이터는 Vector Field Histogram으로 계산된 히스토그램 데이터에서 Threshold를 정해 밀도값에 비례하여 잡음데이터를 제거하였다. 제거된 데이터를 이용하여 무인수상정의 움직임에 따른 상대물체를 탐색하여 가상의 격자지도에 1 Cell씩 저정하면서 데이터의 밀도 지도를 작성하였다. 작성된 장애물 지도를 폴라 히스토그램을 생성하고, 경계값을 이용하여 회피방향을 선정하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.193-199
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• 2018

AI의 급격한 발전으로 자율운항선박의 개발도 머지않은 장래에 실현될 것으로 보인다. 그러나 해양대학의 교과과정은 이러한 시대적 발전추세에 대비하지 못하고 있는 것이 현실이다. 게다가 의무승선기간 만료 후 상당수의 초급 해기사들이 육상직으로 이직하는 현실에서 항해학 관련 세부전공 또한 진화하고 있는 해운산업의 전문분야를 교육하는 데는 한계가 있어 보인다. 이 글은 주요 해양대학의 항해학 관련 커리큘럼을 비교 분석한 것이다. 이들 국가들은 STCW를 인준한 국가들이므로, 항해사를 양성하는 데 STCW에서 요구하는 과정을 모두 교육해야만 한다. 이들 해양대학의 항해학 전공 커리큘럼은 대동소이할 것으로 생각되었지만, 실상은 차이가 큰 것으로 나타났다. 따라서 이들 주요 해양대학의 커리큘럼을 비교 분석함으로써 우리의 항해학 전공 교과과정이 적절하게 짜여져 있는지 검토해 볼 필요가 있다. 이는 궁극적으로 급격한 기술발전에 대비하고, 육상직으로의 이직에 대비할 수 있는 이상적 교과과정을 개발하는 데 참조가 될 수 있을 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.259-266
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• 2022

본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다

• 한국항만경제학회지
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• 제34권4호
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• pp.17-38
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• 2018

본 연구의 목적은 해운기업의 선급결정요인을 확립하고 계층적의사결정(AHP) 기법을 활용하여 요인별 상대적 중요도를 고찰하는 것이다. 선급결정요인의 계층구조에 대한 선행연구가 부족하여 관련 산업 연관도에 따른 선급의 주요 활동, 선급 업무 프로세스 및 서비스 전달 과정을 참조하여 요인들을 식별하고 주요인과 세부요인으로 분류하였다. 이를 선급 관련 업무 종사자를 대상으로 설문하여 최종 확정하였고, AHP 분석을 위하여 해운 관련 업무 종사자 대상 설문을 진행하여 다음과 같은 결론을 도출하였다. 선급결정요인 중 주요인의 중요도는 기술 및 검사 서비스 0.373, RO 기능 0.284, 비용 0.177, 시장(연관산업)의 기대 0.167인 바, 기술 및 검사 서비스에 대한 상대적 중요도가 아주 높게 나타나 BWM, 황산화물과 같은 환경규제와 자율운항선박, 친환경연료추진선박 등 미래 기술선도 선박에 대한 기술 협력 등 해운 시장의 변화와 트렌드를 반영함을 알 수 있었다. 세부요인의 복합가중치는 PSC 대응 능력 0.144, 기술 서비스 0.143, 금융기관/화주/조선소 등의 요구 0.090, 선급유지비용 0.087, 검사 네트워크 0.086, 검사원 역량 0.085, IMO/정부와의 협력 0.072, 정부 검사권 수임 0.067, 선급의 영업력 0.058, 최초검사비용 0.052, 평판과 공신력 0.040, 선급관련부대비용 0.038, 관련 산업과의 유대 0.037 순서로 나타난 바, 해운기업은 항만당국의 PSC 검사에 따른 출항정지방지와 기술서비스를 중요하게 생각하며, 금융기관/화주/조선소 등의 요구, 선급유지비용, 검사 네트워크, 검사원 역량을 높은 우선순위로 판단함을 알 수 있었다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제30권2호
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• pp.337-371
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• 2015

교통량증가, 항공노선 다양화 등 운항환경 변화로 우리에게 알려지지 않은 항공기사고 위험요인이 계속 출연하고 있어 우리 국민의 생명을 위협하고 있다. 우리정부는 이와 같은 위험요인이 사고전조가 되기 전에 미리 발굴하여 제거코자 운항현장을 대상으로 안전보고제도를 운영하고 있다. 그러나 이와 같이 좋은 취지로 도입된 보고제도는 오늘날 종사자로부터 많은 오해를 받고 있어 본연의 운영목적 달성을 못 하고 있는 실정이다. 종사자는 안전보고가 정부 또는 관리자에게 규정에서 벗어난 본인의 행위를 보고하는 제도로 이의 후속으로 정부의 행정처분 또는 회사의 인사 상 불이익이 있을 수 있다고 인식하고 있다. 본 논문에서는 미국, 영국 등 국내외 항공안전보고제도 운영현황 및 관련 ICAO국제기준을 살펴보고 우리의 항공분야에 도입 운영되고 있는 안전보고제도 발전방향을 제시하였다. 우선, 안전보고로 정부가 얻고자 하는 정보의 범위를 명확히 하고 이를 얻기 위한 정보원을 대상으로 안전보고제도를 운영해야 한다. 그리고 해당 정보를 담을 수 있는 그릇도 적합한 것을 주어야겠다. 다시 말해, 조종사, 정비사, 관제사 등 직군별 얻고자 하는 정보를 명확히 하고 해당 정보를 담을 수 있는 알맞은 탬플레잇(보고양식)을 맞춤형으로 제시 해야만 원하는 정보를 얻을 수 있다. 이와 더불어, 사람으로부터 얻는 정보의 특징을 잘 이해해야겠다. 해당 핵심정보를 단독으로 알고 있는 사람이 자신의 처분이나 개인정보 유포가두려운 상황에서는 정보를 정부나 회사와 공유하지 않을 가능성이 높다고 하는게 대부분의 경우일 것이다. 핵심 안전정보를 소유하고 있는 사람이 해당 정보를 공유하는 것을 꺼리지 않도록 처분완화, 개인정보보호 등을 관련 제반제도 등이 개선되어야 한다. 정부는 정보의 수집은 물론, 정보의 사후관리에도 보다 체계적 노력을 투자해야 한다. 오늘날 IT기술 발달로 데이터는 기계가 분석해 준다는 인식은 절반은 잘못된 인식이다. 기계는 사람이 인풋을 데이터에 따라 아웃풋을 만들어 낸다. 다시 말해, 인풋을 하는 데이터의 품질과 운영체계 등은 사람이 만들어 내야 한다는 뜻이다. 따라서, 기계가 좋은 정보를 잘 받아들이고 분석할 수 있도록 체계적이고 규칙적인 분류체계 및 안전조사절차를 만들어서 운영해야 할 것이다. 마지막으로 강조하고 싶은 것은 이와 같은 좋은 제도가 도입되더라도 운항현장의 안전보고에 대한 인식이 변화하지 않는 한 제도의 실효성이 낮을 수밖에 없을 것이다. 정부는 제도 개선과 더불어 운항현장을 대상으로하는 교육도 철저하게 실시하여 안전문화가 정착하는 분위기 형성을 위한 노력을 아끼지 말아야 할 것이다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.51-59
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• 2018

본 논문에서는 해상에서 수상감시정찰 및 수중탐색임무를 수행할 수 있는 복합임무 무인수상정을 설계하였으며, 설계된 복합임무 무인수상정의 선체부는 유리섬유강화플라스틱을 이용하여 제작하였다. 수상감시정찰 및 자율운항 임무를 수행하기 위해 레이더, 라이다, 카메라 등과 같은 다양한 항법센서를 마스트에 장착하였으며, 특수임무를 수행하기 위한 더미건 장비를 선수부 갑판에 장착하였다. 악천후의 해상상태에서 주어진 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 갑판에 탑재된 구조물들에 대한 강성확보가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 정하중, 횡하중 및 수직방향 운동에 따른 마스트 구조물의 강도해석 및 더미건 장비의 충격량에 대한 선체부의 강도해석을 시뮬레이션 및 실험을 통해 수행하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과에 따라 본 연구에서 설계된 마스트 구조물 및 더미건 장착부의 선체부는 충분한 강성을 확보하고 있음을 확인하였다.