• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.42-42
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• 2017

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.61-61
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• 2018

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.31-31
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• 2018

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.30-30
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• 2018

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.247-247
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• 2017

연안선은 국제항해 선박에 비해 상대적으로 사고의 위험성은 높으나 이에 대응할 훈련기반이 취약하다. 본 연구에서는 연안선의 화재 및 퇴선상황에서의 승무원의 행동특성을 모델링하고 연안선 환경과 특성에 맞는 CBT용 훈련 프로그램을 개발함으로써 비상시 연안선 승무원의 사고대응 능력을 제고하고자 한다. 특히 이를 위해 연안 여객선에서 여객 대피를 위해 필요한 요소를 검토하여 개선점을 파악하여 프로그램 개발에 반영하고자 한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.62-62
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• 2017

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.178-180
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• 2016

연안선은 중 대형선에 비하여 사고의 위험이 높고 작업 환경이나 안전에 대한 시스템적인 완성도가 매우 취약하다. 또한 바쁜 운항 스케줄과 승무원의 자질등의 여건으로 인하여 비상대응훈련이 잘 시행이 되지 않는 것이 현실이다. 여기에 현재 시행중인 훈련에 대한 시나리오도 중 대형선의 시나리오를 가지고 수정해서 사용하는 경우가 많고 본선에 적합하지 않는 훈련 시나리오를 가지고 훈련을 하는 경우도 많다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하고 연안선의 현실에 맞는 시나리오를 개발 및 자발적 참여유도를 통하여 연안선에서 시행되는 훈련의 효과를 증대시키고 나아가 안전한 해양문화에 이바지하는데 그 의의가 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권7호
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• pp.870-874
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• 2018

선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권5호
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• pp.410-416
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• 2016

우리나라는 세월호 사고 이후 해양안전에 대한 중요성이 증대되고 있다. 특히, 해양관련 종사자들에 국한하지 않고 대국민 해양안전의식 고취를 위해 학교 및 해양관련 단체에서 다양한 교육훈련 및 체험교육이 시행되고 있다. 선원의 안전교육은 SOLAS 규정에 의거 여객선은 10일, 상선은 매월 1회 소화 및 퇴선훈련을 실시하고 있다. 세월호 사고 이후 교육훈련의 효과를 증대시키기 위해 교육 정원을 기존 40명에서 20명으로 줄여 모든 교육생이 실제 교육훈련에 참여할 수 있도록 하고 있다. 현재의 교육훈련 형태는 교재에 의거한 이론교육 실시 후 실제 실습을 행하는 2단계 교육훈련이 실시되고 있다. 하지만 현재 인적, 물적 여건상 교육생들에게 많은 실습시간 부여 및 소수인원으로 구성된 실습교육이 곤란한 상황이나 시뮬레이션 기법이 도입될 경우 실습 전 숙달된 능력으로 실습교육의 빠른 진행으로 많은 실제 실습교육 수행이 가능할 것이다. 이러한 이유로 이 연구에서는 해상안전교육 중 소화훈련의 효율성을 증대시키기 위해 총 3단계로 구분한 교육훈련을 제안하고자 한다. 즉, 이론 교육 후 시뮬레이션 기법을 통한 개인별 임무 숙지 및 장비 사용법에 대한 이미지트레이닝교육을 추가하고자 한다. 이러한 시뮬레이션 기법을 사용할 경우 이론교육으로 얻어진 지식을 바탕으로 실제 훈련 전 가상으로 먼저 시행함으로서 실습교육에 빠른 적응이 가능하며 시뮬레이션 특성상 실제 훈련에서는 곤란한 긴급상황 대처훈련 및 다양한 시나리오에 의한 반복훈련이 가능하다. 이렇게 실습 전 숙달된 능력을 바탕으로 실습교육의 진행 속도를 증가시켜 많은 실제 실습교육을 수행할 수 있어 교육훈련 효율성이 증대될 것이다. 실제 교육생 설문조사에 의하면 개인별 실습시간 부족을 지적하였다. 이러한 이유로 가상현실 기법을 이용한 시뮬레이터 개발이 필요하여 이 연구에서는 개발방법에 대해 고찰하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제30권2호
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• pp.200-208
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• 2024

승선 인원이 많은 실습선은 화재가 발생하는 경우 대형 인명피해로 확장될 수 있으며 이에 따라 선원법 및 Safety Life At Sea(SOLAS)에서는 퇴선 훈련에 대한 중요성을 강조해 왔다. 따라서 본 연구에서는 승선 인원이 많은 국립목포해양대학교의 세계로호를 대상선박으로 선정하여 preliminary hazard analysis(PHA) 정성적 위험성 평가 기법을 통해 각 deck의 화재 사고 위험빈도와 심각성에 대하여 예측하였다. 또한 위험성이 높은 구역에서의 화재를 가정 한 뒤, 그 위험성을 정량적으로 예측하기 위하여 대피 시간 및 인구 밀도에 대한 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 총 대피시간이 인구 분포가 한 구역에 집중되어 있던 식사 시간을 가정한 시나리오에서 501초로 가장 길게 예측되었으며 시나리오에 따라 일부 deck에서 1.4pers/m² 이상의 상대적으로 높은 인구밀도를 나타내며 대피 인원이 정체되는 현상을 보였다. 본 연구 결과는 다양한 피난 시나리오에 따른 대피시간 및 인구밀도를 정량화하여 실습선의 상황에 맞는 훈련 시나리오를 개발하기 위한 기초자료로서 사용될 것으로 보이며 추후 수학적 모델과 실험값의 비교를 통하여 연구를 확장할 수 있을 것으로 예상된다.