다기능 경량 등부표는 바다와 강에 설치되어 선박 항로표시 및 수산, 양식 산업 시설물 경계표시 등 선박충돌사고 및 인명사고를 미연에 방지하기 위한 용도이며, 또한 수심이 낮은 해안과 암초지역은 물론 어떤 장소에서도 설치 및 운용이 용이하여 다양한 용도로 활용할 수 있도록 개발되었다.
해양교통시설 관련 산업은 광학, 전자, 금속구조, 화학, 전파, 컴퓨터, 우주공학까지 많은 첨단가술이 복합되어 있고 자국 내 시장의 협소로 관련 산업을 육성하지 않아 세계의 대부분 시장을 소수의 선진국이 거의 독점을 하고 있다. 우리나라의 관련 산업체와 외국 업체와의 기술을 비교하고 문제점을 도출해서 세계시장으로 진입 할 수 있는 방안을 제시한다.
해상에 설치된 항로표지 부표의 발달로 다양한 자료가 수집된다. 그러나 원시 관측자료는 기계 결함 및 기상환경에 따라 결측과 이상치를 포함한 오류로 인하여 곧바로 사용되기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 항로표지에서 수집된 미흡한 기상 관측 자료를 기계학습이 가능하도록 누락된 시각의 자료를 추가하여 선형 보간을 실시했다. 이후 XGBoost기법과 KNN-regressor을 이용하여, 오류가 발생한 시점의 자료를 보간하는 기법을 연구하고자 한다.
제4차 산업혁명에 따라 시작된 패러다임의 변화는 해운, 항만, 조선 및 해양 등 전 산업분야에 걸쳐 진행되고 있으며, 이와 함께 자율운항선박은 혁신성장 기술에 대한 새로운 도전과제로 주목받고 있다. 자율운항 선박에 대한 국제적 차원의 논의는 2017년 제98차 국제해사기구 해사안전위원회에서 자율운항선박을 MASS(Maritime Autonomous Surface Ship)로 규정함으써 본격화 되었으며, 국내에서도 '해양수산부 2018년 업무계획'에 따라 국가물류체계 혁신을 위하여 자율운항선박, 해상통신망, 스마트항만 등 스마트 해상물류체계 구축 전략을 수립하였다. 자율운항선박을 운영하기 위해서는 안전한 입출항을 돕는 스마트항만의 구축이 필수적인데, 효율적인 항만운영과 안전을 확보하기 위하여 안전성, 신뢰성, 효율성 중심의 인프라로 구축되어야 할 것이다. 현재의 도선서비스는 개별 도선사가 각각의 입출항하는 선박에 직접 탑승하여 제공되고 있으나, 향후 자율운항선박에는 이와 같은 형태의 서비스를 제공하기 어려울 것으로 판단된다. 이는 도선서비스의 자동화 및 지능화, 원격 통제 체계의 마련이 필요한 것으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 스마트항만 운영을 위하여 현재의 구축 운영중인 항로표지의 인공지능화를 통하여 전자도선서비스(Electric Pilotage Service)를 수행할 수 있는 방안과 체계, 서비스 대상에 대하여 제시하며, 부산항 북항을 대상으로 해당서비스에 대한 구체화 방안을 제시한다.
최근에는 선박의 교통을 관리하는 관할구역이 항계내에서 연안해역으로 확대되는 개념으로 변해가고 있는 추세로 연안해역의 교통량과 해운, 수산 및 해양산업의 발전에 따른 해난사고로 인한 인명 및 환경피해의 심각성이 증대되고 있다. 따라서 선박의 안전항해와 항만 입출입 선박의 안전확보를 위한 원조시설로 AIS를 육상국, 무인등대, 부표, 해상시설물 등에 설치하는 항로표지용 AIS 시설을 도입하여 관리.운영 및 유지보수에 있어서 보다 효율적인 방법이 요구되고 있다. 이러한 현실에서 해양 선진국에서는 관련된 장비인 AtoN AIS(Aids to Navigation AIS : 항로표지 AIS) 설비를 개발하여 항로에 적용하였다. 실제로 무인화에 따른 운용, 유지.관리 및 확인 등이 어려운 항로표지 및 항해안전 시설에 적용하여 실시간으로 해양환경 및 해상교통 상황에 대한 정보를 육상에 제공하며, 시설의 원격관리는 물론 주변을 항해하는 선박들에게는 안전정보를 제공하는 AtoN AIS 장비를 개발하고자 제어.감시용 인터페이스 모듈 및 정보교환을 위한 통신프로토콜을 구현하였다.
해양 산업은 e-Navigation 시스템을 시작으로 체계적인 접근 방식과 다양한 전략을 바탕으로 다양한 해양 서비스를 제공하고 있으며, 서비스 운영에 필수적인 장비 개발 및 스마트 항로표지 서버 구축 등 통합 운영이 가능한 스마트 항만 구축을 목표로 나아가고 있다. 그러나 고도로 자동화된 스마트 항만의 자율 시스템을 검증하기 위한 테스트베드는 기존의 테스트베드와 달리 복잡한 접근 방식과 다양한 요소가 필요하며, 특히 인공지능 등 최첨단 디지털 기술이 적용할 수 있게 됨에 따라 신규 서비스 제공과 이에 따른 잠재적으로 발생이 가능한 치명적인 문제점을 조기에 발견하고 대응하기 위하여 사이버보안체계 연구 및 이를 검증할 테스트베드 구축에 대한 준비가 필요한 시점이다.
등부표는 조류, 바람 등 외력에 영향을 받아 위치가 항상 유동적이고 위치는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 확인할 수 있다. 위치 확인이 가능한 등부표의 최근 5년간(2017~2021년) 위치 데이터 분석 결과 위치 오류 데이터는 평균 15.4%로 나타났으며 항해 안전사고예방 및 관리를 위해서는 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터 획득이 필요하다. 본 연구에서는 항로표지용 AIS 또는 RTU를 통해 획득한 위치 데이터를 DBSCAN Clustering하여 위치 오류 데이터를 검출하고 정제된 위치 데이터를 획득하고자 한다. 이를 위하여 위치 오류가 가장 많은 서해 해역 중 RTU가 설치된 군산항 1호 등부표의 21년도 위치 데이터를 Python library를 사용하여 DBSCAN Clustering 하였다. DBSCAN Clustering에 필요한 minPts는 2차원 데이터에 일반적으로 사용하는 값을 적용하였고 epsilon은 k-NN(최근접 이웃)알고리즘을 사용하여 값을 산출 및 적용하였다. DBSCAN Clustering 결과 minPts와 epsilon을 만족하지 못하는 위치 오류 데이터를 검출하였고 정제된 위치 데이터를 획득할 수 있었다. 본 연구는 항로표지용 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표의 신뢰성 있는 위치 데이터를 획득할 수 있는 기초 자료로 활용할 수 있으며 항해 안전사고 예방에도 큰 도움이 될 것으로 판단된다.
The United Kingdom proposed the development of the strategic vision for e-Navigation at MSC 81 held in 2006. As the development is under way, the concept has not been specified yet. Moreover, It has not come to agreement what information is important and treated in priority for e-Navigation. Korea has been studying it in the various points of view, but no achievement until now. This study looks into the development methods for e-Navigation in Korea through examining international movement and industrial situation as to e-Navigation.
한국의 등대는 지난 2003년에 건립 100주년을 맞이하였다. 등대는 본래 천혜의 자연조건 속에 입지해 있고, 바다와 관련된 시적 감흥을 간직하고 있으며, 태양에너지 등을 동력원으로 하는 친환경적인 건축시설이다. 이처럼 등대는 그 잠재적 가치와 개발 가능성이 높은 시설이다. 그 가운데 적절하게 개발된 유인등대는 이제 전통적인 기능과 역할에 충실한 항로표지일 뿐만 아니라 온 국민이 향유하고 체험하는 새로운 시설이자 공간이 되었다. 제주지방해양수산청은 지난 몇 년간의 노력을 통하여 제주도의 유인등대를 적절하게 해양문화공간으로 개발함으로써 해양문화에 대한 인식을 높이고, 지역관광에 공헌을 하여왔다. 본 연구는 해양수산부의 친수공간개발산업이 실시된 이래 제주도의 유인등대가 보다 더 적절하게 활용되기 위해 다각도로 검토되어야 할 논제들을 밝히고자 의도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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