항로표지는 해상교통안전에 중요한 시설이며 이를 위해 해양수산부에서는 관리운영 시스템을 개발, 운영 중이다. 현재 항로표지관리 시스템은 텍스트 기반으로 정보를 표출한다. 따라서, 항로표지에 장애나 사고시에 발생하는 경우의 영향을 판단하기가 어렵다. 항로표지의 배치 검증을 위해 항로표지 시뮬레이터를 활용할 수 있으나, 실시간 정보가 적용되지 않고 시뮬레이터의 유지보수에 많은 비용이 필요하다. 또한 항로표지 시뮬레이터는 항만 배후광으로 인한 영향을 시뮬레이션할 수 없다. 본 연구에서는 이러한 단점을 개선하기 위해, 디지털트윈 기술을 적용한 항로표지 관리운영 플랫폼의 개발을 제안한다. 시스템은 항로표지로부터 수집되는 실시간 센서 데이터를 분석하여 고장을 예측할 수 있다. 항로표지 배치를 시뮬레이션할 수 있는 기능을 개발할 예정이다. 디지털트윈 기술을 적용함으로써 항로표지를 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 기대한다.
전(全)세계적인 탈탄소화에 따라 그린에너지로의 전환 가속화를 위한 디지털트윈을 활용한 최적화 및 생산성 향상 모색하고 있으며, 주요국은 미래 핵심기술로 디지털트윈을 선정하여 선박 및 해양에너지 운용 최적화를 위한 SW 개발 등 경쟁이 가속화 되고 있음. 국제적으로 탄소 배출량에 대한 규제 강화로 선박의 운영비용 절감 및 조선 산업의 경쟁력 강화를 위해서는 선박의 탄소배출량 사전 예측 및 탄소저감 운항 솔루션을 위한 선제적 대응이 필요함. 이를 위해 선박해양시스템의 탄소 투명성 확보를 지원하는 개방형 디지털 플랫폼 기술 개발 및 환경 구축에 대한 기획을 수행하였음
국제해사기구에서는 2024년 초안을 개발하고 25년 승인하기 위한 로드맵을 수립하였고 이를 기반으로 자율운항선박 운항을 위한 MASS Code 개발에 착수하였다. 2025년 승인 이후부터 2028년 발효까지 선급에서는 MASS 코드에 부합하는 규정을 개발해야 한다. 기존 GBS는 기존에 운용되어온 시스템을 대상으로 개발되었으나 MASS Code는 아직 경험해 보지 않은 선박을 대상으로 하기 때문에 합의에 이르는 과정이 순탄하지 않을 것으로 보인다. 따라서, 우선 자율시스템이 적용가능한 시스템을 분석하고 공통적으로 갖는 구조적인 특징을 분석하는 것이 필요하다.
자율운항 선박, 무인선 개발과 동 분야 디지털트윈 구현을 위해서는 선박 내부 데이터의 수집을 담당할 고신뢰성 선내 통신망 확보가 필수적이다. WiFi와 같은 전파 기반의 무선통신 시스템은 금속 구조물로 구성되는 선박 내 환경 자체가 원활한 통신의 장애 요소이다. 이러한 극한 환경 극복을 위해 자기장을 금속 표면에 유기하여 비 전파 기반으로 무선통신을 가능하게 하는 표면파 통신이 대안이 될 수 있다. 선박 전체의 일반 배치 관점에서 표면파 통신은 상갑판을 통해 크게 거주구역, 화물구역, 선수구역 및 기관구역 간 백본 통신망을 구성할 수 있으며 각 구역 별로는 부재의 개구부를 통해 금속 표면의 연속면을 확보하여 통신할 수 있다. 수밀 격벽의 표면파 통신 관통을 위해 비 도전체로 수밀은 유지한 채 아주 미세한 구멍을 확보하는 것으로도 금속 표면의 연속성을 확보할 수 있다. 이러한 표면파 통신을 활용하면 전파 기반의 무선통신, 비 전파 기반의 무선통신을 통합적으로 구성하여 선박 전체로는 선내 무선 백본망 구성, 그리고 각 구역 별로는 IoT 센서 네트워크 등의 선박 내부 고신뢰성 무선통신 확보가 가능하다.
조선 분야에서 디지털 트윈 구현을 위해 개방형 시뮬레이션 플랫폼을 개발 중이며, 시뮬레이션 모델 간의 인터페이스 표준 개발을 위해 기능 목업 인터페이스(FMI)를 사용하고 있다. 본 연구에서는 개방형 시뮬레이션 플랫폼과 기능 목업 인터페이스를 분석하여 에이전트 기반의 시뮬레이션 모델 연동 기술 개발 방안을 제안한다. 첫째로, 기능 목업 인터페스 표준 방식에 따라 에이전트 모델의 인터페이스 표준을 정의하고, 둘째로 에이전트 목업을 통해 기능 목업 인터페이스를 테스트 하며, 셋째로 전자해도 기반의 시뮬레이션 파라미터 조작 환경과 적용모듈을 개발하여 에이전트 모델 연동체계를 구축할 수 있다.
복잡 다양한 해상교통 환경 재현을 목적으로 에이전트 모델 기반의 시뮬레이션 개발 연구가 진행 중이며, 에이전트 모델 기반 시뮬레이션 연구는 과거 해상 교통 데이터를 이용한 제한적인 분석이 아니라, 에이전트 모델 간 상호 연동을 통해 해상교통환경을 재현할 수 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 분야에서 적용하고 있는 기능 목업 인터페이스(FMI) 기반으로 연동기술 프로토타입을 개발 하였다. 에이전트 모델 간 연동을 위해 FMU를 제작하고, 오픈 소스 기반의 DACCOSIM을 적용하여 FMU 간 연동 및 시뮬레이션이 가능한 기술을 확보하였다. 교통특성, 선박항해, 항해사, 관제사, 연동, 수로환경으로 구성되는 해상교통 에이전트 간 정보 연계 및 결과 표현에 관한 프로토타입 개발 연구를 수행 하였다.
본 논문에서는 홀로그램정보의 손실이 없고, CCD 화소면의 최대 활용이 가능한 in-line 형태의 광학계를 구성하고, 보다 향상된 위상 천이법을 토대로 디지털 in-line 홀로그래피 마이크로스코피를 구현하였다 이러한 구성방식으로 디지털 홀로그래피의 최대 문제인 0차 회절 항에 의한 DC잡음과 in-line 홀로그래피에서 나타나는 트윈 이미지가 효율적으로 제거됨을 실험적으로 보였고, 위상 맵핑을 통해 계량적으로 분석하였다. 또한 광학장치 컨트롤과 영상처리가 연동하여 실시간적으로 이루어지므로, 본 논문에서 연구한 DHM 방식은 앞으로 미세분석을 위한 삼차원 현미경법에 많은 응용이 이루어 질것으로 기대된다.
4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.
자율운항선박 관련 기술개발은 2010년도 중반부터 충돌회피, 항로 지정, 디지털 트윈 및 통신 기술개발 등의 주제로 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 이와 비교하여 자율운항선박과 연계된 물류시스템, 항만시설 및 선박교통관제 등의 육상 인프라에 관한 연구는 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 이 연구에서는 자율운항선박의 등장에 따라 기존 선박교통관제 업무에 미치게 되는 영향을 분석함과 동시에 이를 대비하기 위한 관제 업무 변화 방안을 제시하였다. 이를 위하여 현행 선박교통관제 업무를 분석하고, 동시에 자율운항선박 기술 중 선박교통관제에 영향을 미칠 수 있는 요소를 파악하였다. 또한, 선박교통관제사들을 대상으로 자율운항선박 관제 관련 항목 도출을 위한 설문조사를 수행하였으며, 이를 AHP 기법으로 분석한 결과 비상 상황 대응 및 자율운항선박과의 통신 방법에 대한 준비가 가장 중요한 것으로 도출되었다. 이를 기반으로 해상교통관제구역 내에서 데이터 통신을 기반으로 한 기본적인 자율운항선박 관제 절차 및 비상 대응 절차 등 세부 방안을 도출할 수 있었다. 이 연구에서 제안하는 자율운항선박 관제 절차는 향후 자율운항선박의 연안 해상교통안전에 관한 문제점들을 해소하는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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