최근 우리나라에서는 해양사고의 효과적인 예방을 위하여 구축 중인 한국형 e-Navigation SV20-선내시스템 원격모니터링 서비스에서는 복원성, 화재, 침수, 과도경사, 항해장비의 이상과 같이 선박의 안전 운항과 직접적으로 관련이 있는 선박의 센서들을 수집, 분석하여 이상 상태와 긴급상황을 자동으로 식별하여 안전운항을 지원하는 기능이 있다. IMO 선박안전관리 시스템의 경우 선원의 인적 과실에 의한 해상에서 안전 및 해양환경 보호를 위한 핵심 요소로서 우리나라는 SOLAS 협약 제9장(선박의 안전운항을 위한 관리)및 ISM CODE를 1999년 2월 해사안전법에 수용하여 2002. 7. 1.부터 단계적으로 시행하고 있다. 이 연구에서는 이 둘의 융합 개념의 기술적 결합을 통한 체계적이고 자동화적으로 선박에서의 안전관리 능력을 제고하여 안전 사고 발생을 최소화 할 수 있는 여러 가지 시스템과 더불어 사고 발생시 효율적으로 대응할 수 있는 표준 토폴로지 기반 UI 및 항차 기반 위기대응 가이던스를 개발 하고자 한다.
선박 침수 사고의 경우, 선박의 운용 책임자가 취할 수 있는 대응방안이 한정되어 있어 정확한고 신속한 의사결정을 위해서는 기존의 안전관련 시스템을 활용한 효율적인 의사결정 지원 시스템이 필요하다. 수밀 및 준수밀 문, 격벽 밸브, 배수 펌프 등과 같이 침수 사고 시작동하는 대부분의 시스템들은 침수가 선박 전체로 전파되는 것을 막도록 충분한 구획분할 정도를 확보하는데 목적이 있다. 침수 시나리오가 파국적이지 않다고 가정하더라도 발라스트 탱크의 사용은 침수 전파 방지와 선박 안정성을 향상하기 위한 매우 효과적인 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 침수 손상 시 최적의 대응방안을 위해 채워져야 하는 발라스트 탱크들을 선정하고, 각 발라스트 탱크의 수위를 결정하는 최적화 알고리즘을 기술한다.
선박 침수 사고의 경우, 선박의 운용 책임자가 취할 수 있는 대응방안이 한정되어 있어 정확한고 신속한 의사결정을 위해서는 기존의 안전관련 시스템을 활용한 효율적인 의사결정 지원 시스템이 필요하다. 수밀 및 준수밀 문, 격벽 밸브, 배수 펌프 둥과 같이 침수 사고 시 작동하는 대부분의 시스템들은 침수가 선박 전체로 전파되는 것을 막도록 충분한 구획분할 정도를 확보하는데 목적이 있다. 침수 시나리오가 파국적이지 않다고 가정하더라도 발라스트 탱크의 사용은 침수 전파 방지와 선박 안정성을 향상하기 위한 매우 효과적인 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 침수 손상 시 최적의 대응방안을 위해 채워져야 하는 발라스트 탱크들을 선정하고, 각 발라스트 탱크의 수위를 결정하는 최적화 알고리즘을 기술한다.
일본을 중심으로 과거 10여전부터 수행되어온 선박충돌회피연구는 최근 눈부신 IT산업의 발전에 힘입어 실용화 단계에 까지 접어들 수 있는 환경을 맞이하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 선박충돌회피지원시스템의 주요 핵심 기술인 자동회피 알고리즘을 구성하기 위한 연구를 수행하였다. 선박운동방정식은 간편히 선체운동을 수학식으로 표현하는 KT모델을 이용하였으며, 선박이 정해진 항로를 유지해 나가는 Track Control System의 구현을 위해서는 퍼지 이론을 이용한 자동제어 시스템을 적용하였다. 또한 충돌회피 추론 부분에서는 위험도 판정을 위하여 TCPA와 DCOPA를 이용한 퍼지 추론이 이용되었다. 충돌회피거동 기능면에서는 국제해상충돌예상규칙을 기초로 하여, 두 선박의 다양한 조우 상황을 분석하였다. 이 분석에 기초한 피항거동이 이루어질수 있도록 알고리즘을 구축하였다. 제안된 시스템의 유효성을 검증하기 위하여, 다양한 상황을 시뮬레이션이 수행되었다. 그 결과 적절한 선박충돌회피 동작이 이루어지는 것을 확인하였으며, 향후 더욱 연구가 발전된다면 선박충돌회피지원시스템으로 실 선박에 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
자율운항선박(MASS, Maritime Autonomous Surface Ship) 도입을 위한 국제해사기구의 논의가 본격화됨에 따라 국제항로표지협회 제27차 이네비게이션(ENAV) 위원회 워킹그룹(WG2)에서 MASS 운영지원을 위한 시스템 개발시 사이버보안(사이버 위험관리) 측면을 우선적으로 고려하도록 하는 논의가 진행되었다. 우리나라는 2020년 자율운항선박 기술개발사업을 착수하였으며, 2021년부터 사이버보안 기술개발을 위한 세부과제를 추진 중에 있다. 디지털 해상통신시스템 환경에서의 MASS 운용은 기존 해상통신환경에서는 고려되지 않았던 다양한 디지털 장비들의 네트워크 보안이 요구된다. 본 연구에서는 사이버보안 기술개발 세부과제에서 수행중인 MASS 운용 지원을 위한 네트워크 보안장비 기본 개념을 소개하고, 기초단계에서의 MASS 선박 적용을 위한 네트워크 보안장비 인터페이스를 정의한다.
선박의 안전한 입출항 지원을 위한 항만항행 환경정보로서 해양환경정보 제공기술을 개발하였다. 선박 안전 입출항을 위한 해양환경정보로는 바람, 조류, 조위, 수심 등의 정보를 고려하였으며, 각각 해역 전체의 공간분포와 항로상 변동을 제공할 수 있도록 정보를 생산하였다. 바람은 기상청의 예보자료를 활용하여 항만 공간 규모에 적합하도록 상세 공간 간격으로 최적화하여 생산하였으며, 조류와 조류는 자체적으로 개발한 조석조류 수치모델 결과에 기반한 실시간 예측 기법을 적용하여 생산하였다. 수심은 해도에 제시된 약최저저조면의 수심에 실시간 조위 변동을 적용하여 선박에서 만나게 될 실제 수심을 생산하였다. 제공 정보 중 공간 분포는 사용자가 원하신 시간에 대해 해역 전체의 정보를 제공하며, 항로상 정보는 선박이 운항하게 될 항적 계획에 따라 공간적으로 시간적으로 변동하는 정보를 제공한다. 본 연구의 결과는 항만 입출항 선박의 안전운항에 기여할 것으로 기대된다.
This paper aims at developing an integrated fleet management support system for industrial carriers who usually control the vessels of their own or on a time charter to minimize the cost of shipping their cargoes. The work is mainly concerned with the operational management problem of the fleet owned by a major oil company, a typical industrial carrier. The optimal fleet management problem for the major oil company can be divided into two phase problem. The front end corresponds to the production operation problem of the transportation of crude oil, the refinery operation, and the distribution of product oil to comply with the demand of the market. The back end is to tackle the fleet scheduling problem to meet the seaborne transportation demand derived from the front end. Relevant optimization models for each phase are proposed and described briefly. Then a user-friendly integrated fleet management support system is built based on the proposed optimization models for both ends under Windows environment. A case study reflecting the practices of fleet management problem for the major oil company is carried out by using the system.
복잡한 항만해역에서 자율운항선박 입출항 지원을 위해서는 항내에서 통항하는 선박에 대한 지속적인 인식이 필요하며, 이를 위해 선박자동식별시스템(AIS)에서 송출된 정보를 기반으로 선박의 운동정보(위치/침로/속도), 식별번호 및 크기 정보를 확인한다. 하지만, AIS 탑재 의무가 있는 선박에 대한 정보만 취득이 가능하기 때문에, 보조적으로 육상레이더를 활용하여 AIS 정보로부터 식별이 안되는 선박을 인식할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 자율운항선박 입출항 지원을 위해 레이더 이미지를 활용하여 선박의 운동정보와 형상정보를 동시에 추정할 수 있는 알고리즘을 설계하였다.
해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.
e-navigation은 해양 환경의 보호를 증진하고 바다에서의 안전과 보안을 위한 항해 및 관련서비스를 선박의 이안에서 접안에 이르기까지 향상시키기 위해 전자적인 수단으로 선박과 해상의 해양 정보에 대해 조화로운 방법으로 수집, 통합, 교환, 표현 및 분석하는 것을 말한다. 기존 안전 확보를 위한 규제의 방식을 탈피하기 위해 사고의 원인의 많은 부분을 차지하는 인간-사용자의 실수를 사전에 방지하고 또한 사용자의 편의를 증진할 수 있는 방식을 채택하고자 사용자의 요구사항을 정리하고 그에 따른 종합적인 아키텍처를 수립하여 정책, 기술 및 이를 통한 서비스를 제공하겠다는 것이 e-navigation의 근본 목적이다. 선박의 안전 운항을 위해 현재까지 제공된 선상의 시스템이나 해상에서의 서비스를 받고 있는 많은 사용자들은 보다 효율적이고 체계적인 안전 운항과 이를 지원하는 의사결정 지원을 위해 보다 향상된 기술과 성능을 갖는 새로운 도구를 갖기를 지속적으로 원하고 있으며 관련국제기구인 국제해사기구(IMO), 국제항로표지협회(IALA), IEE, ITU 등 다양한 분야의 국제기구에서 지속적으로 논의되고 있다. 이러한 국제기구의 e-Navigation에 관한 논의에 대하여 적절한 대응, 일관성을 가진 대응을 위한 방안 마련을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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