본 고에서는 2000년 12월에 개최된 국제해사기구(IMO) 제73회 해상안전위원회(MSC)에서 개정 채택된 해상인명안전조약(SOLAS)이 2002년 7월 1일부터 발효되는 일정 선박에서 탑재 의무화된 자동식별장치(AIS)의 기술적 특성에 대해서 기술하였다. AIS는 선박의 위치, 속도, 진행 방향 정보를 자동적으로 송수신하는 무선설비로, 선박 상호간과 선박과 육상국간에 정보를 교환해서의 충돌을 방지하고 운행 관리 효율성을 높인다. AIS는 국내외 전파관련법규 등에 규제를 받기에 AIS 구현 및 운용을 위해서 관련된 기술적 특성을 파악해야 한다.
수로데이터 기술표준이 S-57에서 S-100으로 변경됨에 따라 국가 해사안전정보 제공기관은 차세대 전자해도 뿐만 아니라 다양한 해사안전정보를 제공할 수 있는 표준화 체계가 마련되었다. S-57 전자해도를 표시하고 항해지원 기능을 제공하는 ECDIS는 S-100 표준의 출현으로 신규 표준에 대한 고려가 요구되며, 이를 통해 S-10X 데이터 및 e-Nav 정보가 운용 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 S-100 기반 항해지원시스템 설계를 위해 S-100 표준기술의 운용 메카니즘을 분석하고 이를 기반으로 설계 세부 결과를 수로데이터 로딩 모듈, SENC 표현 모듈, 항해지원 모듈로 구분하여 정리 하였다. 본 시스템의 입력 자료로 예상되는 S-10X 데이터는 차세대 전자해도, 해저지형 그리드 데이터, 전자항해서지 등을 반영 하였다.
국제수로기구는 해양정보 교환을 위한 제품표준 개발 지원을 위해 S-100 개발하고 현재 그 버전으로 5판으로 개정 하였다. 항로표지 정보는 항행경보와 항로표지 상태정보로 제공되는데, 국제수로기구는 해사안전정보(MSI)의 디지털 데이터 제작 및 교환 위해 S-124 개발되었고, 국제항로표협회는 S-201 항로표지 정보표준 개발을 완료하고, S-125 항로표지 상태정보 표준개발 진행 중이다. IALA/IHO는 S-100/S-200 개발 공동워크숍을 개최하고, S-125 항로표지 정보서비스에 대한 시연 및 워크숍 필요성 강조하였다. 본 연구는 항로표지 정보 서비스를 싱가포르 MPA와 협력하여 시험 시나리오 및 검증 계획을 수립하였다. S-124, S-125 기반의 정보 제공 서비스 및 선박 내비게이션을 통한 검증을 진행할 계획이며, 검증 결과는 IALA, IHO 회의로 보고할 계획이다. 항로표지 정보서비스 시험 결과는 관련 국제표준 개발에 기여하고, 항해환경에 해당 서비스 정착하는데 도움이 될 것으로 판단된다.
국제해사기구(IMO) 해사안전위원회(MSC)의 제106차 회의를 통해, 해상 산업활동을 위해 이송되거나 수용되는 모든 인원에 대한 의무적인 안전 교육 요구사항이 SOLAS 제15장 IP(산업인력) 코드로 제정되고 채택되었다. 이 규정은 항해 및 작업 환경에서의 유해한 위험을 예측하고 완화할 수 있도록 승선 전 안전 교육을 의무화한다. u 또한, IP 코드에는 산업인력을 위한 교육 내용 및 필수 교육을 이수하지 않은 산업인력에 대한 승선 거부 규정이 포함되어 있다. IP 코드는 2024년 7월에 발효될 예정이며, 그에 앞서 이러한 선박에 승선하는 산업인력을 위한 안전 교육이 개설되어 운영이 필요하다. 이에 따라, 본 논문에서는 IP코드 내 교육과 관련된 법적 요건에 대해 검토하고 현행 선박과 관련하여 진행되는 안전교육인 STCW 교육, OPITO 교육, GWO 교육 및 기타 수탁 교육의 교수요목, 교육대상, 기간 및 강의구성을 포함한 모델의 세부 내용을 분석하였다. 아울러 이를 통하여 총 2일간의 16시간으로 구성된 한국해양수산연수원에서 개설한 IP 교육과정에 대해 교수요목, 기간 및 강의구성 등 커리큘럼의 모델에 대하여 제안하고자 한다.
안전한 항행정보 서비스를 제공하기 위해서는 전자해도, AIS정보, 항로표지정보, 해사안전정보, 날씨정보, 조류정보 등과 같은 다양한 데이터가 융합된 S-100 표준 기반의 e-Navigation 시스템이 구축되어야 한다. S-101 전자해도는 e-Navigation 시스템을 구축하기위해 선행되어야할 작업이며 S-101 전자해도를 구현하기 위해서는 S-100 General Portrayal Model의 Portrayal Engine에서 생성한 Drawing Instruction 집합을 분석하여 Rendering Engine을 구현해야 한다. 본 논문에서는 기존 S-57 전자해도와 S-101 전자해도의 Drawing Instruction을 분석하여 S-101 전자해도 구현을 위한 기반을 다진다.
국제수로기구는 항해안전과 수로정보 활용 증진을 위해 S-57 표준을 한계점을 개선하고 최신 GIS 표준을 반영하여 S-100 표준을 개발한 바 있다. 해사안전과 관련된 각 국제기구와 표준그룹에서는 S-100 표준을 기반으로 다양한 수로데이터 제품표준(S-10X) 개발을 논의 중에 있으며 가시적인 결과를 도출하고 있으므로, 이를 기반으로 하는 차세대 ECDIS에서는 기존의 자료 구조와 주요 기능의 변경이 예상되고 있다. 한편, 국제해사기구에서 추진하고 있는 e-Navigation 전략에서 e-Nav 정보표준(CMDS) 개발 시작점으로 S-100이 선정됨에 따라, S-100의 핵심 개념이 e-Nav 정보엔진 설계에 반영될 것으로 예상되므로, 본 연구에서는 S-10X 사례 분석을 통한 e-Navigation 정보엔진 구조를 설계하고자 하였다. 현행 전자해도 시스템 구조를 분석하여 주요 특징을 정리 하였으며, 각 국제기구에서 논의하고 있는 S-10X 표준 내역을 분석하여 e-Navigation 정보엔진에서 고려되어야 하는 자료의 유형과 종류를 벡터형 데이터, 그리드형 데이터, TIN형 데이터, 이미지형 데이터로 정리 하였고, 이를 토대로 e-Navigation 정보엔진 구조설계안을 도출하였다.
국제해상충돌예방규칙은 선박이 다른 선박이나 해저 등 어떠한 물체에도 충돌하지 아니하도록 제정된 국제협약이다. 선박의 충돌예방을 위한 규칙은 19세기 중반부터 성문화되고 다듬어져 현재에 이르고 있다. 따라서 COLREGs에서 사용된 용어와 문장 또한 뚜렷한 학문적, 법률적 의미를 갖고 있다. 그러나 COLREGs를 국내법으로 반영한 해사안전법에서는 '충돌의 위험성'과 '충돌의 위험'을 구분하지 않은 채 혼용하고 있다. 이에 '위험성'의 정의에 대하여 국제연합 산하의 권위 있는 국제기구인 국제해사기구 및 널리 알려진 비정부간 기구인 국제표준화기구에서 정의한 내용을 살펴봄으로써 '위험'과 '위험성'의 차이를 분석하였으며, COLREGs에서 관련 문장을 살펴봄으로써 이를 구분해야할 근거를 제시하였다. 안전한 항해라는 측면에서 볼 때 향후 해사안전법에 '위험'과 '위험성'의 구분이 명확해 짐으로써 이를 준수해야 하는 해기사들의 해상충돌예방을 위한 노력이 한층 체계화되기를 기대하였다.
정부는 국내 선박을 대상으로 해양사고를 줄이고 안전성을 향상시키기 위해 한국형 e-Navigation 서비스(정식명칭: 지능형 해상교통정보서비스)를 개발하여 운영하고 있다. 이 중 대형선을 항해한 선장과 항해사의 경험을 바탕으로 선박 충돌·좌초 모니터링 서비스와 추천항로 서비스가 개발되었다. 그러나 국내의 경우 이러한 서비스를 이용하는 대상은 소형선이 차지하는 비중이 크기 때문에 대형선을 기반의 서비스를 소형선에 적용하기에는 다양한 애로사항과 추가 요구사항이 나타나고 있다. 이를 개선하기 위해 해상디지털 교통정보를 활용한 데이터 과학 기반 소형선용 알고리즘 모델을 개발하고 있으며, 개발된 모델의 검증 및 평가하고 기존 서비스와 정확도를 비교하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘 모델의 성능 평가 방안을 제안하고 기존 e-Navigation 서비스와의 정확도를 비교 할 수 있는 방안을 연구하였다.
우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2~4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.
지난해 국제해사기구 (IMO)의 MSC 는 NAV 및 COMSAR 전문위원회에 E-Navigation 에 대한 전략 개발을 지시하였다. 효율적이고 안전한 선박 운항을 위한 E-navigation 서비스 구현을 위해서 해상 정보와 정보체계에 대한 이해가 선행되어야한다. 본 연구에서는 현재 범유럽적 차원에서 진행 중인 MarNIS 의 정보체계와 정보 에이전트에 대해서 살펴보았다. MarNIS 는 에이전트의 정보 창구로서의 Single Window와 각 시스템 말단에서 데이터 변환기로서의 MarNIS 노드에 의해 범유럽의 해상정보체계를 수립하고 있다. 정보 에이전트들이 계층적으로 구조화되고 통합된 해상 정보체계를 기반으로 각종 해상정보를 종합 분석하여 해상교통 지원 서비스와 해상안전 지원 서비스를 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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