2019년 2월 28일 광안대교와 충돌한 러시아 화물선 사고를 계기로 한국의 해상음주 관련규정과 해기사의 음주문화를 조사하였다. 우리나라 해상음주 기준(혈중알코올농도 0.03%)은 국제적 기준(0.05%)보다 높으며 이에 따라 회사의 음주관리기준도 강화되어 있다. 한국 해기사를 대상으로 실태조사를 한 결과 해기사의 음주율은 국민 평균보다 높게 나타났고, 음주동기는 한국민과 유사한 현상을 보이지만 직책, 선종, 해역에 따라 달리 나타나고 있으며, 회사의 음주관리지침에 대해 긍정적으로 평가하고 있다. 음주로 인한 폐해는 크기 때문에 해상직업의 특성을 고려한 음주환경을 만들고, 효과적인 선상 음주통제를 위해서는 선종이나 해역별로 차별화할 필요가 있으며, 해상환경에 맞는 합리적인 음주통제 기준을 마련할 필요가 있다.
해상에서는 도로가 아닌 해상 위라는 환경 때문에 음주단속을 실시하여 음주운항을 예방하기엔 어려움이 존재한다. 원거리로 신체정보를 보낼 수 있는 음성을 통하여 음주단속을 한다면 거리가 얼마나 떨어져 있더라도 실시간으로 측정이 가능하다. VTS 무선 교신 환경을 이용하여 음성을 통신할 때도 무선 환경이 고르지 못할 경우에 클리핑이 일어나 음주가능성 판단율이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성신호가 왜곡이 되어 음주 가능성 여부의 판단율 오차를 줄이기 위해 신호를 보상하는 방법을 제안하였다.
최근 5년간 해상에서 음주운항으로 적발된 건수는 총 567건으로 대부분 어선에서 발생하고 있으며, 음주운항으로 인한 사고건수는 69건으로 5명이 사망하고, 1명이 실종되는 등 해상에서는 음주운항으로 인한 사고로 인적 물적 피해를 주고하고 있다. 그러나 음주운항으로 사회적 피해가 증가하고 있으나, 현행 법령상 처벌은 위반행위의 중대성에 비해 가볍게 처리되고 있는 실정이다. 이에 음주운항으로 인한 사고의 재발방지를 위해 우리나라의 음주운항 사례를 분석하고, 외국의 음주운항 단속 규정을 비교 검토하였다. 또한 선박 종사자를 대상으로 음주운항의 위험성을 계도 홍보하는 한편, 관련 법률 및 제도를 개선해야 한다. 그리고 해상에서 선박에 대한 해양경찰에서의 단속을 강화하여 음주운항 사고를 줄이기 위해 노력을 지속해야 하며, 향후 선박에서의 음주로 인한 안전사고가 사전에 예방될 것으로 기대된다.
해상에서는 도로가 아닌 해상 위라는 환경 때문에 음주단속을 실시하여 음주운항을 예방하기엔 어려움이 존재한다. 전 연구에서 음주여부에 따라 변화된 음성을 파악하기 위해 알고리즘을 개발되었으며, 개발된 알고리즘을 이용해 원거리의 있는 선박 운전자 그리고 선원들의 음주 가능성 여부를 파악하는 것이 가능해졌다. 음주 단속이 근거리가 아닌 원거리로 정보를 전송할 수 있는 음성을 통해 이루어진다면 거리가 얼마나 멀리 떨어져 있더라도 실시간으로 측정할 수 있다. VTS 무선 교신 환경을 이용하여 음성을 통신할 때도 무선 환경이 고르지 못할 경우에 클리핑이 일어나 음주가능성 판단율이 저하될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성신호가 왜곡이 되어 음주 가능성 여부의 판단율 오차를 줄이기 위해 신호를 보상하는 방법을 제안하였다.
2019년 2월 28일, 선장의 음주와 잘못된 선박 운항으로 러시아 선박의 광안대교 충돌 사고가 발생하였다. 유례없던 대형 선박의 대교 충돌로 국민들의 관심이 집중되었으나, 계속적으로 국내외에서 해상교량 관련 해양사고는 발생하고 있다. 해상교량 관련 해양사고는 다른 사고와 달리 육상에도 큰 피해를 미칠 수 있다는 점에서 사고 예방을 위한 노력이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 최근 10년간의 국내 외 해상교량 관련 해양사고를 조사하여 사고에 영향을 미치는 요인을 식별하고 영향을 미치는 정도를 분석했으며, 추후에 해상교량 관련 해양사고 예방을 위한 대책 마련 연구 진행 시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
해상에서 선박을 운항하는 항해사의 피로도 (Fatigue) 는 안전항해와 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 당직근무 중에 피로가 누적되어 업무수행능력이 저하되면 선박의 충돌 및 좌초 둥과 같은 매우 위험하고 중대한 해양사고를 유발할 가능성이 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 항해사의 근무환경, 피로유발요인 및 피로증세 등에 대하여 조사하였고, 항해경험자를 대상으로 정신적 육체적인 작업부하도에 대한 피로도 평가관련 설문조사를 실시하고 그 결과를 분석하였다. 그리고 이와 같은 피로도 조사 및 설문조사 분석결과를 바탕으로 항해사의 피로도 평가항목을 선정하고 이를 토대로 항해사의 업무수행능력을 평가하기 위한 피로도 평가모델을 제시하였다.
졸음운전은 전체 교통사고 원인 중 큰 비중을 차지하며 그 위험성이 음주운전보다도 크다고 알려져 있다. 따라서 운전자의 졸음을 판단하고 경고하는 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있으며, 뇌파를 분석하는 것이 운전자의 피로와 졸음을 감지하는데 효과적이라는 연구결과들이 발표되었다. 본 논문은 짧은 시간에 높은 해상도를 가지는 auto-regressive 모델 기법 중 잡음에 강인한 errors-in-variables(EIV) 방법을 이용하여 특징벡터를 추출하고, 다층신경망(multilayer perceptron; MLP)에 적용하여 운전자의 상태를 각성, 천이, 졸음의 세 가지 상태로 분류하는 졸음 감지 시스템을 제안한다. 생체신호의 측정 환경에 따른 성능을 평가하기 위해 높은 진단률을 갖도록 하는 EIV차수를 결정하고, 잡음에 대한 강인성을 확인하기 위해 신호대 잡음비(signal-to-noise ratio; SNR)에 따른 성능을 선형 예측 부호화(linear predictive coding; LPC) 방법과 비교하였다. 이 결과로부터 제안한 EIV와 MLP를 결합한 졸음 감지 시스템은 기존의 LPC와 MLP를 이용한 시스템에 대해 우수한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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