2010년부터 최근 5년간 해양안전심판원의 충돌사고 통계분석 결과에 따르면 98%가 인적과실이 원인이 될 정도로 경계소홀 등 해기사에 의한 운항과실이 해양사고의 대부분을 차지하고 있으나 그동안 외국뿐만 아니라 국내에서도 이에 대한 연구는 극히 미흡한 실정이다. 본 연구는 항해중인 선박이 타 선박과 6가지 유형(Head-on, $045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$, Overtaking, Overtaken)의 다른 방위각으로 조우 상황시 양 선박의 거리가 가까워지면서 거리별 항해당직사관인 해기사가 느끼는 스트레스(주관적 위험도)를 실제 항해중인 선박에 승선하여 실험하였고 획득한 데이터를 통계적으로 분석 및 처리하였다. 데이터를 곡선적합(Curve fitting) 적용 결과 6가지 조우각도별 거리에 따른 연속 데이터 획득이 가능 하였고 인적과실의 주요 원인 중의 하나인 타 선박 조우 상황시 해기사가 느끼는 스트레스 일반화 모델을 위한 기초 식을 제안하였다. 이러한 결과는 향후 해기사의 인적과실을 줄여 해양사고 예방을 위한 기초 자료로 활용 할 수 있을 것이다.
해양 HNS(Hazardous and Noxious Substances)의 유출 사고 시, 막대한 인명 피해와 환경 훼손을 피하기 위해 유출 사고 조기 예측과 정확한 확산 경로를 예측하는 것이 필수적이다. 본 연구의 최종목적은 전산유체역학을 이용하여 HNS사고가 발생하였을 때 위험구역을 적절히 예측할 수 있는 수치해석기법을 개발하고, 다양한 해양사고조건과 환경영향을 고려하여 근접역에서의 2차원 확산 특성을 고찰하고 확산 현상을 예측하기 위한 모델을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 상용코드인 ANSYS FLUENT(V. 17.2)을 사용하여 근접역에서의 2차원 확산특성을 모사하고 분석하였다. 특히, 누출된 HNS의 위치별 농도를 예측하기 위해 종수송방정식(Species Transport Equation)을 이용하였으며 RANS(Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 방정식과 표준 $k-{\varepsilon}$ 모델을 이용하여 난류유동을 모사하였다. 해석된 결과는 문헌에서 얻어진 실험데이터와 상호비교하였으며 해수의 유속, HNS의 밀도에 따른 유층 두께, 해수면 HNS 평균 농도 그리고 HNS 전파 속도를 분석하였다. 유층 두께는 해류 유속에 따라 변화하며 변화 경향에 따라 두 구간으로 나눌 수 있다. 해류 전파 속도는 대체로 해류 유속과 선형적 비례관계를 갖는 것으로 나타났다. 해수면 평균 HNS 농도는 해류 유속에 선형적으로 비례하여 감소하며, HNS 밀도가 큰 경우 해수면 평균 HNS 체적 농도는 더 빠르게 감소하게 된다. 이러한 결과는 HNS 확산 특성을 분석하고 관련된 예측모델을 개발하는 데에 기여할 수 있다.
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.
최근 해양사고 발생 건수의 급격한 증가와 더불어 어선의 조업 중 안전사고로 인한 인명피해 또한 크게 증가하였다. 중앙해양안전심판원의 공식 통계에 따르면, 2017년 46명이었던 안전사고의 사망실종자는 2019년 38명으로 소폭 감소하였으나, 2020년 60명으로 크게 증가하였다. 그러나, 사망자가 감소하였던 2019년 안전사고로 인한 부상자는 164명으로 전년도 76명 대비 2배 이상 증가하며 어선원에 대한 안전재해 예방은 실효성을 갖지 못하는 실정이다. 국내 업종별 산업재해율을 비교해볼 때, 어업 재해율은 농업, 광업, 제조업, 건설업, 임업 등을 포괄한 전체 산업 평균 재해율의 약 10배에 이르며 어업인들의 안전이 큰 위협에 놓여있음을 시사한다. 본 연구에서는 2017년부터 2019년의 수협중앙회의 어선원 공제보험데이터를 활용하여 선박별, 재해자별 사고 현황과 발생 형태를 분석하였다. 특히, 교차분석과 연관규칙분석기법을 통해 승선 직책별 부상 부위와 사고발생 형태를 식별하였으며, 이에 따라 직책에 따른 부상 부위를 비교하여 맞춤형 예방대책 수립을 위한 지원과, 사고발생형태의 군집 분석을 통해 발생형태간의 연결고리를 도출하여, 스위스 치즈 모델에서 제안하는 취약점(Weakness)를 식별하고, 이러한 취약점을 보완하기 위한 방어 장벽(Protective barriers)을 제언한다.
본 논문에서는 해양 전기추진 시스템과 딥러닝 알고리즘을 융합하여 전기추진 리제너레이션 시스템에서 DC/DC 컨버터 출력 전류 예측 및 리제너레이션 수행 시 배터리 충전량을 예측하기 위해 신경망 모델을 제안한다. 제안 된 신경망을 실험하기 위해 PCM의 입력 전압과 전류를 측정하고 시제품 PCM 보드의 출력 결과를 통해 데이터 세트를 구성하였다. 또한 불충분 한 데이터 세트에서 학습 결과를 향상시키기 위해 기존 데이터 세트를 데이터 피팅하여 학습을 진행하였다. 학습 후 신경망 모델의 데이터 예측 결과와 실제 측정 데이터의 차이를 그래프를 통해 확인하였다. 제안한 신경망 모델은 입력 전압과 전류 변화에 따른 배터리 충전량 예측을 효율적으로 보여주었다. 또한, DC/DC 컨버터를 구성하는 아날로그 회로의 특성변화를 신경망을 통하여 예측함으로써, 리제너레이션 시스템의 설계 시, 아날로그 회로의 특성을 고려해야 할 것으로 판단된다.
항로표지의 효율적 관리와 연계/수집 정보의 서비스를 위해 스마트 항로표지 정보협력시스템이 요구 되었고, 항로표지 관리, 선박 사용, 육상 정보 활용을 위해서는 서비스 플랫폼이 반드시 고려되어야 한다. IMO e-Navigation 전략 이행을 위해 16개의 해양 서비스가 식별되었고, 해양 서비스 개발을 목적으로 해양 서비스 정의, 기술표준 개발에 관한 표준이 개발되었으며, 정보 교환을 위한 S-100 데이터 모델 적용이 논의 되었다. 해양 서비스 플랫폼 개발과 관련하여 서비스 인증, 검색, 메시지 전송에 관한 MCP가 개발 되었으며, 서비스 플랫폼 평가에 관한 기준이 개발되었다. 본 연구에서는 스마트 항로표지 정보 서비스 플랫폼 개발을 위해 서비스 내역과 정보협력 시스템의 구조를 분석하고, IMO/IALA/IHO 국제기구의 최신 기준에 따른 해양 서비스 플랫폼 구축 방안을 제시 하였다.
최근에 선박을 안전하게 설계 및 운항하기 위해 인공지능으로 운동성능을 예측하는 연구가 늘고 있다. 하지만 일반적인 선박에 비해 소형 어선에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 소형 어선의 운동성능 계산에 필수적인 운동응답을 심층신경망으로 추정하는 모델을 제안한다. 15척의 소형 어선에 대하여 유체동역학 해석을 수행하였으며 이를 통해 데이터베이스를 구축하였다. 환경 조건과 주요 제원을 입력 데이터로, 단위 파고에 대한 운동응답(Response Amplitude Operator)을 출력 데이터로 설정하였다. 훈련된 심층신경망 모델을 통해 예측된 운동응답은 유체동역학 해석 결과와 유사한 경향을 보이며 고주파 성분을 가진 운동응답 함수를 낮은 오차로 근사하는 결과를 보여준다. 본 연구의 결과를 바탕으로 어선의 선형 특성 고려한 심층신경망 모델로 확장하여 연구 결과의 활용도를 넓히고자 한다.
세계최초의 정지궤도 해양탑재체인 GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)는 정지궤도 복합위성인 COMS(Communication, Ocean, and Meteorological Satellite)에 기상탑재체, 통신탑재체와 함께 탑재되기 위해 개발되고 있다. 본 논문에서는 부분품 레벨의 응답특성을 이용한 탑재체 레벨의 복사모델 수립방법을 소개하며, 복사모델을 이용하여 각 채널의 비선형성 특성을 분석한다. 또한, 해양탑재체의 복사시험 데이터를 이용하여 각 채널의 비선형 특성을 검증한다. 분석 결과, 선형이득과 비선형이득의 함수로 표현되는 비선형성$G^3$/b는 모든 채널에 대해 동일함을 확인하였다.
본 연구에서는 벌크 선박의 연료 소비를 예측하기 위해 XGBoost와 SHapley Additive exPlanation (SHAP)을 사용하는 예측 모델을 제안한다. 기존 연구에서도 선박 엔진 데이터와 기상데이터를 활용하였지만 선박 연료소모량 예측 모델에 대한 예측 결과의 신뢰성과 예측 모델 구현에 사용된 변수들에 대한 설명이 부족한 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 XGBoost와 SHAP를 사용하여 예측 모델을 개발하였다. 이 연구는 연구 배경, 범위, 관련 규정 및 이전 연구들, 그리고 연구 방법론에 대한 소개를 제공하며, 또한 벌크선 데이터 정제 방법과 예측 모델 결과의 검증을 설명한다.
이 연구는 기 개발한 간이 선박조종 시뮬레이터의 조종성능 개선에 관한 것이다. 선박조종 시뮬레이터에서 모델선박의 조종성 지수는 임의로 정하는 것이 아니라 가능한 모델대상선박의 실제 움직임과 동등하거나 유사하게 설정되어야 한다. 선행연구에서는 이미 발표된 대학교 실습선(한바다호)의 선박조종 실선데이터를 기반으로 모델선박의 조종성 지수를 도출하였으나, 타각이 10°를 초과할 경우 네 종류의 실선시험 결과와 평균 17.9%의 상대오차가 발생하였다. 이에, 타각 10°, 20° 및 35°에서의 한바다호 조종성 지수에 대해 에르미트 보간을 이용하여 3차 다항식을 산출하고, 이를 모델선박에 적용하였다. 그 결과 타각 35° 이내의 전 구간에서 조종성능의 상대오차가 평균 13.7%에서 11.6%로 약 2.1% 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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