본 연구는 시계제한으로 인한 선박 출항통제 해제 후 교통량이 폭주하는 것을 예방하기 위해 현 선박통제규정을 개선하고자 하였다. 평상시의 교통량과 출항통제 해제 후의 교통량를 분석하기 위해 AIS 데이터를 수집하였다. 출항통제 유무에 따른 피크시간 교통량의 차이를 확인하기 위하여 통계검정을 실시하였다. 연구결과 1만톤 미만 그룹에서는 t-test를 실시한 결과, 유의미한 교통량의 차이가 있는 것으로 나타났다. 1만톤 이상 그룹에서는 Mann-Whitney test 결과, 선박 통제 유무에 따른 교통량의 차이가 없는 것으로 나타났다. 출항통제 해제 후 1만톤 미만의 중소형 선박들은 평상시 보다 교통량이 142 % 증가하여 1만톤 이상 대형선박과 동시에 출항하게 됨에 따라 교통 폭주를 야기한 것으로 분석되었다. 이러한 교통량 폭주에 따른 선박 충돌사고 개연성을 미연에 방지하고자 현 규정을 길이 160 m 미만 또는 총톤수 1만톤 미만의 선박은 항해 가능하도록 개선할 것을 제언하였다.
SOLAS에서는 국제 항해에 종사하는 총톤수 500톤 이상의 선박에 대하여 2018년 7월 1일 이후 도래하는 최초 검사까지 ECDIS를 설치해야 한다고 규정하고 있다. 새로운 주요 항해 장비로 ECDIS가 탑재되면서 ECDIS 사용에 관련한 다양한 사고가 발생하고 있다. MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, DSB에서 발행한 12가지의 사고보고서에는 항해사의 운용 미숙과 ECDS 시스템의 사고 원인으로 분석하였고, 사고 원인과 관련된 단어들을 정량적으로 분석하기 위해 R-프로그램을 사용하여 텍스트를 분석하였다. 도출 빈도에 따른 단어의 중요도를 나타내기 위해 텍스트 마이닝 기법인 단어 구름, 단어 연관성, 단어 가중치의 방법을 사용하였다. 단어 구름은 사용된 단어들의 빈도수를 구름 형태로 나타내는 방법으로써 N-gram 모델을 적용하였다. N-gram 모델 중 Uni-gram 분석 결과 ECDIS 단어, Bi-gram 분석 결과는 Safety Contour 단어의 사용 빈도가 가장 많았다. Bi-gram 분석을 기반으로 사고 원인 단어를 항해사와 ECDIS 시스템으로 구분하고, 연관된 단어들을 단어 연관성으로 나타내었다. 마지막으로 항해사와 ECDIS 시스템에 연관된 단어들을 단어 말뭉치로 구성한 후 단어 가중치를 적용하여 연도별 말뭉치 빈도 변화를 분석하였다. 추세선 그래프로 말뭉치 변화 경향을 분석한 결과, 항해사 말뭉치는 최근으로 올수록 감소하였으며 반대로 ECDIS 시스템 말뭉치는 점점 증가함을 나타내었다.
본 연구의 목적은 실제 선박 충돌사고 사례를 조사하여 선박 충돌상황에서 충돌 원인별 선장 및 당직 해기사의 인적과실 유발요인을 통계적으로 분석하여 규명함으로써 해기사의 선박 충돌예방에 기여하고자 하는 것이다. 연구대상은 2010년부터 2016년까지 7년 동안의 상선과 상선, 상선과 어선 간의 선박 충돌사고 중 분석기준에 적합한 총 109건 218척(피항선109척, 유지선 109척)을 대상으로 하였으며 선종, 피항선과 유지선, 인적과실 측면의 충돌원인 등의 항목으로 구분하여 데이터를 수집하였고 상선에서 해기사의 충돌사고 유발 요인 규명에 중점을 두고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석과 교차분석을 실시하여 해기사의 인적과실 유발요인을 도출하였다. 분석결과 피항선에서는 레이다 감시를 포함한 경계소홀(74.3 %) 및 상대선 지속관찰 소홀(17.4 %) 순 이었으며, 유지선에서는 적절한 피항 협력동작 미 이행(63.3 %)이 주요 요인이었다. 특히 상선의 경계소홀 유형 대부분이 상대선 초인 후 지속관찰을 소홀히 한 점이며 미 경계 원인과 당직근무 태만의 공통요인은 항해당직 시간에 다른 업무에 치중하였기 때문인 것으로 나타났다.
본 연구는 어선전복경보시스템 개발을 위해 어선의 횡동요 특성을 파악하고 시간영역 횡동요 운동 시뮬레이션을 수행한다. 어선전복경보시스템의 검증을 위해서는 전복 상황을 가정하여 시험을 수행하고 실제 어선 계측을 수행해야 하지만, 상황의 위험성으로 인해 현실적으로 불가능하다. 또한 많은 전복사고의 경우 횡동요와 밀접한 연관이 있는 것으로 조사되었다. 이에 따라 어선전복경보시스템의 핵심인 어선의 횡동요특성을 정확히 파악하여 시간영역 기반 횡동요 시뮬레이션을 수행하고 해당 정보를 통해 시스템에 탑재된 경보시스템의 알고리즘을 검증한다. 주요내용으로 첫째, 횡동요 운동 특성을 운동 시험을 통해 계측하고 파악한다. 특히 어선과 같은 소형선박의 경우 CFD 및 포텐셜 코드를 포함한 해석적인 방법으로 점성과 관련된 횡동요 해석이 어렵다. 이에 따라 횡동요 운동 모드에 초점을 맞추어 운동 시험을 수행하고 횡동요 RAO를 도출한다. 둘째, 횡동요 RAO를 이용하여 Wave Spectrum과의 조합으로 시간영역 운동 시뮬레이션을 수행하고 전복 경보 알고리즘을 검증한다.
겨울철 온대저기압은 세력이 강하여 해양사고의 주요 원인이 되는 등 선박의 안전 운항에 있어서 매우 중요하다. 이 연구에서는 겨울철(2019년 12월~2020년 2월)의 기상 데이터를 이용하여 제1태평양한대전선대 부근의 온대저기압에 대하여 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 3개월 동안에 제1태평양한대전선대 부근에서 발생한 온대저기압은 총 41개이고, 그 중 8개가 현저히 발달하였다. 가장 강력한 온대저기압의 중심기압은 947hPa이다. 발생 위치 별 온대저기압은 일본 동쪽 태평양이 가장 많았고(16개), 그 다음은 우리나라 주변, 동중국해, 일본 남쪽 해상 순이었다. 주요 이동 경로는 크게 5가지로 구분할 수 있는데, 공통적으로 북동진하는 패턴을 보였다. 겨울철에 북태평양을 항해하는 선박이 온대저기압을 조우할 경우 선박의 최적항로는 동항 시에는 온대저기압 중심의 남측을, 서항 시에는 온대저기압 중심의 북측을 항해하는 것이다.
제주 연안은 국제크루즈선, 여객선, 유 도선 등의 통항이 빈번하고 조업 어선이 많아 해양사고 위험성이 높고 선박 충돌사고가 빈번히 발생하고 있다. 이에 따라 제주 연안 해역을 통항하는 선박의 체계적인 안전관리를 위해 연안 VTS 구축이 시급하다. 본 연구의 목적은 신설될 제주지역 연안 VTS의 관제구역을 설정하고자 한다. 관제사의 업무부하를 측정하기 위해 관제대상 선박과 비관제대상 선박에 대한 모니터링 빈도 및 소요시간 등을 고려한 모니터링 업무량과 선박충돌 조우상황 등에 대한 관제업무량을 반영한 산정식을 설계하여 신설될 제주지역 VTS의 각 관제섹터에 적용하였다. 각 VTS 센터에 3개의 관제섹터를 설정하였으며, AIS 데이터 한 달 치를 이용하여 시간당 평균 관제석을 분석한 결과, 1석 내외로 나타나 섹터간 구획 획정은 적절하여 관제사의 업무부하는 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 방법은 현재 운영 중인 VTS의 적정 관제석 산출 및 향후 신설될 연안 VTS의 관제구역 설정 등에 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
도선사는 해상에서 도선사용 사다리나 승하선사다리를 통해 선박에 승선하고 있어 예측할 수 없는 해상환경의 위험에 늘 노출되어있다. 도선사는 항만으로 입항하거나 출항하는 선박의 안전을 확보하는 중요한 역할을 수행하고 있으므로 도선사 부상은 선박 전체 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 도선사 관련 준사고를 분석하고 사고를 예측하는 것이다. 이를 위해 도선사 상해사고 사례를 분석하고 설문조사를 통해 잠재상황을 식별하고자 했다. 그리고 도선사 상해사고 경향을 예측하였다. 설문조사의 분석은 IPA 분석법을 활용했으며, 상해사고 경향 예측을 하기 위해 이항분포 및 푸아송분포를 활용하였다. 연구결과 도선사 상해사고 1건당 316.8건의 준사고가 발생했으며, 사고관리 시스템의 현행 유지 시 3개월 내 도선사 상해사고가 발생할 확률은 64.4%로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 도선사 상해사고 예방을 위한 관리 시스템의 필요성과 도선사 승선용 사다리에 대한 유지보수 및 설치 강화를 제언했다.
진해만은 태풍 내습 시 피항 선박이 폭주하고 강한 바람 등의 영향으로 주묘가 자주 발생하며 이에 따른 선박 간 충돌 및 좌초 등 해양사고 발생 개연성이 매우 높다. 본 연구에서는 우리나라 해역 특성에 맞는 진해만 정박지의 선박 간 안전이격거리 설정을 위한 연구를 수행하였다. 진해만 태풍 피항지에는 태풍 내습 시 평균 100 ~ 200여척의 선박이 정박을 하고 있으며 풍속이 25m/s 이상되는 강한 외력에서 전체 선박의 약 70%에 주묘가 발생하는 상황인 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 국내외 설계기준 상 제시된 황천 시 정박 선박간 이격거리, 실제 피항지로서 사용된 진해만 피항선박 간 이격거리, 강한 외력에 따른 선박 표류 시 적정 안전거리 등을 분석하여 제시하였다. 그 결과 설계기준 상의 최소 기준과 비상조치 시간을 고려하여 약 400 ~ 900m의 안전이격거리가 필요하며, 공간상의 여유가 있는 경우에는 700 ~ 900m 이격거리 설정이 필요한 것으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 향후 진해만 피항지를 이용하는 선박에 대해 선박간 안전 이격거리를 위한 지침 수립 시 활용이 가능할 것으로 기대된다.
초대형 자동차운반선(LCTC)의 높이는 선저에서 조타실까지 약 44~46m에 이르며, 자동차운반선이 대형화될수록 상부 무게가 하부 무게보다 무거운 중두선의 특징을 가진다. 이 연구는 선회 중 전도한 자동차운반선 골든 레이호(G호)의 최대 외방경사각을 추정하여 사고 원인 규명과 유사사고 방지에 목적이 있다. 이론식으로 계산된 최대 외방경사각은 GM이 +3.0m 이상 상황에서 7.5°(19kn, 타각 35°), GM이 +1.85m인 상황에서 16.7°였다. 실험에 의한 수정식으로 계산한 최대 외방경사각은 GM이 +3.0m 이상 상황에서 10.5°(19kn, 타각 35°), GM이 +1.85m인 상황에서 23.3°를 보였다. G호는 전도사고 당시 도선사의 지시에 따라 속력 13kn, 우현 타각(10°→20°)을 사용하여 침로 038°(T)에서 105°(T)로 변침 중이었다. 이 때 최대 외방경사각은 좌현으로 7.8° 내지 10.9°로 추정된다. 평상 시 외방경사각보다 2.2배 높은 수치이다. 화물선의 최소 GoM은 IS coded에서 +0.15m 이상을 요구하고 있다. 전도된 G호도 +1.72m GoM을 확보하고 있었다. GoM에 대한 기준 미달이 전도의 원인이 아니라, 선회 중 횡경사 모멘트에 대응할 수 있는 충분한 GoM을 확보하지 않아 전도된 것이다. 이 연구는 중앙해양안전심판원과 USCG의 사고 조사 결과를 뒷받침한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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