1992년 새로 도입된 GMDSS(Global Maritime Distress and Safety System: 세계 해상 조난 및 안전 제도)는 기존의 조난통신 제도를 새로운 정보통신기술을 사용하여 획기적으로 개선하였으며 쉽고 자동화된 조난신호 발신 체제 및 효율적이고 범세계적인 수색구조 통신망을 구축하였음에도 불구하고 여러 가지 문제점을 나타내고 있다. 협약선과 비협약선의 조난통신 이원화 문제, 다량의 허위 조난신호 발생에 따른 수색구조의 어려움, 운용능력의 저하로 인한 조난통신 대응체제의 부재 등은 GMDSS 제도의 도입에 따른 조난통신의 대표적인 문제점들이다. 본 논문에서는 우리나라의 관점에서 본 GMDSS 조난통신 제도의 문제점 들을 분석하고 이에 대한 개선방안을 제시하고자 한다.
1992년 새로 도입된 GMDSS(Global Maritime Distress and Safety System: 세계 해상 조난 및 안전 제도)는 기존의 조난통신 제도를 새로운 정보통신기술을 사용하여 획기적으로 개선하였으며 쉽고 자동화된 조난신호발신 체제 및 효율적이고 범세계적인 수색구조 통신망을 구축하였음에도 불구하고 여러 가지 문제점을 나타내고 있다. 협약선과 비협약선의 조난통신 이원화 문제, 다량의 허위 조난신호 발생에 따른 수색구조의 어려움, 운용능력의 저하로 인한 조난통신 대응체제의 부재 둥은 GMDSS 제도의 도입에 따른 조난통신의 대표적인 문제점들이다 본 논문에서는 우리나라의 관점에서 본 GMDSS 조난통신 제도의 문제점 들을 분석하고 이에 대한 개선방안을 제시하고자 한다.
해상에서 조난신호를 발사할 수 있는 장비는 전 세계해상 조난 및 안전제도(Global Maritime Distress Safety System) 해역의 구분에 따라 A1 해역은 초단파(Very High Frequency) 그리고 레이더 트랜스 폰더(SART), A2 해역은 중 단파대(MF/HF Radio Equipment)무선통신장비, A3 해역은 INMARSAT 그리고 A4 해역은 비상위치지시용 무선표지설비(Emergency Position Indicating Radio Beacon) 등으로 구분할 수 있으며, 조난을 수신할 수 있는 무선국은 해양경비안전본부 소속의 구난무선국, 경비함정, 상황센터, 해상교통관제센터 등으로 분산되어져 각각 운영하고 있다. 이로 인해 조난의 중복수신, 통계의 부정확, 다수의 컨트롤 타워 등의 문제점이 상존해 있는 실정이다. 아울러 현재 해양경비안전본부 주관으로 전국 5개 구난무선국을 하나의 국제안전통신센터로 구축하기 위해서 추진 중에 있다. 기존 5개 구난무선국을 하나의 국제안전통신센터로 구축하는 것은 향후 국가간 정보연계 측면에서는 효율적이나 실제 해양사고 발생 시 효율적으로 대응하기에는 다소 애로점을 안고 있는 실정이다. 이에 따라 본 연구에서 실제 해양사고 발생시 가장 신속하게 대응할 수 있는 체계를 제안하고자 한다.
Due to a recent increase in maritime activities in South Korea, the frequency of maritime distress is escalating and poses a significant threat to lives and property. The aim of this study was to validate a drift trajectory prediction technique to help mitigate the damages caused by maritime distress incidents. In this study, OpenDrift was verified using satellite drifter data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency. OpenDrift is a Monte-Carlo-based Lagrangian trajectory modeling framework that allows for considering leeway, an important factor in predicting the movement of floating marine objects. The simulation results showed no significant differences in the performance of drift trajectory prediction when considering leeway using four evaluation methods (normalized cumulative Lagrangian separation, root mean squared error, mean absolute error, and Euclidean distance). However, leeway improved the performance in an analysis of location prediction conformance for maritime search and rescue operations. Therefore, the findings of this study suggest that it is important to consider leeway in drift trajectory prediction for effective maritime search and rescue operations. The results could help with future research on drift trajectory prediction of various floating objects, including marine debris, satellite drifters, and sea ice.
해양 조난사고가 발생하면 해양경찰은 수색계획을 수립하기 위하여 조난자의 수와 신원을 파악하는 등 사고 현황을 조사한다. 선장은 출항 시 선원과 승객의 신분을 포함한 명부를 첨부하여 관할기관에 신고서를 제출하도록 명시되어 있지만 승선자들이 수기로 승선자명부를 작성하면서 대기 시간이 길어지고 조난사고 발생 시 이러한 내용을 즉시 파악하기 어렵다. 승선 신청을 편리하게 할 수 있도록 해양수산부에서 앱을 개발하였지만, 활성화되고 있지 않아 본 연구에서 이를 개선하는 방안을 제안하였다. 모바일 승선신고 제도를 활성화하여 조난사고 시 조난자의 초기 위치와 조난시각을 신속히 확보하고 조난신고 접수 사실을 문자로 통보하여 조난자에게 심적 안도감을 제공할 수 있다. 더불어 이 정보 이용을 통해 해양경찰을 포함하여 주변에 있는 민간 선박과 함께하는 민관협력 형태로 신속히 구조할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
선박이 해상에서 조난을 당했을 경우 인명과 재산 및 해양 환경보호를 위하여 조난자 및 조난선박을 신속히 수색ㆍ구조 함으로써 해양사고로 인한 인적, 물적 피해 및 해양환경의 피해를 최소화 할 필요가 있다. IMO에서 채택한 SAR협약은 우리나라에서는 1995년 발효되었고 국세적으로는 해양경찰청이 SAR협약의 이행기관이 되었다. 해상에서 조난자나 조난선박의 구조 및 발견 가능성은 시간이 경과함에 따라 급속히 감소하기 때문에 SAR임무의 핵심은 효율적인 수색ㆍ구조 계획을 통해 신속하게 생존자를 수색ㆍ구조하는 것이라 할 수 있다. 본 연구에서는 해양사고가 발생한 경우 구조선이 최단시간 내에 조난현장에 도착 할 수 있는 해상 수색ㆍ구조선 최적배치 모델을 정식화 하였다. 또한 해양경찰청의 구조선의 운용과 기술적인 능력을 고려하여 우리나라 수색 구조 구역을 180개의 소구역으로 나누고 최적배치 위치 및 척수를 구하였으며, 구조선의 합리적인 운용을 위해 추가적으로 소요되는 척수를 산정하였다.
해상통신은 초기부터 무선전신 및 무선전화에 의존하여 오다가 인마셋 시스템이 구축되면서 위성을 이용한 전화, 무선텔렉스 및 e-mail이 사용되어 왔다. 1999년 GMSS가 도입되면서 디지털선택호출 및 디지털을 이용한 구명무선설비가 이용되기에 이르렀지만 여전히 아날로그 시스템의 의존성을 탈피하지 못하고 있으나 해상운송 및 안전환경에서 요구되는 해상통신망에 대한 데이터통신에 부응하기 위해 기존의 중, 단파주파수를 이용한 디지털도입에 대한 연구가 활발히 진행되고 있고 여러 국제회의서 이를 도입하기 위한 주파수, 기술에 대한 변화가 진행되고 있다. 따라서 이 논문에서는 최근의 세계전파통신회의 및 ITU-R 연구반 회의의 결과를 분석하고 이에 대비하기 위한 우리나라의 대응방안을 기술한다.
본 논문에서는 어선원 및 일반인들이 해상에서 조난을 당하였을 경우 구조를 위해 조난신호 및 위치정보를 송신할 수 있으면서, 팽창식 구명조끼에 장착이 가능한 유연한 다중대역 안테나를 제안한다. 이 안테나는 VHF-DSC 대역(156MHz), COSPAS-SARSAT 대역(406MHz) 및 GPS대역(1,575MHz) 에서 동작하는 3중대역 안테나이다. GPS대역은 사각형 슬롯 링(square slot-ring) 형태의 평판 구조로 구현하였고, COSPAS-SARSAT 대역과 VHF-DSC 대역은 모노폴 구조로 구현을 하였다. 또한 기판은 구명조끼 장착을 위한 유연성 확보를 위해 0.2mm 두께를 가지는 FR4-epoxy 기판을 사용하였다. 제작된 안테나는 최종적으로 사람이 구명조끼를 장착한 상태에서 VHF-DSC, COSPAS-SARSAT, GPS 대역에서 각각 -8.8dB, -20.4dB, -10.7dB의 반사손실 특성을 나타내었다.
According to statistics conducted by the Korea Coast Guard, the number of accidents on small boats under 5 tons is increasing every year. This is because only a small number of people are on board. The previously developed maritime distress and safety systems are not well distributed because passengers must be equipped with additional remote equipment. The purpose of this study is to develop a distress awareness system that recognizes man over-board situations in real time. This study aims to present the part of the passenger tracking system among the small ship's distress awareness situational system that can generate passenger's location information in real time using deep learning based object detection and tracking technologies. The system consisted of the following steps. 1) the passenger location information is generated in the form of Bounding box using its detection model (YOLOv3). 2) Based on the Bounding box data, Deep SORT predicts the Bounding box's position in the next frame of the image with Kalman filter. 3) When the actual Bounding Box is created within the range predicted by Kalman-filter, Deep SORT repeats the process of recognizing it as the same object. 4) If the Bounding box deviates the ship's area or an error occurs in the number of tracking occupant, the system is decided the distress situation and issues an alert. This study is expected to complement the problems of existing technologies and ensure the safety of individuals aboard small boats.
해양 조난 사고에서 드론 활용이 빠르게 증가하고 있는 가운데, 특히 드론을 활용한 수색 구조 작업이 주목받고 있다. 조난 선박 및 기타 해양 표류체를 빠르게 탐지하기 위해 드론 영상을 활용한 딥러닝 모델들이 확장되고 있다. 그러나 이러한 모델을 효과적으로 학습시키기 위해서는 다양한 기상 조건과 선박 상태를 고려한 대량의 학습 데이터가 필요하다. 이에 대한 데이터 부족 문제는 학습된 모델의 성능 저하로 이어질 수 있다. 이에 본 연구는 해양 환경 시뮬레이터를 개발하고 데이터셋을 보강하여 조난 선박 탐지를 위한 딥러닝 모델의 성능 개선을 목표로 한다. 이 시뮬레이터는 눈, 비, 안개와 같은 다양한 기상 조건과 선박 상태, 그리고 드론과 센서의 규격과 특성을 설정할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 얻은 데이터셋을 활용하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 이로써, 실제 드론 영상 데이터셋만을 사용한 모델과 비교했을 때 정확도와 재현율 등의 탐지 성능이 향상되었다. 특히, 비나 안개와 같은 악기상에서의 조난 선박 탐지 정확도(Average Precision, AP)는 약 2-5% 정도 향상되었으며 미탐지 비율이 현저히 낮아졌다. 이러한 결과는 개발된 시뮬레이터가 현실적이고 효과적으로 다양한 상황을 시뮬레이션하여 모델 학습에 기여함을 보여준다. 또한, 이에 기반한 조난 선박 탐지 딥러닝 모델은 해양 수색 및 구조 작업에서 효율적으로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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