본 연구는 제4차 산업혁명 기술이 선박에도 적용됨에 따라 자율운항 선박이 출현하는 해운산업 환경 변화에 대응한 선원의 직무와 역량 변화를 문헌 연구 및 전문가 대상의 인식도 조사와 AHP 설문조사를 통해 분석하였다. 인식도 조사와 AHP 분석결과 도출된 중요 요인들을 종합하면 비상대응, 주의 및 위험항해, 일반항해, 화물취급, 감항성 유지, 비상상황대처, 선박정비·관리 등의 직무는 기존 해기사 교육체계로 교육이 가능하지만, 원격제어, 모니터링 진단, 기기운용능력, 빅데이터 분석 등의 직무는 해기사의 역할보다는 무인화 및 육상 제어를 위한 직무가 강조된 것으로 이를 위한 새로운 해기교육시스템 도입이 필요한 것으로 분석되었다. 자율운항선박의 해기사 직무변화 요인의 중요도를 평가함으로써 해기인력 양성에 대한 관련 선원양성 및 교육기관들의 대응전략과 자원배분의 우선순위 결정 등에 대한 정보를 제공하고 있으며, 해기사 직무 요인과 역량 요인에 대한 인식도와 해기사 직무 요인의 중요도를 비교 평가하여 자율운항선박 도입에 따른 해기사 직무변화 및 해기인력 양성 방안을 제시하였다. 본 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 실상을 진단해 보았다는 데 연구의 의의가 있다.
곧 다가올 미래에는 자율운항선박, 육상 원격제어센터에서 제어되는 선박, 그리고 항해사가 탑승하여 운항하는 선박이 함께 공존하며 해상을 운항할 것이며, 이러한 상황이 도래했을 때 해상 교통 환경의 안전을 평가할 수 있는 방법이 필요할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 자율운항기술을 사용하여 항해사가 직접 조종하는 선박과 자율운항선박이 공존하는 해상환경 하에서 선박조종시뮬레이션을 통해 통항 안전성을 평가하기 위한 방안을 제시하였다. 자선은 6-자유도 운동 기반의 MMG 모델을 심층 강화학습기법 중 하나인 PPO 알고리즘으로 학습하여 자율운항 기능을 갖출 수 있도록 설계하였다. 타선은 평가 대상 해역의 해상 교통 모델링 자료로부터 선박이 생성되도록 하였고, 기 학습된 선박모델을 기반으로 자율운항 기능을 구현되도록 하였다. 그리고 해양기상 자료 데이터베이스로부터 조위, 파랑, 조류, 바람에 대한 자료를 수집하여 수치 모델을 수립하고 이를 기반으로 해양기상 모델을 생성하여 시뮬레이터 상에서 해양 기상이 재현되도록 설계하였다. 마지막으로 안전성 평가는 기존의 평가 방법을 그대로 유지하되, 선박조종시뮬레이션에서 해상교통류 시뮬레이션을 통한 충돌 위험성 평가가 가능하도록 하는 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 2016년 일본 우주활동법상의 인공위성 등의 발사 규제와 인공위성의 관리 규제를 중심으로, 구체적인 입법 구조와 주요 내용들을 분석해 보았다. 나아가 관련 논점들을 상정하여, 우리 법제상의 시사점에 대한 개별적 의견을 검토해 보았다. 지금까지 일본은 기술 수준과 정부의 재정 지원에 비해, 우주입법 분야의 구축이 다소 뒤쳐져 있다는 평가를 받고 있었다. 그러나 2000년대 후반부터 진행된 일련의 우주법 제정 성과들을 통해, 우주산업과 관련한 인적·물적·제도적 인프라들을 구조적으로 갖추게 되었다. 특히 2016년에 제정된 일본의 우주활동법은 인공위성 등의 발사허가, 인공위성의 관리허가, 로켓·인공위성 사고에 따른 손해배상책임을 종합적으로 규율하여, 위성발사와 같은 특정 우주활동에 대한 일원적 규제 체제를 확립하였다. 우리나라는 현재 2005년의 우주개발진흥법과 2007년의 우주손해배상법만이 입법되어 있고, 그 이후 별다른 우주입법이 이루어지지 않았다. 문제는 우리나라 역시 수차례에 걸쳐 인공위성 발사를 성공시킨 위성발사 강국임에도 인공위성의 발사·관리에 관한 개별 우주법이 아직 없다는 점이다. 우주개발진흥법은 우주발사체의 발사허가, 우주물체 등록, 우주사고 손해배상책임 등 특정 우주활동의 실체 규정들을 다수 포함하고 있기는 하나, 어디까지나 전반적인 우주활동에 관한 기본법적 특성을 지니고 있으므로, 인공위성 발사·관리의 총체적인 규율체계로서는 한계가 있다. 따라서 우리나라도 일본 우주활동법과 같은 특별법을 제정하여, 인공위성의 발사 및 관리 규제를 효율적·일체적으로 도모하는 한편, 우주활동의 상업적 주체들에게는 법적 예측가능성을 부여해 주어야 한다. 우주개발과 우주산업 육성을 위한 제도로서, 동시에 'New Lex Mercatoria'로서의 개별적 우주입법이 필요한 시기라고 생각한다.
2025년도 발사예정인 농림위성은 광역농림상황관측용도로 개발된 5 m급 해상도를 갖는 중해상도 위성이다. 위성영상 활용을 위해서는 위성영상에 대한 정밀센서모델을 수립하여 정확한 기하정보를 수립하는 것이 중요하다. 선행 연구에서 지상기준점 칩과 위성영상을 정합하는 과정을 통해 자동으로 정밀센서모델을 수립할 수 있음을 보고하였다. 따라서 위성영상의 기하정확도를 향상시키기 위해서는 지상기준점 칩 정합 성능을 향상시켜야 한다. 이 논문은 중해상도 위성영상의 센서모델 정확도 향상을 위한 지상기준점 칩 정합 개선방안을 제안한다. 고해상도 지상기준점 칩을 중해상도 위성영상 정밀센서모델링을 위해 사용할 경우의 중요한 기술요소는 상이한 공간해상도 처리방식과 최적 지상기준점 수량결정이다. 본 연구에서는 이러한 기술요소를 해결하기 위해 중해상도 위성영상과 지상기준점 칩 정합 시, 위성영상 업샘플링(upsampling) 배율과 사용한 칩 개수에 따른 칩 정합 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 해상도가 5 m인 RapidEye 영상을 중해상도 위성영상으로 사용하였으며, 해상도가 0.25 m인 항공정사영상과 0.5 m인 위성정사영상을 지상기준점 칩으로 제작하여 사용하였다. 정확도 분석은 수동으로 추출한 기준점을 사용하여 수행되었다. 실험결과, 업샘플링 배율 2 내지 3에서 정확도가 크게 향상되었으며 지상기준점 수량은 대략 100개인 경우 정확도가 유지되었다. 이러한 결과로부터 중해상도 위성의 정밀센서모델 수립에 고해상도 지상기준점 칩 적용 가능성을 확인할 수 있었고, 기존보다 향상된 정확도의 정밀센서모델이 수립됨을 확인하였다. 본 연구결과가 향후 농림위성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
클라우드 플랫폼을 이용한 빅데이터 처리기술의 발달로 위성영상과 같이 용량이 큰 자료에 대한 접근 및 처리와 분석이 최근 획기적으로 개선되고 있다. 본 연구에서는 그 플랫폼 중 하나인 Google Earth Engine (GEE) 기반의 전처리 완료된 Sentinel-1 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR) 위성영상 자료의 후방산란계수 값에 비교적 간단한 토양수분량 추출 방법인 Change Detection Method를 적용하여, 2015~2023년의 국내 용담댐 유역 내 6개 관측소 지점 및 유역 평균에 대한 지표 토양수분량을 산정 후 실측과의 상관성 분석 및 GEE의 활용성을 검토하였다. 그 결과 SAR 위성영상 자체의 지표 측정 정확도와 자료간 특성 변동 등으로 인해 유역 내 관측소별 일부구역에 대해 산정한 지점 지표 토양수분량은 VH와 VV 편파에서 모두 0.1~0.3 수준의 낮은 상관성이 확인된 반면, 유역 전체 면적에 대한 평균 SAR 후방산란계수 값 추출 및 이동평균으로 자료의 불확실성 및 변동성을 완화시킨 유역 평균 지표 토양수분량은 0.5 수준의 향상된 결과를 보였다. 이렇게 GEE를 활용하여 산정된 토양수분량의 결과는 SAR 자료의 전처리에 있어 직접적으로 원하는 분석을 수행하지 못하는 제한점은 있지만, 방대한 위성영상 자료를 효율적으로 처리하여 장기간의 유역 평균과 같은 넓은 범위의 토양수분량을 산정, 평가해 볼 수 있다는 점에서 그 활용성을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 국내 여러 지점의 지표 토양수분량 관측자료와 연계해 주요 댐 유역의 평균지표 토양수분량 장기 변화 파악 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 제4차 산업혁명 기술에 의해 선박의 자동화와 지능화가 진전되면서 자율운항선박이 도입되게 됨에 따라 해기사 인력수요축소와 직능 전환 등의 문제가 대두되는 상황에서 해기사의 직무변화와 이에 따른 요구 역량을 분석하고 이를 배양하기 위한 인력양성 방향을 제시하였다. 선행연구 검토와 전문가 집단의 브레인스토밍과 AHP 설문조사를 통해 자율운항선박의 해기사 직무와 역량 요인을 도출하고 그 중요도를 평가하였다. 해기사 승선 자율운항선박의 해기사 직무 중에서 안전 운항과 비상시 대응 그리고 화물의 안전운송 관련 직무요인이 중요한 것으로 나타났으며, 자율운항시스템의 제어 및 운용 역량의 중요성이 매우 높으며 이를 뒷받침하기 위한 육·해상 커뮤니케이션과 AI 및 Big Data 분석 역량이 필요한 것으로 나타났다. 완전자율운항선박의 해기사 직무는 예상하지 못한 비상상황에 대비하여 선박을 안전하게 원격운항시키는 비상상황대처, 원격운항제어, 선박정비·관리 직무 순으로 중요도가 높으며, 해기사 역량에서는 자율운항시스템 제어와 운용 그리고 이를 수행하기 위한 Big Data 와 AI 활용 역량들의 중요도가 매우 높은 것으로 분석되었다, 이러한 요인들의 직무역량 함양을 위한 해기인력 양성 방향과 규모는 기술의 진보에 따라 크게 달라질 수 있는 점을 고려하여 자율운항선박 도입단계별로 필요한 해기사 교육 프로그램과 직무교육 내용 그리고 핵심역량 함양을 위한 교육인프라 구축 방안을 제시하였다. 이 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 방안을 진단하였다는데 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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