모래운반선은 호퍼도어를 갖는 경우 제한된 범위내에서 창구덮개의 설치를 면제 받을 수 있으나, 현재 국내에는 호퍼도어를 갖고 있는 선박이 단 한척도 없어 창구덮개를 면제받는 선박이 없는 실정이다. 따라서 모래운반선의 창구덮개 관련 현행 규정의 검토와 사고사례 조사 그리고 현재 운항하고 있는 모래운반선에 대한 설비현황, 복원성능 및 내항성능 평가를 통하여 모래운반선에 대한 창구덮개 면제 조건을 검토하였다. 그 결과, 모래운반선의 경우 창구덮개를 면제 받기 위해서는 화물창의 크기를 조정하여 모래를 화물창 상단부까지 가득 싣더라도 흘수가 만재흘수선을 넘지 않도록 하고, 적절한 풍우밀 조치를 취함으로써 충분한 예비 부력과 복원력 확보가 요구된다. 또한, 배수펌프의 용량은 화물창의 액상상태인 모래를 1시간 이내에 소성상태가 될 수 있도록 배수하기에 충분한 용량이어야 하며, 모든 운항상태에서 작동 가능하여야 한다. 본 연구는 모래운반선의 작업 특성상 창구덮개의 설치작업이 현실적으로 상당히 어렵고, 특히 기상악화시 인명사고로 이어질 수 있는 현실적인 문제점을 항해안전과 관련된 시설기준을 보다 강화함으로써 개선한 것이다.
본 연구는 운항선의 운항 빅데이터를 활용하여 머신러닝 기법의 선박 마력 예측에 관한 것이다. 현재 신조선에는 ISO15016법을 이용하여 외부환경 요인에 대하여 수식을 통해 저항을 예측하나 관련 계산식이 복잡하고 요구하는 입력변수들이 많아 운항하는 실선 적용에 많은 시간과 비용이 필요하다. 본 연구에서는 최근 예측, 인식 등에서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 이용하여 우수한 성능의 선박 출력 예측이 가능한 모델을 제안한다. 제안 예측 모델은 실선 운항 빅데이터만 확보된다면 ISO15016법 대비 우수한 성능의 예측이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 178K 벌크캐리어의 운항 DATA를 활용하여 ISO15016 기법과 본 연구에서 제안하는 SVM 알고리즘 기반의 마력해석법을 비교하여 ISO15016의 단점인 선박 모델 데이터 준비 부분을 줄이고 부정확한 마력 예측 성능을 개선하였다.
본 연구에서는 선박의 충돌이나 좌초와 같은 사고의 예방에 기여할 수 있는 가상교통관제시스템의 개념을 소개한다. 지금의 VTS는 사고의 억지효과가 있음에도 불구하고, 그 한계점을 가지고 있다. 그래서 현 시스템을 광역 VTS개념으로 확대 시행하더라도 그 효과에 많은 의문이 발생할 수 있다. 가상교통관제시스템은 인공위성에 의한 해상환경의 리모트센싱과 여기서 얻어진 데이터에 기반을 둔 환경부하 모델(INOUE model)로 구성된다. 인공위성 리모트센싱은 선박, 기상, 해양 정보를 포함하는 대부분의 해상 교통 환경 정보를 제공해 줄 수 있다. 이들 정보를 이용해서 각 선박에 대한 환경 부하를 시뮬레이션 함으로써, 미래의 (예, 5분후) 교통환경을 예측하고, 교통제어를 할 수 있는 시스템을 제시한다. 마지막으로, 인공위성 데이터를 사용해서 선박정보를 추출하는 방법을 보여준다.
Establishing a ship's passage plan is an essential step before it starts to sail. The research related to the automatic generation of ship passage plans is attracting attention because of the development of maritime autonomous surface ships. In coastal water navigation, the land, islands, and navigation rules need to be considered. From the path planning algorithm's perspective, a ship's passage planning is a global path-planning problem. Because conventional global path-planning methods such as Dijkstra and A* are time-consuming owing to the processes such as environmental modeling, it is difficult to modify a ship's passage plan during a voyage. Therefore, the D* algorithm was used to address these problems. The starting point was near Busan New Port, and the destination was Ulsan Port. The navigable area was designated based on a combination of the ship trajectory data and grid in the target area. The initial path plan generated using the D* algorithm was analyzed with 33 waypoints and a total distance of 113.946 km. The final path plan was simplified using the Douglas-Peucker algorithm. It was analyzed with a total distance of 110.156 km and 10 waypoints. This is approximately 3.05% less than the total distance of the initial passage plan of the ship. This study demonstrated the feasibility of automatically generating a path plan in coastal navigation for maritime autonomous surface ships using the D* algorithm. Using the shortest distance-based path planning algorithm, the ship's fuel consumption and sailing time can be minimized.
부선의 50퍼센트 이상은 선박검사를 '무인부선'으로 받고 있다. 무인부선의 두드러진 이점은 유인부선에 비해 약 25퍼센트의 건현에 해당되는 화물을 더 적재할 수 있다는 것이다. 한편, 무인부선에도 항해 중에 선석 접안과 이안, 투묘와 양묘, 항해등화의 점등과 소등 등과 같은 업무를 담당할 선원이 필요하다. 피상적인 인식은 예인선이 부선 운항에 대한 책임을 진다는 것이지만, 부선 운항자가 예선을 용선하는 경우처럼 다른 사례들도 다수 있다. 특정 계약관계에서는 예선이 부선의 운송인에 불과할지라도 예선 선장은 그 운송계약(항해)을 완성하여야 하는 의무를 이행하여야 한다. 상당수의 예선 선장은 부선 제원과 선두 정보를 제공받지 못하고 있으며, 이러한 형태는 선장의 권한을 존중하지 않는 것이며 관련 법령을 의도하지 않게 위반하게 된다. 이 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 정책적 접근을 통해 무인부선을 유인부선화하고, 승무정원증서를 발급받도록 하며, 부선과 선두의 정보를 예선 선장에게 제공하는 등 세 가지 개선방안을 제시하고자 한다. 이러한 제안을 통하여 선두의 권리를 개선하고, 법령(최대승선인원) 위반 부담을 해소하며, 예선 선장의 권한을 보장할 수 있을 것으로 기대된다.
코로나 19 팬데믹 및 기후 변화 등으로 전 세계적으로 필수적인 생필품과 자원의 품귀 이슈가 지속해서 발생하고 있다. 이러한 현상을 극복하고자 교역량의 수요가 갑자기 증가하였으며 이 결과 컨테이너선의 운임이 대폭 상승하였다. 컨테이너선의 크기 변화는 1960년대 1,500TEU(twenty-foot equivalent unit)를 시작으로 2021년에는 24,400TEU로 대형화가 진행되고 있다. 컨테이너 적재 능력의 향상은 라싱브릿지 구조의 대형화와 긴밀하게 연관되어 있고, 안전한 컨테이너 고박 및 항해 시 발생하는 다양한 외력 하중에 안전한 구조설계를 해야 한다. 현재 주요 선급에서는 라싱브릿지 구조 안전성을 평가할 수 있는 구조해석 기반의 지침서를 배포하고 있으나, 허용기준 및 평가 방법이 달라서 설계 시 엔지니어들에게 혼선을 주고 있다. 본 연구에서는 결과에 영향을 줄 가능성이 큰 주요 변수들(모델링 범위, 오프닝 고려 여부, 메쉬 크기) 변화에 따른 강도 변화 특성을 정리하였다. 이 결과를 바탕으로 저자들은 합리적인 구조해석 기반 평가에 대한 검토사항을 제안하였고, 추후 선급 기준 개정 시 참고가 될 수 있을 것으로 기대한다.
마닐라만은 3개의 항구가 있는 마닐라항의 집과 같다: 북항, 남항 그리고 MITC. 북항 부근과 마닐라만을 가로질러 리마오라는 어항이 있다. 이 연구는 마닐라만에서 마닐라 VTMS 원 데이터의 입출항 교통량만을 기준으로 교통량의 움직임에 집중한다. 이는 2010, 2011년 2년 동안의 교통량이다. 데이터의 표시를 교통량의 숫자로; G. T.에 의한 크기로; 낮이든 밤이든 선박 동향의 시간으로; 각 국내와 국외 각 항차 거래로 나뉜다. 양적인 수치는 모든 개체군을 기반으로 한 원 데이터로부터 계산된다. 그 결과의 수치는 통계상의 측정된 표와 그래프에 의해 나타난다. 산술평균은 개체군의 변동계수와 표준편차가 요약된 형태로 보여지는 것을 의미한다. 그렇기 때문에, 그것들은 교통량의 빈도와 양의 더 나은 그림을 보여주기 위해 해석된다. 끝으로 본 연구가 필리핀의 가장 중요한 항구의 안전성 향상에 기여하기를 기대한다.
이 연구는 운항자가 항해 중 위험을 느끼는 고정 및 이동 물표에 대한 해상교통위험성평가에 대한 것이다. 이를 위해 선박 길이와 속력, 선박조종성능이 고려된 동적선박영역을 기초로 한 충돌위험평가식을 구하였다. 특히, 동적선박영역과 충돌위험평가식을 하이브리드 결합하여 자선의 크기, 속력 등의 영향을 정량적으로 지표화한 항해위험성평가모델을 검토 및 개선하고자 한 것이다. 기존 항해위험성평가 모델에 적용이 부족한 속장비(speed length ratio) 즉, 선박의 길이와 속력에 대한 비가 고려된 새로운 형태의 해상교통위험성평가 모델을 제안하고자 한다. 그 결과 무차원 속력 즉, 속장비가 클수록 CJ 값이 크며, CJ 값은 속장비에 의해 잘 표현되고 있다. 또한, 속장비가 크면 속장비가 작은 경우보다, 보다 먼 거리에서부터 [주의], [경계], [위험] 또는 [매우위험]상태에 도달한다. 이 연구의 결과는 위험항로 회피 또는 최적항로 구축, 방파제폭이나 교량경간 등을 포함한 항로나 항만개발, 연안항해용 안전해도 개발 및 향후 자율운항선박과 같은 스마트선박의 운항 중 충돌방지와 최적항로 선정에 자료로 사용될 수 있을 것이다.
해상작업 모니터링 시스템은 해상에서 수행될 수 있는 국가와 국가 간의 광케이블 매설 작업이나 낙도의 전기 공급을 위한 해저의 전선 매설 작업, 천연가스공사의 파이프라인 매설 작업 등 각종 해상작업에서 사용되는 선박 자동화를 위한 모니터링 시스템이다. 다양한 센서로부터의 입력과 환경 설정을 통해 얻어진 데이터를 가공 처리하고, 전자해도 데이터를 읽어 GPS의 위치정보와 함께 나타낸다. 또한, 작업과 관련한 루트파일의 정보를 오버레이해서 관련 데이터를 처리하며, 무선 네트워크 환경으로 구축된 무선접속장치(AP; Access Point)와 클라이언트 측의 휴대용 개인정보단말기(PDA; Personal Digital Assistants)를 무선 랜으로 연동시켜 실시간으로 정보를 처리하도록 하며, 유효 반경 내에서의 자유로운 이동을 가능하게해서 작업의 효용성을 높일 수 있다. 본 연구는 이러한 상황 하에서 해상작업과 관련한 모니터링 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현함으로써 선박 자동화와 선박의 안전 항해를 지원하고 해상에서의 작업 부하를 최소화시키며 사고 방지를 통한 선박의 경쟁력을 높일 수 있다.
최근 선박의 배기가스 규제가 강화되면서 연료소비량을 저감하기 위한 많은 방안들이 검토되고 있다. 그중에서도 선박으로부터 수집한 데이터를 활용하여 연료소모량을 예측하는 기계학습 모델을 개발하고자 하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만 많은 연구들이 학습모델의 주요 변수 선정이나 수집데이터의 처리 방법에 대한 고려가 미흡하였으며, 무분별한 데이터의 활용은 변수 간의 다중공선성 문제를 야기할 수도 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 주성분 분석을 이용하여 선박의 연료소비를 예측하는 방법을 제시하였다. 13K TEU 컨테이너 선박의 운항데이터에 주성분 분석을 수행하였으며, 추출한 주성분으로 회귀분석을 수행하여 연료소비 예측모델을 구현하였다. 평가용 데이터에 대한 모델의 설명력은 82.99%이었으며, 이러한 예측모델은 항해 계획 수립 시 운항자의 의사결정을 지원하고 항해 중 에너지 효율적인 운항상태 모니터링에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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