2017년 12월 인천의 영흥도에서 발생한 급유선과 낚시어선의 충돌사고를 비롯하여 소형 어선의 충돌 사고가 잇따라 발생하고 있다. 해양수산부에서 이러한 소형 어선의 해양사고를 예방하기 위하여 5톤 미만의 어선원에 대한 교육 훈련 규정 마련 등 교육 강화 및 근로환경 개선 등 선박종사자의 안전역량 제고를 위해 노력하고 있으나, 여전히 소형 선박은 해양사고에 매우 취약한 실정이다. 본 연구에서는 소형선박의 충돌 사고를 예방하기 위하여 새로운 통신 기법인 차량용 무선통신(WAVE 통신)을 활용한 소형 선박을 위한 충돌 예방 알고리즘을 구축하고자 하였다. 충돌 예방 알고리즘은 DCPA/TCPA를 기반으로 구성되었으며, DCPA/TCPA의 기준 설정을 위하여 선행 연구 분석, 시뮬레이션 실험 및 설문조사를 실시하였다. 그 결과 DCPA $8(L_a+L_b)$, TCPA 2.5min의 기준을 적용하였다. 각각 다른 조우 상황의 3가지 사고 사례를 선별한 후 구성된 알고리즘을 적용하여 어느 시기에 경보가 발생하는지 확인하였다. 추후에 실선 적용을 통하여 문제점을 식별하고 알고리즘을 고도화한다면 소형 선박의 운항자가 충돌 상황을 사전에 인지하는데 정보를 제공할 수 있다.
선박의 통행량이 많은 연안해역은 선박들 사이에 복잡한 조우상황이 자주 발생하기 때문에 충돌사고의 가능성이 높다. 따라서 해상에서 충돌사고를 줄이기 위해서는 항해사의 국제충돌예방규칙(COLREG) 준수에 더하여 정량적인 충돌위험평가가 요구된다. 본 연구에서는 선박의 계획항로에 대한 충돌위험을 평가하기 위한 새로운 충돌위험도 평가시스템이 개발되었다. 먼저 기존의 충돌위험 평가모델들을 검토함으로써 적절한 충돌위험 평가방법이 제시되었다. 시스템은 MATLAB을 사용하여 개발되었으며 해도, 범퍼 및 평가의 세 부분으로 구성된다. 개발된 시스템은 시험을 위해 간단한 계산조건으로 시험해역에 적용되었으며, 그리고 검증을 위해 실제 계산조건으로 실제해역에 적용되었다. 그 결과 충돌위험은 자선의 길이, 항해시간 및 항로 등에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 개발된 시스템은 항해사가 출항전 최적안전항로를 선택하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 현재 건설 중인 목포 대교와 통항 선박 사이에 발생 가능한 충돌 위기를 평가하기 위한 선박-교량 충돌 모델(Real-Time Bridge-Vessel Collision Model, RT-BVCM)을 제안하였다. RT-BVCM의 수학 모델은, 항행환경으로 선박이 이탈하게 되는 원인 확률과, 선박의 크기와 교량 구조로 인한 기하학적 확률, 선박의 충돌 침로와 정지거리에 기인한 충돌 회피 실패 확률 등으로 구성하였다. 그리고 이러한 확률적인 수학 모델은 1부터 5까지의 위기수준을 갖는 위기지수로 나타냈다. 본 연구에서 제안한 RT-BVCM은 기존 AASHTO(American Association of State Highway and Transportation Officials)에 제시된 선박-교량 충돌 모델과 달리, 충돌 회피를 위한 충분한 시간을 확보할 수 있는 장점이 있다. 3,000 GT와 10,000 GT 실험 선박에 다양한 항행환경을 적용한 시뮬레이션 실험 결과, 제안한 모델이 목포 대교와 통항 선박 사이의 충돌위기 평가 모델로 타당함을 확인하였다.
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 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.
선박충돌사고를 재현하고 분석하기 위해서는 레이더 기반 선박충돌사고 데이터에서 물표 정보를 정확하게 확보하는 것이 매우 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 HSV 색공간과 OpenCV 라이브러리를 이용하여 물표 정보를 추출하는 방법을 분석하였고, 실제 상황에 적용한 프로그램도 개발하였다.
해양사고 발생시 대응능력 향상을 위해 대응훈련 및 이를 위한 시나리오 개발이 필요하다. 본 연구에서는 위험유해물질 유출사고 대응체계 구축의 일환으로 가상 위험유해물질 유출사고에 대한 대응 시나리오를 개발하였다. 가상 시나리오는 부산 해역을 대상으로 개발하였으며, 대상해역에서 발생될 수 있는 가상 사고 시나리오와 이에 대한 대응 시나리오를 각각 개발하였다. 가상 사고 시나리오는 대상해역인 부산해역의 위험평가 및 취약성분석을 통해 발생될 수 있는 위험유해물질 유출사고를 선정하고, 가상 사고로 인해 발생될 수 있는 피해를 예측하여 구축되었다. 가상 사고에 대한 대응 시나리오는 가상 사고 시나리오의 피해예측에서 제시된 피해를 수습하기 위한 단계별 조치사항으로서 제시하였다. 부산해역의 위험유해물질 가상 유출사고는 부산 감천항 충돌사고로 인한 자일렌(xylene) 1,000톤 유출사고로 선정하였으며, 이로 인한 피해는 자일렌의 대기확산 및 해양확산 계산을 통해 예측하였다. 또한 가상 사고에 대한 대응 시나리오는 피해지역의 주민 대피, 자일렌 확산 방지 및 회수, 대응요원 보호조치, 사고지역 사후 관리 등에 대한 단계별 조치사항을 제시하였다.
신안군 해역의 섬을 통한 관광사업이 활발해지면서 도서 간을 연결하는 해상교량은 현재까지 총 13개가 완공되었다. 그러나 통항로에 설치된 해상교량은 선박통항에 있어 위험성을 주며, 특히 섬과 섬을 연결하는 연도교의 경우 수로의 폭이 매우 좁아 그 위험도는 더욱 높다. 본 연구는 신안군 해역의 연도교에 대한 해상교통조사를 토대로 교각과 선박의 충돌위험도를 항만수로의 위험도 평가 모델인 IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program)을 활용하여 평가하였다. 그 결과 신안1교가 충돌확률이 가장 높은 것으로 분석되었으며, 통항선박의 대부분은 연안 여객선으로 나타났다. 또한, 신안1교는 대상해역의 교각 중 가장 충돌사고가 많이 발생한 곳으로 본 연구에서는 그 원인을 분석하고자 하였다. 신안1교 해역환경의 위성사진을 영상처리기법으로 분석한 결과 해도에는 볼 수 없는 장애물이 교량 근처에 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 이로 인해 장애물을 피해 교량의 통항유도방식인 양방향 통항과 달리 한 방향으로 통항이 집중되는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 영상처리기법을 활용한 위험원인 분석방법은 향후 연도교의 위험요인 분석을 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권4호
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pp.251-259
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2015
In this paper, a ship detection method is proposed; this method uses edge-based segmentation and histogram of oriented gradient (HOG) with the ship size ratio. The proposed method can prevent a marine collision accident by detecting ships at close range. Furthermore, unlike radar, the method can detect ships that have small size and absorb radio waves because it involves the use of a vision-based system. This system performs three operations. First, the foreground is separated from the background and candidates are detected using Sobel edge detection and morphological operations in the edge-based segmentation part. Second, features are extracted by employing HOG descriptors with the ship size ratio from the detected candidate. Finally, a support vector machine (SVM) verifies whether the candidates are ships. The performance of these methods is demonstrated by comparing their results with the results of other segmentation methods using eight-fold cross validation for the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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