국제해사기구(IMO)는 해양 사고의 예방 및 원인 분석을 목적으로 선박에 항해기록장치(VDR)의 설치를 의무화하였다. 그러나 해양사고의 약 10%를 차지하고 있는 전복 침몰 사고의 경우 기존의 VDR 기록 데이터로는 사고 원인 분석에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 VDR에 기록되어져야 하는 IMO 권고 기록 데이터 이외에 내항성능 평가에 필요한 선체 상하가속도를 VDR의 추가 기록 데이터로 채택하여 선박의 항해위험도를 평가함으로써 전복 침몰 사고에 대한 정량적인 원인 분석에 적용하고자 한다.
Approximately 89% of all capsizing accidents involve small vessels, and despite their relatively high accident rates, small vessels are not subject to ship stability regulations. Small vessels, where the provision of essential basic design documents for stability calculations is omitted, face challenges in directly calculating their stability. In this study, considering that the majority of domestic coastal small vessels are of the Chine-type design, the goal is to establish the major hull form characteristic data of vessels, which can be identified from design documents such as the general arrangement drawing, as input data. Through the application of a deep learning approach, specifically a multilayer neural network structure, we aim to infer hydrostatic curves, operational draft ranges, and more. The ultimate goal is to confirm the possibility of directly calculating the initial stability of small vessels.
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.
국제해사기구(IMO)는 해양 사고의 예방 및 원인 분석을 목적으로 선박에 항해기록장치 (VDR)의 설치를 의무화하였다. 그러나 해양 사고의 약 10%를 차지하고 있는 전복 좌초 침몰 사고의 경우 기존의 VDR 기록 데이터로는 사고 원인 분석에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 VDR에 기록되어져야 하는 IMO 권고 기록 데이터 이외에 내항성능 평가에 필요한 선체 상하가속도를 VDR의 추가 기록 데이터로 채택하여 선박의 항해위험도를 평가함으로써 전복 침몰 사고에 대한 정량적인 원인 분석에 적용하고자 한다.
선박은 충돌회피 및 변침을 목적으로 선회를 수행한다. 부적절한 화물 적재 및 선회 중 과도한 타각을 사용하면 전복사고로 이어질 수 있다. 선회 중 선박동적상태가 실시간으로 변화하기 때문에 항해사들은 선회 중 횡경사의 위험을 인지하기 어렵다. autopilot에서 추정된 조종성 지수를 이용하여 선회 중 횡경사를 예측하였다. Autopilot의 Kalman filter를 통하여 추정된 조종성 지수는 실시간으로 예측이 가능하며, 추정된 선회성 지수로부터 선회반경을 구하고 선회 중 횡경사의 계산이 가능하였다. 본 연구는 선회 중 위험횡경사 예방에 관한 기초자료로 활용하고자 한다.
여객선과 실습선은 많은 인원이 승선한다는 점에서 서로 공통적인 특성을 갖고 있다. 이러한 이유로 여객선형 선박의 안전한 운항이 대단히 중요하다. 정상적인 항해 중, 선박은 다양한 형태의 타각을 사용하여 변침하고, 위험 물표와의 충돌 회피를 위해 선회하기도 한다. 선박이 선회하면 횡경사가 발생하고, 운항 당시 여건이 불리할 경우 위험횡경사가 발생하거나 전복사고로 이어질 수 있다. 본 연구에서는 여객선과 유사한 두 척의 실습선을 대상으로 실선 선회 실험을 통해 횡경사를 계측하였고, 이를 선회 중 횡경사 이론식과 비교분석하였다. 그 결과, IMO 복원성 성능기준에 제시된 선회 중 횡경사 계산식을 이용한 최대횡경사 예측의 한계점을 확인하였다. 또한, 선회 중 횡경사 이론식에 전타 당시 선속을 반영하고, 계산된 결과값에 우 선회시 1.4배, 좌 선회시 1.1배를 적용하면 최대횡경사 예측이 가능함을 확인하였다. 본 연구는 선회 중 위험횡경사 예방에 관한 안전운항기준을 마련하는데 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.
선박의 대형화, 고속화 및 선종의 다양화는 운송수단 중 해양 운송수단의 비중을 크게 증가시켰으나 동시에, 선박사고의 발생도 같이 증가 되었다. 선박사고의 발생은 생명과 재산의 손실뿐만 아니라 환경재해까지 일으키기 때문에 막대한 경제적, 환경적인 영향을 끼치게 된다. 특히, 여객선의 경우 인명의 피해가 크게 발생하기 때문에 선박사고를 예방하기 위한 방법들이 논의 되어 지고 있다. 본 연구에서는 여객선의 횡경사 각도를 바탕으로 전복의 위험까지 가게 되는 시간을 예측하여 위험시간에 도달하기 전에 인명을 대피할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 하였다. 2012년~2016년 사이 침몰사고를 바탕으로 특정 시나리오를 설정하였으며, PRR1의 데이터를 MOSES V20을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과는 시간에 따른 횡경사 각도이며, 횡경사 에측을 위한 1차, 2차 방정식을 이용하여 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 1차방정식의 경우 시뮬레이션 데이터가 선형적인 그래프를 나타내었기 때문에 낮은 오차율을 보이고 있으며, 2차방정식의 경우 초기에는 낮은 오차율을 보이고 있으나 추후 발생되는 각도에 대해서는 높은 오차율을 보이고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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