항로는 선박의 통항이 빈번하여 사고의 위험이 높은 지역이지만, 선박의 통항분포에만 초점을 맞춘 연구가 다수였으며, 항로의 특성과 선박의 크기별 통항패턴에 대한 연구는 부족하였다. 이에 본 연구에서는 3개의 주요 항로에서의 통항분포와 통항패턴을 분석하기 위해서 3일간의 선박의 통항현황을 조사하였다. 통항현황을 바탕으로 항로를 10개의 Gate line으로 구분하고 각 Gate line을 통과하는 선박크기를 소형선, 중형선, 대형선으로 세 분류하여 분석하였다. 각 항로의 통항분석을 바탕으로 각 Gate line에서의 통항분포에 대하여 ND-K-S(Normal Distribution-Kurtosis-Skewness)를 적용하여 평가하였다. ND 평가 결과 통항분포에서 대형선은 정규분포를, 중형선은 편도항로에서만 정규분포를 만족하고, 소형선은 정규분포를 만족하지 않는 것으로 평가되었다. K-S 평가 결과 통항패턴은 왕복항로와 편도항로에서 뚜렷한 구분을 보였다. K 평가의 결과 편도항로에서는 고루 항로를 이용하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 한 부분에 집중하는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되고, S 평가의 결과 편도항로에서는 항로의 중앙을 따라 항행하는 통항패턴을 가지지만, 왕복항로에서는 항로의 우측에 치우치는 통항패턴을 가지는 것으로 평가되었다. 다만 본 연구는 3개의 주요 항로를 비교한 만큼 향후 다양한 환경에서의 항로분석이 필요할 것으로 판단된다.
최근 전세계적으로 4차산업이 발전함에 따라 스마트·친환경 선박의 기술 개발이 가속화 되고 있다. 완전 무인화 또는 최소인원이 승선하는 자율운항선박과 친환경 연료(메탄, 암모니아, 전기 등) 이용 선박이 등장하게 되면서 선박에 승선을 하고 있는 기존 해기사의 역할이 크게 변화될 것으로 예상되고 있다. 향후 해기사의 경쟁력을 향상시키기 위해서는 미래 해기사 직업군을 예측하고 그에 맞는 교육 커리큘럼 개선과 교육환경 조성이 필요할 것으로 생각된다. 본 연구에서는 선행연구 검토와 해양계 대학교 재학생, 현직 해기사, 전문가의 브레인스토밍을 통해 미래에 해기사가 가질 수 있는 8개의 직업군을 도출한 후 리커트 척도를 이용하여 설문을 실시하였고, 그 결과를 바탕으로 미래 해기사 관련 유력 직업군을 도출하였다. 분류한 8개 직업군 중 가장 유력한 직업군은 자율운항선박 육상제어사, 화물(적양하) 원격 관리자로 나타났다. 또한, 이러한 직업군들과 4차산업에 우선적으로 교육해야 할 필수 교육 요소를 도출하여 제시하였다.
선박의 기관실에서 사용하고 있는 화재 검출기는 연기나 열이 검출기에 도달해야 하지만 기관실의 공기 흐름은 기기의 사용유무에 따라 매우 유동적이기 때문에 상부에 설치된 검출기에 도달하기에는 많은 시간이 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 근래에는 영상을 기반으로 화재를 검지하는 연구가 이루어지고 있다. 영상기반의 연기 검지는 공기의 흐름에 영향을 받지 않으며 전송속도가 빠르기 때문에 화재의 초기 검지에 효율적이다. 본 연구는 기관실에서 연기 발생기로 발생시킨 연기의 확산모습을 녹화한 영상으로 실험을 수행하였다. 연기의 질감특징을 추출하는 LBP와 GLCM연산자를 사용하여 생성된 학습 데이터를 기계학습 분류기인 SVM으로 학습한 후 분류하여 검출 성능을 평가함으로서 연기가 상부에 설치되어 있는 검출기까지 상승하지 않더라도 영상기반으로 먼저 검지 가능함을 확인하였다.
국내에서 일어난 해양사고 발생 현황을 보면 평균적으로 약 8.5% 정도 사고 발생건수가 증가하는 추세를 보이고 있으며, 부선, 예인선, 유·도선 및 부유식해상구조물에서도 동일한 경향을 나타내고 있다. 본 연구에서는 국내 부유식해상구조물을 종류에 따라 분류하고, 선박안전법, 어선법, 낚시 관리 및 육성법 등 관련 국내법을 참고하여 부유식 구조물의 종류에 따른 기준체계와 적용 범위를 검토하고자 하였다. 아울러 해상 환경을 고려하여 국내 규정을 적용함에 있어 구조적으로 취약한 부분과 안전상의 사각지대에 놓인 위험 요소를 조기 발굴하고, 발굴된 위험 요소에 대해서 효과적인 개선 방안을 도출하고자 하였다.
2017년 우리나라에서 세계 최초로 수면비행선박인 위그선(WIG, Wing In Gound)의 조종사 면허 필기자격시험을 시행하였다. 수면비행선박은 선박과 비행기의 특성을 융합한 차세대 운송수송 수단이어서 항공기 조종사 자격증명과 6급 이상의 항해사 면허를 함께 보유한 자만이 해당 조종사에 지원할 수 있도록 하였다. 수면비행선박 조종사 면허제도는 우리나라가 처음 도입한 것이어서 면허 제도와 체계에 대한 국제적 표준은 아직 없고, 국내 자격제도 도입 역시 여러가지 개선사항이 요구된다. 해외에서도 현재까지 개발 중이거나 상용화 성공사례를 손으로 꼽을 정도이나 우리나라에서 국제적인 선박 공인 기관인 한국선급에서 2020년 3월에 정식으로 선급 인증을 하였다. 법적인 정식 명칭은 "수면비행선박"이고 항공기와는 이미 국제법적으로 분류가 되어 차세대 운송수단으로 주목을 받고 있었다. 그러나 이런 미래의 해양의 성장 동력으로서 가치가 있는 산업이 되기 위해서는 시급한 몇가지 문제점을 해결하여야 하는데 수면비행선박 인력 양성이 바로 그것이다. 하여 본 주제인 조종사 양성에 관한 제도적인 문제를 검토하였다. 2001년부터 세계 여러 나라들이 IMO를 중심으로 논의를 하였고 우리나라도 IMO 회의에 지속적으로 참가 및 공조하여 드디어 2011년부터 수면비행선박 국가자격시험을 시행하였다. 그러나 아직 풀어야 할 문제점이 있어 인력양성 제도선행, 교육훈련 제도, 지정교육기관 제도 등으로 제시하였다. 그에 관한 해결방안으로 면허제도 개선을 통한 방안과 지정교육기관 운영을 통한 방안으로 제시하였다. 이 방안 중에 지정교육기관 운영은 정부가 민간교육기관에게 위탁하는 방안이 가장 합리적인 방안으로 판단된다고 제언하였다.
침몰선박은 선체 내에 적재되어 있는 잔존연료 및 유해 화물 등의 유출로 인하여 주변 환경과 선박의 안전 항해에 피해 요인으로 작용할 수 있다. 대부분의 침몰선박은 해저에 침수된 상태로 비교적 안정적인 상태로 놓여있지만 선체 자중, 화물창의 잔존화물에 의한 하중과 해저면과의 접촉상태, 조류 및 해류 등의 영향으로 침몰선박 잔존연료 유출에 영향을 줄 수 있다. 침몰선박은 침몰 이후 부식이 진행되어 선체 구조부재의 두께가 지속적으로 감소하고 있는 상황이다. 따라서 침몰선박의 붕괴 가능성에 대한 구조안전성 평가가 필요하며 그 결과는 침몰선박의 위해도 평가요소 중 '유출가능성' 평가 항목에 반영되어야 한다. 본 연구에서는 침몰선박의 구조 안전성 평가 방법에 대한 단계별 절차를 제시하고, 집중관리대상 침몰선박으로 분류된 '제7해성호'를 대상으로 선체구조의 붕괴 가능성을 추정하기 위한 구조 안전성 평가 방안을 제시한다. 침몰 당시 선체 손상 상태와 침몰 이후 선체구조 부재의 부식량 추정을 바탕으로 대상 침몰선박의 선체구조 붕괴 가능성을 산정한 결과, 현 상태에서는 전체적인 선체구조 붕괴가 일어날 가능성이 낮은 편으로 추정되지만, 향후 시간에 따른 부식량 증가로 인한 선체구조 붕괴가 일어날 가능성은 다소 높은 것으로 판단된다. 따라서 부식 및 해양환경 변화가 침몰선체 구조 안전성에 미치는 영향 등의 연구는 지속적으로 수행 되어져야 할 것으로 사료된다.
밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.
최근 우리나라 연안해역은 선박교통량의 증가로 인해 해상교통이 폭주하고 있다. 이러한 교통폭주는 연안해역에 대해 인명, 재산, 환경오염 등의 심각한 해양사고를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 해양사고를 확률적으로 분석한다. 본 연구의 수행을 위해 해상교통량과 기상조건, 해양사고 등의 다양한 연관성을 기반으로 원인을 분석하였다. 그리고 해양사고의 형태를 선박의 크기, 선령, 선종 등 다양한 관점에서 분류하고 세부적으로 분석하였다.
최근 우리나라 연안해역은 선박교통 용량의 대형화로 해상교통이 폭주하고 있다. 이러한 교통혼잡은 연안해역에 대해 인명, 재산, 환경오염등의 심각한 해양사고를 야기한다. 본 연구에서는 우리나라 연안의 해양사고를 확률적으로 분석한다. 본 연구의 수행을 위해 해상교통 용량과 기상조건, 해양사고등의 다양한 연관성을 기반으로 원인을 분석하였다. 그리고 해양사고의 형태를 선박의 크기, 선령, 선종등 다양한 관점에서 분류하고 세부적으로 분석하였다.
선박에 승선하는 모든 선원들은 STCW 협약에서 요구하는 바와 같이 STCW 코드 A-I/6조에 따라 해당 훈련 및 평가에 대해 관리, 감독 및 감시되어야 하며, 선원들은 STCW 협약 요구 교육을 이수한 후 이에 대한 증서를 발급받아 해당 선박에 승선하고 있다. 그러나 이러한 법정교육에 대한 교육 이수증서양식이 국제적으로 통일되어 있지 않아 항만국통제(PSC) 검사시 검사관들이 해당 교육 이수 및 교육내용에 대한 식별이 어려우며, 또한 이수 증서 양식이 국가별로 제 각각이라 신뢰성이 검증되지 않은 증서도 발생하고 있는 실정이다. 이에 따라, STCW 협약 요구 법정교육을 분류 및 코드화하고, 이수증서에 대한 국제양식이 통일된다면, (1) 증성 양식의 통일화로 증서의 신뢰성을 높일 수 있을 것이며, (2) PSC 검사시 검사관의 혼돈을 방지하고, (3) 이수증서에 대해 거증서류로서의 활용도도 증대될 것이다. 따라서 이러한 문제를 해결하고, 선원 교육증서 양식 통일화에 대해 우리나라가 국제적으로 선도적인 역할을 할 수 있도록 이에 대한 연구를 수행하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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