선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.
본 연구에서는 최근에 발생한 선박 화재 폭발 사고사례의 분석을 통해 문제점 및 대처방안에 대하여 조사하였다. 통계치 분석을 통해 우리나라의 2009~2013년간 사고 종류별 해양사고 발생현황 중 화재 폭발로 인한 선박 사고는 2012년 7.58% (55건)으로 가장 높았고, 2009년 4.70% (34건), 2010년 3.39% (25건), 2011년 6.03% (57건), 2013년 6.74% (43건)로 지속적으로 증가하는 양상이 나타나는 것을 알 수 있었다. 선박 화재 폭발 사고의 대부분의 원인은 안전의식 결여로 인해 발생하였다. 사고발생 장소가 바다이므로 자체의 소화설비와 인근의 소화설비의 부재와 공공소방대의 접근이 용이하지 않고 바람 등 자연적인 요인에 의한 영향이 크게 작용해 화재의 확대가 용이하다. 이는 특수한 화재 폭발사고로써 일반 건축물 화재 폭발사고와 비교되며 위험성 또한 높기 때문에 예방차원의 대처방안이 매우 중요하다. 이에 신속하고 정확한 인명피난계획을 연구하고 피난할 시간을 더 확보하기 위해 내화성능을 강화할 수 있는 선박구조 및 자재를 개발하고, 철저한 안전교육을 시행해 국민들의 안전의식을 향상시켜야 한다.
우리나라 조선산업은 생산성 향상을 통한 건조척수의 증가를 통하여 일본과 더불어 세계 $1^{\sim}2$위의 시장 점유율을 기록하는 등 세계 최고의 수준이다. 그러나 국내 중소형 조선소나 조선기자재업체의 경우에는 기술 인력의 부족으로 인하여 독자적인 기술의 확보와 기술개발 여건이 마련되어 있지 않은 상황이다. 특히, 구명정(Life boat)은 선박의 비상 탈출 장비로써 법적으로 의무 설치가 강제화 되어 있는 선박 안전에 있어 필수적인 장비로서 수요도 꾸준히 증가하고 있으나, 국내의 구명정 제작업체로는 현대라이프보트가 유일하며 2004년 기준 국내 신조선박에 탑재되는 수량의 25%, 세계시장의 4% 만을 공급하고 있다. 이외의 수량은 $7^{\sim}8$ 개의 유럽 등 외국업체와 중국업체들이 제작, 공급하는 실정이다. 이에, 본 연구에서는 구명정의 신선형 개발과 선형시험 통한 성능 검증 및 품질 향상과 풍수절감을 위한 생산성 향상 방안, 기존 몰드 개선 방안 연구 등을 수행하고 시제선을 건조하여 저가의 외국 구명정에 대응하여 국내 구명정 기술 경쟁력을 향상시킬 수 있는 전폐형 구명정의 국산화를 달성하였다.
최근 우리나라 연안어업은 한 일, 한 중어업협정, WTO 가입 등으로 주변 환경이 급격하게 변화되는 한편, 연근해 어자원의 감소와 근해어업과의 경쟁조업 등으로 인해 경영수지가 극도로 악화되고 있다. 이에 따라 정부에서는 연안어업의 경영수지 개선을 목적으로 1척의 선박으로 3개 이하의 업종을 허가하여 여기에 맞추어 선택조업이 가긍하도록 하였다. 하지만 기존선박은 단일업종을 대상으로 한 전용선반으로 건조되어 업종변경시 개조비용 발생은 물론 이거니와 개조에 따른 조업중단 또는 차질로 제 효과를 얻지 못하고 있는 실정이다. 그리고, 조선공학적 제 성능에 관한 면밀한 검토가 부족한 가운데 개조 사용함으로써 안정성을 저해하거나 조업효율이 오히려 떨어져 복수조업요건을 모두 수용할 수 있는 새로운 선형개발이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 동해역 2톤급 다목적어선을 대상으로 하여 어선세력, 어민요구사항 및 어로시스템 분석 등을 통해 다목적어선 대상업종을 선정하고, 선정된 업종의 어로장비를 동시탑재 또는 부분 교체하여 조업할 수 있는 선형을 개발함으로써 연안 어민의 선박건조비 절감, 업종 교체에 따른 부대 경비경감과 안전도 저해요인 해소에 기여하고자 한다.
현재 AIS는 운영관리 측면에서 높은 효율성과 안전성이 요구되고 있고, 서비스 범위 측면에서도 AIS 송수신기의 전도 성능 평가를 통한 음영구역의 최소화가 필요한 시점이다. 따라서 본 논문에서는 AIS의 전도성능 평가를 통한 기지국 전파도달 범위 및 음영구역을 분석한다. 먼저, AIS 전파의 특성을 분석하고, 특성에 따른 전파의 도달범위 분석방안을 수립한다. 그리고 실제 수집한 데이터를 기후 및 지형요소에 따라 분석하여, 전국22개 기지국의 서비스지역 및 음영지역을 도출한다. 마지막으로 AIS전파의 전도 성능 분석결과 및 문제점을 요약하고 개선방안을 제시한다.
우리나라에서는 1995년 5월 서해권 DGPS 보정정보 전송 서비스를 시작으로 NDGPS 기준국망 구축을 완료하고, 선박의 안전한 항행을 위해 실시간 DGPS 보정정보를 국내 연안과 도서지역에 송신하고 있다. 본 논문에서는 NDGPS와 유사한 보정정보 서비스로서 우리나라에서도 수신이 가능한 일본의 위성기반 보정위성항법체계인 MSAS와 현재 우리나라에서 VHF 대역으로 서비스하고 있는 NDGPS 의 성능을 항해장비 이용 관점에서 비교분석한다. 이를 위해 본 논문은 NDGPS 기준국과 이용자 사이의 기저거리를 기준으로 보정정보 도달시간과 수평측위 정확도를 측정한다. 그리고, NDGPS 와 MSAS 간의 성능차이와 항해장비용 보정시스템으로서 MSAS 적용 가능성에 대한 분석결과를 보인다.
해상 선박의 안전을 위해 해저의 객체 및 장애물의 정확한 탐지를 위해 해저환경에서 감쇠현상이 비교적 적은 음파 기반의 소나가 널리 활용된다. 그러나 기존의 소나 영상 시뮬레이션은 고해상도의 영상, 잡음 처리, 해저지형과 객체 데이터 등의 방대한 데이터 처리로 인해 물체 탐지 및 식별을 위한 처리속도와 비용이 크게 증가한다. 이러한 문제를 최소화하기 위해서 해저지형, 객체 생성과 잡음 처리 모델을 Multi-Threading, SIMD 등 병렬처리를 적용하여 처리속도를 최적화 한다. 본 논문에서는 혼합된 병렬처리 방법을 적용하여 소나를 기반으로 해저 환경 시뮬레이션을 위한 모의 신호를 생성하는 성능을 향상시킨다. 병렬처리로 인해 개선된 성능을 순차처리에 따른 속도와 실험적으로 비교한다.
최근의 초대형 컨테이너선들은 점차 거대화되고 있으며, 흘수의 증가로 인한 연안해역 및 항만 등과 같은 저수심 수역에서의 안전항해에 많은 주의가 필요하다. 이러한 저수심 해역을 항행하는 초대형 컨테이너선은 정수중 뿐만 아니라 파랑중에서의 선박 운동 특성을 파악하여야 할 필요가 있다. 저수심 해역에서는 특히 선박의 상하운동에 의한 스쿼트 현상이 안전 항해의 중요한 평가 요소가 될 수 있으며, 수평방향으로 작용하는 파표류력은 선박의 조종성능에 미치는 영향이 매우 크다고 할 수 있다. 본 연구에서는 저수심 해역을 항행하는 초대형 컨테이너선을 대상으로 선박에 수직방향으로 작용하는 파랑강제력과 수평방향으로 작용하는 파표류력에 대하여 전산유체역학에 의한 수치시뮬레이션을 실시하였다. 그 결과 천수역에서 정수중 전저항 값이 큰 폭으로 증가하고 있는 것을 알 수 있었다. 파랑중 단파장 영역보다는 장파장 영역이 될수록 수심과 관계없이 파표류력은 작아지고 있는 모습을 보여주고 있다. 또한 파랑강제력은 천수역에서 다른 수심의 유체력 값에 비해 상당히 크게 작용하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 선체중앙 부분의 파고는 낮아지고 선미쪽 파고는 더욱 높아지는 현상을 파악할 수 있었다.
본 연구에서는 항해 도발적인 기후 변화에 따라 광센서를 이용하여 감지하고 경보를 가능하게 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 국내에서는 조선 산업과 IT융합기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있고, 시급히 선박 운한 시 안개 및 폭우에 따른 시정상태를 항해사에게 경보해 줄 수 있는 고 신뢰성 안전장치 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 시스템 개발을 위하여 소형, 소전력의 광센서 송수신기와 센싱 데이터 처리장치를 설계 제작을 하였으며, 성능평가는 시뮬레이션 분석을 통하여 이루어졌다. 측정 방법은 실내 외에서 거리별로 분석하였다. 분석 결과 실내에서 최소 32.36[dB], 최대 89.20[dB]의 값을 측정하였고, 실외에서는 32.55~60.66[dB]까지 측정 되었다. 측정 결과 정상적으로 작동함을 알 수 있었으며 향후 광산업과 더불어 조선기술의 발달에 기초자료로 도움이 될 것이라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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