본 연구는 2014년 10월 동안 인천항만에 기항하는 선박들의 온실가스 배출량을 추정하고자 시도되었다. 온실가스 배출량 추정을 위하여 AIS 데이터를 토대로 한 Bottom-up 방식을 활용하였으며 연료소비총량과 연료소비의 결과로서 발생한 이산화탄소 총량을 함께 분석하였다. 배출량 추정은 선박의 종류를 토대로 추정되었으며 각각 개별 선박의 날짜-시간 스템프 사이에서 그들의 움직임에 따라 계산되었다. 인천항에서 운항되는 최종 330 척(AIS-데이터)의 선박 샘플의 결과에 따르면 선박들의 총 이산화탄소 배출량은 164693.06 톤으로 추정되었으며, 연구기간동안 이들 선박의 총 연료소비량은 51953.64 톤에 이르는 것으로 나타났다. 선박의 종류에 따른 구체적 분석 결과를 살펴보면, 여객선이 배출량 81409.6톤으로 가장 오염이 심한 선박으로 나타났으며, 그 뒤를 이어 예인선 (37248.4톤), 화물선 (32154.6톤), 다른 활동에 사용된 선박 (9039.1톤), 화학 탱커 (4027.06톤) 그리고 어선 (814.048톤) 순으로 확인되었다.
선박의 운영에서 평형수는 안전한 운항을 위하여 필수적이다. 그러나 평형수에는 원치않는 생물이 함유되어 있어서 잠재적 외래종의 이송에 의한 생태계 교란의 원인이 되고 있다. 환경파괴를 막기 위하여 2004년 선박 평형수와 침전물의 제어 및 관리를 위한 국제협약이 채택되었다. 선박평형수 처리장치는 국제협약을 충족시키기 위하여 다른 지역으로의 생물 이송을 막고자 개발되었다. 최근에는 전 세계적으로 50여개의 다양한 처리방식의 평형수 처리장치가 승인되었다. 가장 일반적인 평형수 처리 방식은 자외선(UV) 처리방식, 전기분해 처리방식, 그리고 오존 처리방식이다. 이러한 평형수 처리방식들 중에서 어떤 방식이 사용자와 설계자의 요구사항에 적합한 최적의 방식인지를 결정하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 계층분석기법(AHP)을 사용하여 최적의 선박평형수 처리장치를 선정하는 것이다. 계층분석기법을 적용하기위하여 사용자와 설계자에 의해서 도출된 가장 중요한 평가기준을 사용 하였다. 우리의 결과로부터 선박평형수 처리장치 개발자들에게 평형수 처리방식을 안내 할 수 있다.
해양사고 원인의 대부분을 차지하고 있는 인적오류에 의한 운항과실에는 관련 지식의 결여, 잘못 이해하고 있는 지식, 적용절차의 미숙 등을 들 수 있다. 최근 해양경찰 경비함정에 장착되고 있는 추진기 형태를 살펴보면, 해상치안 수요에 따라 다양화 되고 있는 추세이다. 특히, 소형 경비정에 주로 장착되었던 워터제트 추진기가 중대형 경비함으로 점차 확대되어 전체 함정의 50%에 이르고 있으며, 축 형식은 2에서 4축, 버켓 유형도 전후진과 조향 제어방식이 전혀 다른 '이중역전버켓'과 '단일역전버켓' 방식으로 구분된다. 이러한 운항체계의 다양화는 운항자의 인적과실 요인을 증가시킬 수 있다. 그러나 워터제트 유형별 고유의 특성에 알맞은 조종법의 연구는 부족한 편이다. 이 논문에서는 워터제트 유형별 후진성능을 기반으로 외력의 도움 없이 해양경찰 전용부두의 요건에 적합한 횡이동 방법을 분석하였다. 이어서, 선박조종시뮬레이터를 활용하여 실험하고, 실험이 곤란한 워터제트 방식 함정은 함정장들의 인터뷰를 통하여 비교 검증하였다. 이를 기반으로 워터제트 운항 지식의 올바른 습득과 기술적 측면의 인적오류를 최소화하여 해상치안활동에 기반인 함정의 안전운항에 기여하고자 한다.
최근 새로운 수송망 설계를 통한 물류비 절감이 물류 관련 업체의 큰 이슈가 되고 있다. 하지만 일반적으로 행해지고 있는 수송망 설계는 대부분이 선박, 항공기, 열차 각각에 대해서만 고려되었으며 여러 가지 운송모드를 고려하는 복합운송망 설계는 극히 일부에 지나지 않았다. 이는 선박, 항공기, 열차를 모두 고려하여 수송망을 설계하기 위해서 필요한 운항 스케줄 정보가 산재되어 있어 복합운송망을 설계하기에는 많은 어려움이 따랐기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 모든 운송모드의 스케줄 데이터를 통합하여 제공할 수 있는 통합 데이터베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 선박, 항공기, 열차에 대한 스케줄 정보를 제공하고 있는 정보원들을 분석하고 데이터 제공 방식을 조사하여 이를 모두 수용함으로써 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 에이전트 시스템의 설계를 수행하였다.
선박을 효율적으로 운항하면 화물을 항구까지 더 안전하고 빠르게 운송할 수 있으며, 연료비용을 절감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 대표적인 항만인 부산항 인근을 통항한 선박의 AIS 데이터를 활용하여 그 패턴을 분석하였다. 선박통항패턴 분석은 그리드 기반의 노드 생성 방식으로 접근하였으며, 이를 통해 최적항로 및 경로 예측 등의 연구로 활용할 수 있다.
커뮤니케이션은 화자와 청자간의 대화 또는 의사전달 방식을 통해 특정의 반응을 이끌어내는 것을 목적으로 한다. 해상에서 선박의 안전통항을 위한 해상교통관제사와 선박 운항자의 커뮤니케이션 역시 이와 같이 상호간 의도하고자 하는 결론을 이끌어 내는 목적을 달성하여야 한다. 이는 해상무선통신이라는 열악한 수단을 통해 간략한 표현방식과 이해하기 쉬운 설득적 표현, 결론을 쉽게 유도해 낼 수 있는 전략적 대화 기술 등으로 완성시킬 수 있다. 그러나 어디까지나 이런 표현과 기술 등은 운항자의 결정요소를 강제할 수 없으며 현행법에서의 테두리를 벗어나선 안 된다. 해상교통관제사들의 커뮤니케이션 기술은 이런 요인들을 감안한 고도의 테크닉이어야 하는 것이다. 여기에서 지금 현장에서 벌어지는 해상통신 방식의 문제점과 보다 심층적으로 연구되어야 할 표현의 범주, 학습되어야 할 표현의 기술에 대해 논하고자 한다.
해상용 등명기의 동기 점멸은 해상에서 선박이 운항할 때, 다른 위험 표시기의 점등 패턴과 구분하여 선박의 안전한 운항을 지원한다. 일반적인 해상용 등명기의 점등기법은 낮과 밤을 감지하여 정해진 점등 규약에 따라 점등하는 방식으로 시간이 지남에 따라 등명기들의 시간 오차가 발생하여 등명기 전체의 동기 점멸이 이루어지지 못하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 GPS의 위성시간을 기준으로 하여 모든 등명기들이 개별적으로 동기시간을 일정하게 맞추는 동기식 점등기법을 사용한 정전류방식의 해상용 LED 등명기를 설계하였으며, LED등명기 내부의 제한되고 밀폐된 공간에서 효율적인 방열성능을 갖는 방열방법을 제시하였다.
최근 초대형 선박이 운항을 개시하면서 6,000TEU급을 최대 수용선박으로 하여 건설된 기존 항만의 인프라 및 하역시스템 전반에 큰 변화가 올 수 밖에 없다. 그러나, 대부분 국내 컨테이너 터미널은 컨테이너 처리량에 비해 장치장 규모가 협소한 편이다. 이에 안벽장비를 추가 투입함으로써 안벽의 생산성 및 선석점유율, 선박의 대기율을 크게 향상 시킬 수 있고, 동시에 장치장 규모를 늘림으로써 비용을 낮출 수 있다. 본 연구에서는 장비를 추가 투입함으로써 향상되는 하역능력과 터미널 규모의 변화에 대해 장비비, 인건비, 건설비, 운영비 측면에서의 경제성을 기존 건설 방식과 비교${\cdot}$분석을 통해 보다 합리적인 터미널 건설 방향을 제시한다.
본 논문에서 고려하는 선박USN 환경에서는 선박의 특수성으로 인해 멀티홉으로 구성되며 선박의 안전운항과 관련된 센서 노드들은 센싱될 위치에 배치가 완료되면 이동할 필요 없어지게 되므로 고정이 되며, 센서노드 모두 FFD(Full Function Device)로 구성 된다고 가정하였다. 무선 센서 네트워크는 고정된 인프라의 도움이 없이 이동 노드만으로 구성된다. 이는 네트워크의 융통성을 높일 수 있지만 센서 노드의 멤버로서의 자유로운 참여와 이탈 또는 전력소모로 인하여 네트워크의 라우팅에 어려움이 발생하게 된다. 본 논문에서는 선박USN 환경의 고정된 센서 네트워크에서 비트맵과 클러스터 방식의 라우팅을 혼합한 알고리즘을 제안하고 모의실험을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 보였다.
현재 선박의 항해계획은 항해사의 지식과 경험적인 방법에 의존하고 있다. 그러나 최근에는 선박 자율운항기술이 발전됨에 따라, 항해계획의 자동화 기술도 여러 가지 방법으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 강화학습 기법 중 하나인 Q-러닝을 기반으로 선박 최적 항해 경로를 생성하고자 한다. 강화학습은 다양한 상황에 대한 경험을 학습하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내리는 방식으로 적용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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