자율운항 선박 지원 6종 서비스는 인공지능 센서 기반 선박 접/이안 및 계류지원 서비스, 화물 양적하 및 선박 입출항 지원, 선박과 터미널 간 실시간 정보 교류를 통한 운항정보 동기화, PSC 점검지원, 선박의 주요 기기를 육상 시범운영센터에서 표출하는 상태모니터링 지원 서비스, 해양사고 발생 시 신속한 조치을 위한 사고 대응지원 서비스로 구성되어 있다. 이 연구에서는 개발되는 6종 서비스 성능검증이 원활히 수행될 수 있도록 육상과 실선박에 설치되어야 하는 장비, 선박과 육상서비스 센터의 데이터 전송을 위한 네트워크 인프라 그리고 종합 상황실 역할의 육상 시범운영센터를 구축하여 안전운항을 위해 6종서비스가 이루어 져야한다.
해양경찰청에서는 2021년부터 기존에 구축되어 운영 중인 선박교통관제(VTS) 시스템에 클라우드 신기술을 적용하기 위한 기술개발 연구에 착수하였으며, 이를 통하여 데이터의 효과적인 관리, 관제 정보 접근성 개선 등의 기술적 패러다임의 전환을 추구하고 있다. 해당 과제의 성공적인 수행을 위해서는 관제 데이터 운용에서부터 관제운영 시스템, 인력 구성, 교육·훈련 및 제 규정 등 선박교통관제 전 분야에 걸쳐 새로운 정의가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 클라우드 VTS 서비스 제공을 위한 중·장기 로드맵 작성의 첫 단계로써 관련 문헌 연구를 통하여 핵심 키워드를 도출해 보고자 한다.
전통적인 항로표지는 빛, 형상, 음향, 전파 등을 이용하여 선박의 위치를 인식하거나 장애물의 위치 정보를 제공하는 해상교통 시설물로서 해상에서 선박의 안전 운항을 지원한다. 한편, 4차 산업혁명과 미래 해상환경 변화에 대응하기 위해 국제항로표지협회(IALA)에서는 항로표지 기반 정보를 통합하여 디지털화와 표준화에 노력 중이며, 국내에서는 아날로그 정보를 제공하는 전통적인 항로표지에서 항해안전 기능을 수행하면서 해양 정보의 수집 및 활용 허브로서의 "항로표지 역할 변화"를 시도하고 있음에 따라서 항로표지에 부착된 생물의 정보를 자동으로 분석하여 국내 해양생태 현황과 기후변화를 분석할 수 있는 주요 정보로 활용하고자 한다.
다양한 데이터들로부터 현재 상황의 인식을 돕는 정보융합기술 연구는 국방관련 상황인식에서 시작됐으며, 최근 다른 분야의 문제해결에 적용하는 시도가 진행 되고 있다. 해양 분야에서는 항해중인 선박이 다양한 항행 장비들을 통한 여러 유형의 선내.외 안전 정보를 전달받고, 이러한 정보들로 항해관련 안전상황의 인식 및 예측을 하게 된다. 하지만 지나치게 많은 정보가 빠르게 전달됨으로써 사람이 모든 정보를 판단하는 일이 쉽지 않고, 종종 매체 간 정보가 불일치하는 경우가 발생한다. 이 연구는 선박의 안전항행 상황을 진단하고 예측하기 위한 정보융합기술을 어떻게 적용 할 수 있는지 그 개념을 소개하고, 특정 상황 시나리오의 정보 융합 예를 통해 지능형 항행 안전 정보 시스템의 실현 가능성을 보인다.
선박의 접/이안 및 협수로 운항은 사고 위험성이 가장 높은 과정 중에 하나로, 많은 이해관계자들의 협업으로 진행된다. 하지만 날로 복잡해져가는 연안 지역에서, 접/이안 및 협수로 운항에서 가장 필요한 정보인 이웃 지형과의 거리 및 주변 선박과의 거리 정보 등을 대부분 목측에 의존하고 있어 이해관계자들 간의 정보 차이 또는 부주의로 인해 사고 위험성이 높아지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 객체 인식 및 센서 융합 기반의 3차원 어라운드 뷰 도선지원 시스템을 개발하고자 하고 총 5년의 개발 계획에서 2차년도까지의 개발 내용을 소개하고자 한다..
자율운항선박에 대한 연구가 활발히 진행되면서 관련 연구가 많은 관심을 받았으나, 국제해사기구(IMO)에서 제안한 Maritime Service Portfolio(MSP)의 2번째 항목인 항해지원서비스(NAS)에 대한 자율운항지원 서비스 연구는 진행되지 않았다. 따라서, 본 논문에서 자율운항지원 서비스를 위한 정보 항목을 도출하고, 해당 정보를 선상 전자해도시스템에 전시하기 위한 전시시스템을 연구한다.
항로표지는 해상상황 정보를 수집하고 선박들의 항해에 안전을 도모하기 위해 설치 및 운용되고 있다. 관련해 개별 지방청에서 운영되는 데이터를 빅데이터 형태로 활용하고자 하는 경우 수집된 데이터의 품질에 대한 평가가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 수집된 항로표지 데이터의 누락 정보를 중심으로 데이터 수집에 있어 장애 생성의 주된 원인을 찾고자 하였다. 수집된 데이터의 분석 결과 기상악화와 표지의 전압이 하락한 날에 데이터 결측 발생률이 톺음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 기상 상황, 표지의 전압 상태 그리고 수집된 데이터 개수의 비교를 통해 기상악화가 영향을 미쳤을 수 있음을 확인하였다.
항공 드론의 비약적 발전에 비해 소형 선박을 이용한 Sail Drone의 기술 개발은 이제 막 초보적인 수준을 벗어나, 해양과학 조사에 이용되고 있는 추세이다. Sail Drone은 항공드론으로는 할 수 없는 해양의 조류, 해수 온도, 염분 농도 및 염분의 비중, 오염 해역의 측정과 어류의 분포 등 다양한 해양과학 자료의 조사뿐만 아니라, 선형 및 사용 용도를 변경하면 군사적으로도 적지의 관찰과 적 잠수함의 추적, 공격목표물에 대한 충돌 폭파, 아군의 미사일 등 전략무기의 공격 목표(Target) 등 다양한 방법으로 이용 할 수 있다. 추진동력을 얻기 위한 재생에너지 기술, 해양과학 Sensor의 설치 및 이용에 관한 기술, 획득한 정보의 전송 및 판독에 관한 기술, 무인 항행 조정 기술, GPS를 포함한 위치정보 이용 기술 등 복합적이고도 융합적인 기술이 요구되는 Sail Dronen 개발에 앞서 무인 제어선박을 연구하였다.
43차 산업혁명이 도래함에 따라 해운분야에도 자동화 및 무인화 기술을 접목한 안정성과 효율성을 향상시키기 위한 기술개발이 진행중이다. 그중 선박의 신속하고 안전한 이/접안을 돕도록 고안된 자동계류시스템은 선박의 식별 정보와 융합센서로부터 다양한 정보를 수집해 인력의 개입이 최소화하거나 무인화할 수 있으며, 이는 계류 라인을 이용한 기존 방법 대비 발생하는 위험 요소를 줄이고 효율적인 도선 지원이 가능하게 한다. 본 연구팀은 기초단계 연구로서 자율 운항 선박 구현을 위한 자동 계류 시스템 개념 설계를 제시한다. 연구내용은 크게 자동 계류시스템의 하드웨어 설계, 제어 및 운용 프로세스 설계, 선체 계측 기술 개발, 운동변위/계류력 산정 수치모델 개발, 항만 내 운영환경 및 시나리오 분석으로 분류할 수 있으며 본 발표에서는 연구현황과 추후 진행 방향에 대해 다루도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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