4차 산업혁명의 도래로 인한 기술혁신은 자율운항선박을 중심으로 해상 운송분야까지 활발한 발전을 불러왔다. 특히, 현재의 선원이 직접 운항하는 방식인 유인선박 사이에서 운항하게 될 자율운항선박은 자율도에 따라 원격제어를 통해 운항을 수행하며, 육상에서 이를 제어할 원격운항자에 대한 관심 또한 늘어나고 있다. 하지만 아직 원격운항자가 개입이 필요한 상황이 동시에 발생하는 등을 고려한 원격운항자 최소 인력 요구사항에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 특정 해역 구간의 누적된 항적데이터를 활용하여 선박간에 발생할 수 있는 조우상황에서 원격운항자의 개입이 필요한 상황을 정의하고, 해당 구간을 특정 규모의 자율운항선박 선대로 운항하였을 때, 원격운항자의 개입이 동시에 필요한 상황이 얼마나 발생하는지를 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 연구의 결과는 향후 실제 자율운항선박 선대를 운행할 원격운항센터의 원격운항자의 적정인력 배치 등의 계획 또는 정책 수립에 활용될 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.
항해 중인 함정은 늘 충돌 가능성이 존재하지만 충돌회피를 위한 명확한 기동지침은 없고 함교 당직사관의 직관적 판단에 의존하는 경향이 있다. 본 연구에서는 항해 중인 함정이 방위끌림이 없는 장애물을 조우하는 상황에서 함교 당직사관을 대상으로 언제 어떻게 충돌을 회피하는지 설문조사를 실시하였다. 설문 결과를 활용하여 방위끌림이 없는 장애물 조우 상황, 주·야간 충돌 회피 방법을 분석하였다. 조함이 까다로운 지역은 평택, 목포 순이었고, 주로 협수로 내에서 발생하였다. 빈도는 4시간 항해 시 평균 1회 정도로 나타났으며, 1:1 조우 상황보다 다수 선박 조우가 많았다. 충돌침로 확인 시 전자해도보다 육안 확인 결과를 더 신뢰하였고, 충돌회피 고려 요소로 최단 접근거리, 최단 접근시간을 우선시하였다. 피항의무선과 침로유지선의 충돌회피 기동상 특별한 차이는 없었지만 주·야간 시 최단 접근거리의 차이는 존재했다. 충돌회피 시 대부분의 항해사들은 변침·변속을 함께 사용하는 것을 선호하며 타각 10~15°, 변속 ±5knots, 변침침로는 타함 함미 정방향에서 함미 가중치를 두었다. 이러한 결과들은 승조원들에게 부임 함정의 충돌 회피 기준을 제공하는데 도움이 될 것이며 나아가 AI, 빅데이터 기반의 무인함정 충돌회피 알고리즘 개발에도 적용될 것이다.
겨울철 온대저기압은 세력이 강하여 해양사고의 주요 원인이 되는 등 선박의 안전 운항에 있어서 매우 중요하다. 이 연구에서는 겨울철(2019년 12월~2020년 2월)의 기상 데이터를 이용하여 제1태평양한대전선대 부근의 온대저기압에 대하여 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 3개월 동안에 제1태평양한대전선대 부근에서 발생한 온대저기압은 총 41개이고, 그 중 8개가 현저히 발달하였다. 가장 강력한 온대저기압의 중심기압은 947hPa이다. 발생 위치 별 온대저기압은 일본 동쪽 태평양이 가장 많았고(16개), 그 다음은 우리나라 주변, 동중국해, 일본 남쪽 해상 순이었다. 주요 이동 경로는 크게 5가지로 구분할 수 있는데, 공통적으로 북동진하는 패턴을 보였다. 겨울철에 북태평양을 항해하는 선박이 온대저기압을 조우할 경우 선박의 최적항로는 동항 시에는 온대저기압 중심의 남측을, 서항 시에는 온대저기압 중심의 북측을 항해하는 것이다.
해기사의 행동오류는 충돌사고의 주요한 원인 중 하나이고, 교육과 훈련을 통하여 보정이 가능한 것으로 알려져 있다. 이러한 행동오류의 보정을 위해서는 행동오류가 발생되는 구조의 식별이 필요하다. 이를 위하여, 충돌조우상황에 대한 선박조종 시뮬레이션을 통해서 행동관측 데이터를 획득하고, 행동관측에는 Reason이 제안한 9-상태 행동오류 분류 프레임을 이용하였으며, 실험에는 50명의 대학생들이 참가하였다. 행동분석에는 충돌회피의 성공과 실패로 구분한 행동 모델을 이용하였는데, 이 모델은 9-상태의 Left-to-Right 구조를 갖는 은닉 마르코프 모델링 기법을 이용하여 개발하였다. 실험결과, 충돌회피의 성공과 실패에 대한 행동들 사이의 차이가 명확하게 식별되었고, 충돌예방에 필요한 9-상태 행동들 사이의 연계관계가 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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