여객선 위험상황 발생 시, 선장 및 승무원들이 신속하고 정확하게 대피안내를 하였는지 여부는 매우 중요하다. 그렇지 못할 경우 세월호 사고와 같이 엄청난 참사를 유발할 수 있기 때문이다. 선장의 대피 의사결정이 지연되고 대피 상황에서 승객들을 안내할 승무원들도 부족한 상황에서 수많은 희생자가 발생한 것은 어쩌면 당연한 결과라고 볼 수 밖에 없다. 여객선 설계 단계에서 구조적, 물리적으로 비상 대피 경로를 반영하고는 있지만, 실제 대피 상황에서 많은 수의 승객들에게 올바른 대피 안내를 제공하는 것은 여전히 간단한 문제가 아니다. 승객들은 공포심에 당황하여 잘못된 방향으로 대피할 수도 있고, 혼잡한 대피상황은 더욱 상황을 악화시킨다. 승무원들도 당황할 수 있는 실제 위험 상황에서 기존의 피난 유도등이나 피난 유도선, 그리고 소수의 훈련 받은 승무원들만으로는 많은 수의 승객을 효과적으로 대피시키기 어려운 현실이다. 여객선 스마트 인명대피 시스템은 2016년부터 4개년 해양수산부 연구개발 과제로 개발 중에 있으며, 대피 경로상의 주요 지점에 설치되는 다수의 능동형 피난유도 장치, 사물인터넷 무선통신기술 LoRa, 실시간 대피경로를 생성 서버, 시각화 관제소프트웨어 등으로 구성된다.
최근 국내외 온라인 전자상거래 플랫폼의 증가와 국내 항만 컨테이너 물동량 증가로 인해 대형 화물차의 운행 비율이 높아지면서 지속적으로 화물차 화재발생 건수가 증가하고 있다. 특히 화물차의 화재발생 요인 중 높은 비율을 차지하는 원인이 자연발화현상이다. 화물차 화재 예방을 위한 다양한 학문적 접근이 시도되고 있으나 제동 시 발생하는 타이어 자연발화현상에 대한 연구가 부족하여 본 연구에서는 화물차의 제동장치와 유사한 환경을 구축하기위해 실험 장치를 직접 설계 및 제작하였다. 실험 장치의 제동장치에 비접촉식 온도센서를 장착하여 제동장치에서 발생하는 온도데이터를 수집하였으며 제동장치의 온도센서와 타이어 표면의 온도센서로부터 수집한 데이터를 기반으로 시계열 예측모델 중 ARIMA 모델을 활용하여 차량의 온도변화 추이에 맞는 적절한 모수를 선정하였으며 측정한 데이터와 예측한 데이터를 비교 분석한 결과 90% 이상의 정확도를 도출하였다. 이를 기반으로 화물차 운전자로 하여금 제동장치에서 발생하는 과열현상을 실시간으로 경고하고 대응할 수 있도록 지원함으로써 화물차의 화재발생 비율을 낮출 수 있는 방안을 제시하였다.
최근 해양안전에 대한 높은 관심과 ICT 기술의 비약적인 발전에 힘입어 선박에 다양한 디지털 장비들을 도입하는 전자항법체계인 e-Navigation이 크게 주목받고 있다. e-Navigation은 해양안전뿐만 아니라, 해양정보 서비스에서 새로운 ICT 패러다임을 제시하고 있다. 이에 본 연구에서는 e-Navigation과 관련하여 IHO에서 제시하는 새로운 범용 수로데이터모델 S-100을 기반으로 표준화된 전자해도 및 해상정보의 융합 서비스를 효율적으로 제공할 수 있는 Shore 기반의 해상정보 서비스 플랫폼을 제안하고자 한다. 제안된 Shore 기반 해상정보 서비스 플랫폼은 기본적으로 전자해도와 날씨, 조류, AIS 정보 등의 센서정보, 그리고 육상지도 정보와의 융합 처리 및 웹 기반 서비스가 가능하다. 또한, 이러한 플랫폼의 웹 서비스는 스마트 폰 또는 웹 패드의 모바일 단말기에서 간단한 WebApp 또는 App을 이용하여 전자해도 및 다양한 해상정보 서비스의 활용을 가능하게 할 수 있다. 끝으로, 제안된 플랫폼은 기존의 S-57 전자해도와 더불어 S-101 표준을 지원할 수 있으며, 웹 서비스 과정에서의 표준과 관련해서는 ISO 19100 시리즈 및 OGC의 공간정보 웹 서비스 표준을 지원한다.
현재 시범 시행중인 자동요금징수(ETC: Electronic Toll Collection) 서비스는 차량 주행 중에 차량내의 자동요금징수 서비스 전용 단말기에 내장된 카드 리더 장치로부터 삽입된 스마트 카드의 정보를 읽어 과금을 결재하는 방식을 채택하고 있다. 본 논문에서는 현 ETC 시스템인 카드 리더 방식에서 발생되는 단점을 극복하고 처리하여 성능이 향상된 자동요금징수 서비스를 위하여 차량이 주행 중에 휴대폰을 이용하여 통행료를 자동으로 징수하는 시스템을 제안한다. 휴대폰을 이용한 자동요금징수 결재 시스템을 통하여 운전자는 카드리더의 이용시 발생되는 카드와 카드 리더간의 불일치로 발생될 수 있는 문제점을 극복할 수 있으며 나아가 휴대폰을 이용하여 요금을 결재함으로서 보다 능률적인 데이터 처리 및 편리한 사용자 환경을 구축하였다.
2-체널 링-코어 프럭스-게이트 콤파스(Two-Channel Ring-Core Flux-Gate Compass; TCRC FG-Compass)의 성능평가 시스템 설계와 구현방법 및, 다항회귀 모형 기반의 평가 절차와 방법을 기술했다. 성능평가 시스템은 스템모터 구동 유닛과, 방위정보 전송 유닛, 다항회귀식에 의한 평가 프로그램 등으로 구성하였다. 성능평가 실험결과, TCRC FG-Compass는 잔차가 $2^{\circ}$인 반면, 기존의 FG-Compass는 잔차가 $4^{\circ}$임을 나타냈다. 따라서 성능이 향상된 새로운 FG-Compass 설계가 가능함을 확인하였다. 또한, 자동으로 잔차를 추정하고 보정할 수 있는 설계론에 관해서도 논의하였다.
이 연구는 COVID-19 판데믹 전후 즉, 2019년부터 2021년 현재까지의 해운경기와 동향분석을 통해 이번 컨테이너 해운호황을 면밀히 분석하고 그 원인을 알아보았다. 또한 이 연구는 우리 해운기업이 포스트 코로나 시대에 지속가능한 성장을 위해 정책방향을 제언하였다. 연구 결과, COVID-19 확산이 유발한 수요감소에 대한 대응으로 선사들이 선박가동중단(idle)을 늘렸다는 언론 보도와는 다르게 스크러버 설치를 위해 가동중단선박이 급속히 늘어난 것을 확인하였다. 이 연구에서 제언한 정책방향으로는 선박공급과잉의 원인 분석과 해운산업 증요성에 대한 전국민적 공감대 확보가 필요하다는 것이었다. 구체적으로 첫 번째, 해운정책으로 인해 오히려 선박공급과잉이 심화되었는지 알아볼 필요가 있다는 것, 두 번째, 해운정책의 기조 특히, 호황기 정책 기조를 재검토할 필요가 있다는 것, 세 번째, 불황기 공급확장 정책 이외에 호황기 공급조절 정책과 같은 해운정책의 포트폴리오를 구성해야 한다는 것 등이다. 마지막으로, 정책 당국과 해운 관련 국책연구기관의 해운경기 예측력을 제고시켜야 하며, 지속적으로 선사CEO 대상 선박투자 세미나를 개최하고, S&P 전문가 및 해운시장 분석가를 양성해야 할 것을 주장하였다.
선원의 훈련, 자격증명 및 당직근무의 기준에 관한 국제협약(STCW)은 상선에 당직사관으로 승선하기 위하여 갖추어야 할 요건을 명시하고 있다. 해사영어 활용능력은 STCW에서 중요하게 다루어지는 자격요건 중 하나로, 각 국가 담당 기관은 국내외 규정에 적합한 해사영어 교육을 시행하고 있다. 본 연구는 예비 해기사 대상 영어능력 배경설문조사를 시행하여 해사영어학습 및 활용능력과 연관성 있는 개인 요인들을 분석하였다. 나아가 표준해사영어(SMCP) 학습 플랫폼 활용 실험을 통해 성적향상 정도를 측정하고 그 효과성을 분석하였다. 이를 통해 해기교육에서의 해사영어 자동채점 플랫폼 적용 가능성을 조사하였으며 향후 해사영어 교육 외에 그 범위를 넓혀 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 그러나 GPU 기반의 소프트웨어 방식은 하드웨어를 변경할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점으로 인해 높은 수준의 판단이나 작업을 요구하는 경우에는 이에 적합한 높은 사양의 GPU가 필요하며, 이러한 경우에는 인공지능 작업을 처리하는 그래픽 카드로 교체해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 반도체 내부의 회로를 변경할 수 있는 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 인공지능 시스템을 구현하고자 한다.
사스, 신종 플루, 메르스 등 기존의 전염병은 코로나 19에 비해 산업적·경제적 파급력이 다소 낮았다고 할 수 있지만, 코로나 19는 많은 피해를 유발했다. 해운물류산업에도 코로나 19는 유례없는 변화와 충격을 주고 있다. 전대미문(前代未聞)의 코로나 19 팬데믹으로 해운물류산업은 기존과는 다른 방향으로 변화가 전개되었으며, 코로나 19는 해운물류산업에 많은 숙제를 던진다고 할 수 있다. 이 연구에서는 언론에서 지적하고 있는 컨테이너 해운경기의 호황 원인을 분석했다. 분석 결과, 공급 측면에서는 선사들이 IMO 환경규제에 대응하기 위해 계선을 단행한 것이 화근이 되어, 수요가 증가하더라도 '가동시킬 수 없는 선박'으로 말미암아 운임 상승을 초래한 측면이 있음을 발견하였다. 수요 측면에서는 사회적 거리두기가 상품 구매를 촉진해 수요 증가의 원인이 되었다는 주장에 대해서는 근거가 부족한 주장이라는 것을 밝혀내었다. 왜냐하면 사회적 거리두기와 운임 상승 간에 관계가 미약하기 때문이다.
4차 산업의 발전으로 물류 산업은 스마트 물류 시스템으로 진화되고 있다. 그러나 차량을 운송하는 선박 작업은 다양한 문제로 디지털화가 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 선·하적 작업 시간을 단축하는 차량 운반선의 화물 적재에 사용 가능한 적재 자동화 알고리즘을 제안한다. 적재 자동화 알고리즘은 선박의 구조를 고려하여 선박 내의 적재 가능 공간 및 이동 가능 경로를 탐색하여 최단 거리를 반환한다. 알고리즘은 벽, 램프 그리고 이미 선적된 차량을 모두 인식하며, 무작위로 배치된 구조에서도 동작이 가능하다. 특히 선박의 항해 계획이 모두 담긴 마스터 플랜을 참조하여 항만별 차량 선·하적 공간 탐색과 최단 거리의 이동 가능 경로를 예측할 수 있어 차량 운반선의 스마트 물류 시스템 발전에 기여할 수 있을 것으로 전망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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