본 논문에서는 해무제거를 통해 연안을 운항하는 선박의 시계를 확보함으로써 안전 항해에 도움을 줄 수 있는 알고리즘과 GPU기반의 구현결과를 보인다. 최근 세월호 사건을 계기로 해양 사고 및 선박 안전에 대한 관심이 높아지고 있다. 통계에 따르면 연안 선박의 해양사고 원인 중 해무가 있을시 선박의 시계확보가 이루어지지 않아 선박간의 충돌 및 여러 가지 사고의 발생이 높은 비율을 차지하는 것을 볼 수 있다. 해무가 존재하는 이미지를 위한 알고리즘은 여러 가지가 연구 되고 있다. 하지만 이러한 연구들은 알고리즘을 수행하는 과정에서 많은 연산량을 차지한다. 따라서 본 논문에서는 GPU 기반의 해무제거 기술을 통해 연산 속도를 개선시켜 실시간 영상에 적합하도록 하였다. GPU를 이용하여 구현한 결과 약 250배 정도 연산속도가 향상된 것을 확인할 수 있었다.
IMO에서는 선박운항기술에 ICT기술을 융합하여 해양사고를 예방하는 e-Navigation의 도입을 추진하고 있다. 국내에서도 해양사고의 취약계층인 어선 및 연안을 항해하는 소형선박을 대상으로 한국형 e-Navigation을 개발하고 있다. 그러나 한국형 e-Navigation의 성공적인 개발을 위해서는 현재까지 진행된 개발성과를 평가하고 개발 방향성을 재정립할 수 있도록 개발성과를 평가할 수 있는 지표의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 주요한 해양사고인 충돌사고를 중심으로 e-Navigation 서비스의 개발목표에 맞춘 평가지표를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 RCA기법과 FTA 기법을 활용해 해상 충돌사고 발생 근본원인을 도출하고 이를 정량화하여 e-Navigation 서비스를 위한 충돌사고 평가지표를 개발하였다. 해당지표는 e-Navigation의 개발지표 및 충돌사고 분석을 위한 지표로 활용되어 해양사고 저감에 도움이 될 것으로 사료된다.
1992~2001년에 걸쳐 10년간 해양사고를 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 용도별 사고 발생 빈도는 어선 69.9%, 화물선 12.3%, 유조선 4.3%, 예인선 3.8%, 여객선 2.1%이였다. 2. 원인별 사고 발생 빈도는 운항상 과실 67.3%, 기관설비 취급불량 21.7%, 기상 등 기타 11%로서 주로 운항자의 자질미숙과 과실로 언한 사고가 많았다. 3. 유형별 사고 발생 빈도는 기관 및 선체 손상 27.5%, 충돌 24%, 침몰 11.3%, 화재 7.9%, 좌초 10%의 나타났다. 4. 해역별 사고 발생 빈도는 연안 및 항내 74.6%, 근해 및 원양 25.4%를 보였고, 톤급별 사고 발생은 500톤 미만 소형선에서 84.3%를 보였고, 시각별 사고 발생은 04~08시에 가장 많았다.
선박의 항행은 주로 공해상 이루어지나 입출항은 연안국의 영해를 반드시 경유하는 특징을 가지고 있다. 영해는 대한민국 주권이 미치는 공간이며 모든 선박은 국제해양법상 연안국의 영해의 무해통항권을 향유한다 그러나 국내법에 규정되어 무해통항과 정박지 이외의 영해 내 투묘선박 사유에 대한 명확한 기준이 없어 이를 악용우려가 있어 이에 대한 법적 검토를 하고자 한다.
유조선이 화물유 탱크 내 유류를 적재한 채 국내 연안 해저면에 침몰하는 경우 화물유 탱크 내 적재유가 유출되어 대형 오염사고로 연결될 가능성이 있으므로 화물유 탱크 내 적재유는 신속하고 안전하게 제거 되어야만 한다. 심해 수중작업 특성상 이러한 잔존유 회수작업 완료 후 화물유 탱크 내 잔존유 제거상태의 직접적 확인은 매우 곤란하므로 회수작업 종료 기준 및 절차는 매우 중요하다. 이에 따라, 국내에서 실제 이루어 진 제1유일호 및 제3오성호, 경신호 잔존유 작업사례에 적용된 회수방법에 따른 종료절차를 비교분석하여, 향후 국내 연안에 침몰되는 유조선 잔존유 회수작업에 적용 가능한 합리적 표준 작업종료 절차를 제시하였다.
해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.
A heavy foggy event accompanying with complex coastal fog was investigated in this study. This heavy foggy event occurred on FEB 11, 2015. Due to reduced visibility with this foggy event induced more than 100times serial traffic accidents over the Young-jong highway, and Flights from 04:30 AM to 10:00 AM were cancelled on Inchon International Airport. This heavy foggy event was occurred in synoptic and mesoscale environments but dense coastal fog were combined with a combination of sea fog, steam fog, and radiation fog. This kind of coastal fog can predicted by accurate analysis of the direction of the air flow, sea surface temperature(SST), and 925hPa isotherms from numerical weather prediction charts and real time analysis charts.
최근 선박의 연안 선박의 안전사고가 증가함에 따라 기존 항만 중심으로 운영되고 있던 해상교통관제센터의 관제 범위가 연안까지 확대되고 있다. 이에 따라 해상교통관제센타(Vessel Traffic Service Center, VTS) 간에 데이터 교환의 필요성도 증가하고 있다. 국제항로표지협회 IALA(International Association of Lighthouse Authorities, IALA)는 이러한 필요성을 인지하고 해상교통관제센터간 데이터 교환 프로토콜인 IVEF(Inter-VTS Exchange Format)를 제정하였다. 그러나 IVEF 프로토콜 특성상 외부 해상교통관제센터간 데이터가 전송됨으로 데이터 변조등의 위험성이 있다. 하지만 IVEF 프로토콜은 보안 관련 요소들이 미미한 실정이다. 본 논문에서는 IVEF 데이터의 무결성을 보장하는 방법을 제안한다.
3면이 바다로 덮여있는 해양국가인 우리나라에서 해난 사고는 다양한 원인과 결과를 보여준다. 매년 600-700건씩 발생하는 해난 사고는 소형선박인 어선이 대부분을 차지하고 있으며, 연안에서 발생하는 선박과 조업하는 어선과의 충돌, 유조선의 침몰등으로 인한 인명손실과 대규모의 환경오염에 대한 책임, 실종선박에 대한 수색 등은 반복되는 해난 사고의 유형이다. 21세기가 시작되면서 대형화된 선박과 선원들의 감소로 인하여 디지털 선박이 등장하게 되었고, 선박에 설치된 장비들에 대하여 디지털 데이터가 저장되고, 저장된 데이터 속에서 필요한 정보를 추출하고 분석하는 해상 디지털 포렌식이 필요하게 되었다. 해난 사고에 대한 원인 규명과 책임, 손해 배상 등을 다투기 위한 증거를 수집하는 방안으로 해상 디지털 포렌식을 제안하며 이를 이용하여 디지털 증거를 수집하는 방안을 제시한다.
해양사고 분석에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 해양사고는 매년 업데이트되고 있어 주기적으로 원인을 분석하고 규명하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 이전의 데이터와 새로운 데이터를 활용하여 해양사고를 파악·분석을 통해 어선 해양사고 원인을 규명하여 사고를 예방하는 것이다. 해양사고 데이터는 어선의 특수성을 고려하여 해양안전심판원의 어선에 대한 해양사고재결서 16년간의 1,921건을 수집하였으며, 해양수산부 종합상황실 사고알림문자 이력 3년간의 1,917건을 수집하였다. 재결서 데이터와 문자 데이터는 변수에 따라 분류하였으며, 수량화 작업을 수행하였다. 수량화 작업을 통한 데이터를 사용하여 베이지안 네트워크를 이용해 사전확률을 계산하였고, 후방 추론을 이용하여 어선 해양사고를 예측하였다. 두 가지 수집한 데이터 중 해양사고재결서는 모든 어선의 사고가 재결서에 포함되지 않았기 때문에 해양수산부 사고알림문자를 선택하였다. 분류한 데이터를 베이지안 네트워크를 사용하여 어선 해양사고의 사전 확률을 계산하였다. 후방 추론으로 계산한 기관손상이 서해 연안에서 발생할 어선 해양사고의 확률은 0.0000031%였다. 이 연구의 기대효과는 어선 해양사고를 분석하기 위하여 새로운 사고알림문자 데이터를 활용하여 실제 어선 특성에 맞는 해양사고를 분석할 수 있다는 것이다. 추후에는 어선 해양사고에 영향을 미치는 변수들 간의 인과관계에 관한 연구를 수행할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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