본 연구의 목적은 선박관리회사에서 관리하는 선박의 운항사고를 사전에 예측하여 사고를 미연에 예방 또는 저감하고, 사고 발생시에는 신속 대처하여 사고결과 발생되는 손실을 최소화하기 위한 운항사고 예측 시스템을 개발하는데 있다. 이러한 운항사고 예측 시스템을 개발하기 위해서는 과거 문서로 작성된 사건을 숫자로 변환시킨 수량화 데이터 제작이 우선 필요하다. 수량화 데이터를 이용하면 통계기법을 적용하여 다양한 사건 사이에 숨어 있는 기본적인 요소를 축출할 수 있고, 이러한 요소 사이의 상관관계를 통하여 사고발생 수준을 숫자로 표시할 수 있기 때문에 사전에 해당 위험정도를 알 수 있다. 본 연구에서는 운항사고 예측 시스템 개발의 초보단계로서, 과거 사건기록을 수량화 데이터로 변환하기 위한 절차와 결과를 기술하였다.
운항사고는 충돌, 좌초, 화재, 사망 등 모든 해양사고가 내포된 것으로, 선박을 관리 및 운영하는 회사에 막대한 손실을 야기할 수 있다. 고도의 운항사고 예방기법과 예측 시스템 등은 비용손실 최소화를 위해 중요하다. 이 연구에서는 지금까지 연구 개발된 운항사고 평가와 예측에 관한 기법과 시스템 등의 개발동향을 조사하였다. 운항사고는 인적요인이 80% 이상을 차지하기 때문에 이에 대한 사고예방이 중요하지만, 더욱 중요한 것은 이러한 과실을 시스템적으로 평가하고 예측할 수 있는 시스템의 구현이 중요함을 알았다. 향후, 기존 연구를 토대로 실제 해운회사에 적용할 수 있는 첨단 시스템 개발을 지속 전개할 예정이다.
현재 자율운항선박의 성공적 달성을 위해 다양한 연구개발이 진행 중이며 이와 관련하여 자율운항선박의 안전항해 지원을 위해 자율운항 지원 서비스와 해양사고 대응 서비스가 개발되고 있다. 자율운항 지원 서비스는 전자해도표시시스템(ECDIS, Electronic Chart Display and Information System)에서 수립하는 항로 계획 정보를 육상 운항조정상황실에 전송하여 충돌 위험 예측 후 유용한 정보를 자율운항선박에게 제공하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 타 선박과 자율운항선박간의 조우 지점과 타 선박의 사전 변침정보를 미리 알 수 있기 때문에 충돌 예측 정보로써 활용할 수 있다. 해양사고 대응 서비스는 현재 사람에 의존적인 해양사고 상황인식 및 해양사고 대응기관에 전파하는 것을 자동으로 상황을 인식하고 사고 대응하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 사고 단계별 유용한 정보를 사고선박 및 주변 해양사고 대응기관에 정보를 제공함으로써 추가적인 해양사고 방지와 즉각 대응이 가능하다. 본 연구에서는 2가지 서비스를 성공적으로 제공하기 위해 시스템의 요구사항을 분석하고 시스템 아키텍처를 설계하였다.
자율운항선박은 선원의 항해 조작 없이 선박 스스로 운항하는 선박을 의미한다. 자율운항선박의 운항 시 충돌 및 사고 위험도가 큰 지역은 운항 중 선박을 많이 조우하게 되는 항 내 및 연안 지역이다. 실제로 충돌사고의 85% 이상이 항 내 및 연안 지역에서 발생한다. 따라서 자율운항선의 운항 안전성 확보를 위해 항 내 및 연안 지역에서의 운항 안전성을 검토하는 것은 미래 자율운항선 항 내 운용 체계에서 중요한 역할을 하게 된다. 대양에서는 선박 자체의 운항성능이 중요하지만, 항구 입출항 시에는 타선 및 터미널등과의 상호작용이 자율운항선의 입출항 안전성과 직결된다. 따라서 본 연구에서는 자율운항선이 항구 근처에 접근하여 입출항을 위해 대기하고 있는 경우에 입출항 결정을 내릴 수 있는 결정 알고리즘을 위한 해상혼잡도를 예측하는 알고리즘을 개발하는 과정을 소개한다. 혼잡 예측 알고리즘 개발을 위해 선박의 AIS통항 데이터를 분석하여 주요 항로를 구분하고 주요 항로의 이용 빈도 및 운항 시점의 선박 집중도 및 충돌위험 상황을 파라미터로 하여 특정 시간이 지난 후의 혼잡도를 예측하는 시스템을 개발하고자 한다.
2000년대 들어 정보기술의 발달로 정보공유와 수집을 쉽게 할 수 있게 되면서 많은 정보를 활용하여 미래의 사람들의 행동과 생각을 예측하기에 이른다. 특히, 정부는 보안과 위험관리 분야에 빅데이터 개념을 도입하여 미래에 대한 위험을 예측하고 효과적으로 관리할 수 있게 되었다. 선박도 사람과 마찬가지로 선박운항과 관련된 수많은 정보들을 만들어낸다. 이렇게 생성된 정보는 각 기관에 흩어져 관리되고 있으며, VTS센터에서 수집되는 정보들은 아직까지 체계적인 관리조차 이루어지지 않고 있다. 본 제언은 국내 VTS센터, 나아가 인근 국가의 VTS센터에서 생성되는 각종 정보들과 관련 기관에서 활용되는 정보들을 한 곳에서 통합하여 관리하는 시스템을 구축하고 이곳에서 공유 분석되는 정보를 통해 조금이나마 선박사고의 위험성을 감소시킬 수 있는 관제 방법에 대해서 생각해보았다. 이에 대한 방안 중 하나로 정보공유를 통한 선박 사고 개연성 예측 모델을 제시하고자 한다. 이후 연구를 통해, 본 제언에서 제시된 사고 개연성 예측 모델을 위한 위험유발 인자와 사고의 발생과의 상관을 통계적으로 해명할 수 있게 된다면 본 모델을 활용하여 보다 선제적이고, 효율적인 선박관제를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.
e-내비게이션은 유엔 산하 국제해사기구(IMO)가 2020년 국제적인 시행을 목표로 도입한 차세대 해양안전 종합관리시스템이다. 각종 해상 운항정보를 디지털화 해 선박 운항자에게 실시간 맞춤형 정보를 제공해 준다. 육상에서 차량용 내비게이션처럼 선박을 운항하는 데 운항항로, 날씨, 돌발 변수 등을 제공하면서 선박 사고를 줄이는 역할을 한다. 크루즈와 같은 큰 선박부터 작은 낚시용 선박에서도 이용이 가능하다. 해수부는 2020년 이후 약 1,000조원의 시장이 열릴 것으로 내다보고 있다. 진입 장벽이 높은 해상장비 시장에 우리나라도 ICT 강점을 바탕으로 디지털로 변화하는 이 시장에 주도권을 잡기 위해 노력중이다. 이를 위하여 e-내비게이션 분야의 미국 특허정보를 확보하여 DB화 하고, DB에서 제공하는 특허적 행위(M&A, 특허 매입, 신규 R&D 등)를 중심으로 하는 미래기술예측 분석틀을 활용하여 유망기술을 발굴하고자 한다. 미래기술예측 분석틀은 미래기술예측의 3대 주제를 (1) 미래 기술의 대상과 범위, (2) 미래 기술의 주인과 수혜자, (3) 미래 기술로의 투자 시점으로 설정하고, 3~10년까지의 근미래(Near Future Only), 측정 및 검증 가능한 미래(Data Oriented), 미래를 만드는 힘 있는 주체에게만(Activity Oriented) 집중하여 분석을 시도하고자 한다.
지구 온난화로 인한 북극해 해빙의 감소로 새로운 항로의 개척과 지하자원 개발에 대한 국제적 관심이 고조되고 있다. 국제해사기구(IMO)는 북극해를 이용하는 선박의 증가로 해양사고와 오염의 가능성이 증대됨에 따라, 폴라코드(Polar Code)를 제정하여 극지역운항매뉴얼(PWOM) 등 북극해 운항선박에 대한 기준요건의 강제화 준비를 진행 중이다. 북극해를 운항하는 선박은 해양기상 이외에도 해빙의 영향을 받으므로 안전하고 경제적인 항로를 지원해 줄 북극해 안전운항 지원시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국제해사기구 폴라코드에 대응하기 위해 북극해 안전운항 지원시스템 개발을 위한 기능적 요구조건을 도출하였다. IMO 폴라코드를 기반으로 도출된 북극해 안전운항 지원시스템의 기능적 요건은 북극해 운항선박에게 해빙관측 및 예측정보를 이용하여 경제적이고 안전한 항로를 동적으로 서비스할 수 있도록 도출되었고, 북극해 항행위험지도 생성 기법, 북극해 항해계획 기법, 해사안전정보(MSI) 생성기법을 개발하기 위한 기술적 요건으로 구성된다. 또한, 북극해 안전운항 지원시스템의 적용을 위한 요구조건을 도출하여 개발될 시스템이 IMO 폴라코드의 북극해 항행선박 인증절차에 적용하고자 하였다. 본 연구의 연구성과를 폴라코드에 반영하기 위해서는 해빙관측 및 예측기술의 개발과 함께, 지속적인 국제적인 교류 및 정책 제안 등이 계속되어야 할 것이다.
산업이 발달함에 따라 대량의 화물을 빠르게 운반할 수 있는 해상운송수단의 수요가 증가하게 되고 이로 인하여 해상 선박 간 충돌사고가 빈번히 발생하게 되었다 선박 충돌은 주로 조선하는 사람들의 관습, 습관의 차이, 부주의, 판단오류 등의 이유로 발생한다. 연구자들은 선박 충돌을 방지하기 위하여 조선에 관련된 많은 부분을 지능화한 지능형 충돌회피시스템 개발에 노력을 기울이고 있다. 선박을 비롯한 자율운동체의 충돌방지 기법은 비행체, 수중운동체, 자율로봇 등 영역 특성을 달리하는 다양한 분야에서 연구되어오고 있다 기존 연구들의 충돌방지는 주로 장애물의 공간적 특성에 기반하고 있다. 이에 개체의 움직임을 예측하여 시간적 요소를 가미하면 더욱 향상된 충돌방지가 가능하다. 특히, 선박은 느린 운동 특성과 조선법, 규격화된 통신수단의 발달로 인하여 상대편 선박의 이동 예측이 용이하므로 이를 적용하여 보다 향상된 충돌방지가 가능하다. 본 연구에서는 기존의 충돌회피기법의 과정에 예측을 추가한 예측기반 충돌회피모형을 제안하고 선박운항환경을 모의실험에 의하여 해당 모형 적용시 충돌회피 경로 산출의 안전성이 크게 개선됨을 보인다.
최근 보다 안전하고 효율적인 해상운송시스템을 위한 해결책으로 자율운항선박의 개발 및 운용에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 자율운항기술은 해양사고 방지, 선박의 연비 증진, 비용 절감 등 긍정적인 측면과 함께 선원의 일자리 감소, 업무의 변화, 보안문제 등 부정적인 측면도 상존하고 있다. 향후 자율운항선박의 시대가 도래 하더라도 육상 센터에서의 제어가 이루어지게 되므로, 육상 운항사의 상황인식과 같이 새로운 인적요인 이슈가 존재할 것으로 예측된다. 본 논문에서는 자율운항선박의 개발 및 운용과정에 고려해야 할 주요 인적요인 이슈를 고찰하고, 육상 센터의 제어에 따라 예상되는 육상 운항사의 의사결정 및 업무수행에 영향을 미치는 요소에 대한 식별과 영향 요소의 평가를 위한 인적 신뢰성 분석 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 미래의 자율운항선박의 핵심기술인 상태기반 예지보전(Condition Based Maintenance, CBM) 기술에 관한 연구로써 고장진단을 위한 실 운항선박을 대상으로 상태 모니터링 시스템의 설계/탑재 및 데이터 취득/처리/분석 기술 개발을 수행하고 있다. 본 연구의 목적은 데이터 확보, 유효데이터 식별/검증을 통해 최종적인 고장진단 알고리즘 개발을 위함이며 이를 위해서는 대상 기기의 고장 메커니즘에 관한 이해가 필요하다. 따라서 선박 엔진의 FEMA 분석과 Fault Tree Analysis 과정이 수반되어야 하며 엔진의 주요 계통분류, 대상기기 식별, 고장유형, 고장원인과 현상에 대한 분석을 포함하여야 한다. 최종적으로 도출되는 CBM 시스템의 솔루션 S/W는 엔지니어링 지식기반의 실선 운항데이터에 대한 통합적인 데이터 분석을 통해 선박 엔진의 고장예측 및 진단이 가능하다. 본 연구를 통해 운항중인 실선의주 기관을 대상으로 기존 모니터링 항목 이외의 핵심 영향인자를 측정하고, 취득된 데이터에 대한 빅 데이터 분석기법을 통해 적절한 유지보수 방법과 해당 시점을 예측함으로써 향후 선박 엔진의 이상 징후에 대한 사전적 대처와 효율적인 관리가 가능하며 결과적으로 항해 중 해양사고 및 선박운항 손실을 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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