동일한 작업환경과 작업조건을 가정하였을 때, 사고가 발생할 확률은 작업장에서 일하는 모든 사람들에게 거의 균등하다. 그러나 현실은 다른 사람들과 달리 특정하게 사고를 많이 발생시키는 사고 빈발자가 존재한다. 본 연구는 항해사 인 적성 평가도구를 개발하기 위한 기초단계로 항해사의 운항적성 중 지각 운동 영역에서의 운항적성을 평가하고자 하였다. 항해사의 지각 운동 영역에서의 운항적성 평가를 위해 CBT(Computer-Based Test)의 형태로 항해사의 지각 운동 영역을 측정하고자 하였으며, 지각 운동적 기능이 복합적으로 작용되는 항해의 특성 상 복합적인 측정이 가능한 형태로 검사를 구성하고자 하였다.
자율운항선박의 원격제어를 위해 선박으로부터 다양한 종류와 포맷의 데이터를 전송받아야 한다. 선체 주변환경을 파악하기 위해 CCTV 영상을, 선박의 운항상 태를 파악하기 위해 각종 센서 메시지를, 레이더신호를 전시하기 위한 레이더 신호 혹은 이미지 등의 데이터를 받아 육상제어 시스템에 전시하고, 사용자의 제어명령을 선박에 전달하기 위한 메시지 교환시스템을 개발하였다.
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, 자율운항선박의 도입될 예정이다. 이에 자율운항선박이 활용할 수 있도록 디지털 정보를 생성하고, 이를 디지털 항로표지 형식으로 변경하여 자율운항선박에게 제공하고자 한다.
곧 다가올 미래에는 자율운항선박, 육상 원격제어센터에서 제어되는 선박, 그리고 항해사가 탑승하여 운항하는 선박이 함께 공존하며 해상을 운항할 것이며, 이러한 상황이 도래했을 때 해상 교통 환경의 안전을 평가할 수 있는 방법이 필요할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 자율운항기술을 사용하여 항해사가 직접 조종하는 선박과 자율운항선박이 공존하는 해상환경 하에서 선박조종시뮬레이션을 통해 통항 안전성을 평가하기 위한 방안을 제시하였다. 자선은 6-자유도 운동 기반의 MMG 모델을 심층 강화학습기법 중 하나인 PPO 알고리즘으로 학습하여 자율운항 기능을 갖출 수 있도록 설계하였다. 타선은 평가 대상 해역의 해상 교통 모델링 자료로부터 선박이 생성되도록 하였고, 기 학습된 선박모델을 기반으로 자율운항 기능을 구현되도록 하였다. 그리고 해양기상 자료 데이터베이스로부터 조위, 파랑, 조류, 바람에 대한 자료를 수집하여 수치 모델을 수립하고 이를 기반으로 해양기상 모델을 생성하여 시뮬레이터 상에서 해양 기상이 재현되도록 설계하였다. 마지막으로 안전성 평가는 기존의 평가 방법을 그대로 유지하되, 선박조종시뮬레이션에서 해상교통류 시뮬레이션을 통한 충돌 위험성 평가가 가능하도록 하는 시스템을 제안하였다.
항로표지는 등광, 형상, 색채, 음향, 전파 등을 수단으로 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치 등을 알려주는 항해보조시설로 해상교통 환경의 중요한 인프라이다. 해상교통환경은 4차산업혁명에 따라 자율운항선박, 스마트항만 등의 기술개발과 더불어 급격하게 변화 중이다. 그러므로 해상교통환경 변화에 능동적으로 대응하고 해상안전을 확보하기 위해서는 기존의 항로표지 고도화 및 정보협력서비스 제공이 필요하다. 본 연구의 목적은 미래 해상교통 관리를 위한 항로표지의 새로운 서비스 실효성을 확보하기 위해 사용자 대상 요구사항을 평가하는 것이다. 본 연구의 결과를 통해 선박운항자 등 사용자 관점에서 미래 항로표지 서비스의 요구사항을 파악할 수 있는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 전세계적으로 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, 이하 MASS)의 기술 개발 및 시험 항해가 본격적으로 추진되고 있다. 하지만 MASS의 출현과 별개로 운항 방식, 제어 방식, 관제 방식 등 명확한 지침은 부재한 상태이다. 육상에서는 머신 러닝을 통하여 자율주행차에 대한 다양한 제어 방식을 연구하고 있으며, 이에 따라서 MASS도 제어 또는 통항 방식에 대한 기초 틀을 마련할 필요성이 있다. 하지만 육상과 달리 해상은 기상, 조종성능, 수심, 장애물 등 다양한 변수들이 존재하고 있어 접근 방식이 복잡하여, 머신 러닝을 적용할 때 환경에 대한 요소를 적절하게 설정해야 한다. 따라서 본 연구는 멀티 에이전트 강화학습을 통하여 MASS의 자율적인 통항 방식을 제안하기 위하여 강화학습의 해상교통환경 설정을 위한 요소를 도출하고자 하였다.
최근 선박의 사고가 증가하고 해양 환경오염 문제가 대두되면서 운항 중인 선박을 대상으로 하는 다양한 안전운항 솔루션에 대한 필요성이 요구되고 있다. 안전운항 솔루션은 일반적으로 육상과 선박을 연결하는 광대역 무선 데이터 통신기술, 해상 데이터를 처리할 수 있는 메타데이터 기술, 안전운항을 지원하는 서비스의 요소 기술로 구성된다. 본 논문에서는 광대역 애드혹 통신망을 기반으로 하는 선박의 안전 입출항 지원 서비스의 항목을 정의하고, 이를 구현하기 위한 서버 및 클라이언트 시스템에 대하여 기술한다. 본 연구의 안전 입출항 지원 서비스는 교통정보, 환경정보, 충돌회피지원정보로 구성되며, 선박에 탑재된 클라이언트에서 육상에 설치된 서버 시스템으로 서비스를 요청하고 정보를 제공 받도록 설계하였다. 이렇게 설계된 시스템은 테스트 플랫폼을 통해 서비스의 구현 가능성을 검토하며, 실해역(여수항)에서의 시험을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다.
최근 항공산업은 항공 기술과 운항환경의 발달로 상당히 안전화되었으나, 인적요인(Human Factor)에 의한 사고 및 준 사고는 계속 발생하고 있다. 따라서 조종사의 훈련은 항공안전을 위한 가장 중요한 과제이나 각국의 규정에서 정하는 훈련과 실제 필요한 훈련 사이에 간격이 있어, 이를 향상하기 위해서 역량기반훈련을 기반으로 한 부조종사 자격제도(Multi-Crew Pilot License, MPL), 증거기반훈련(Evidence Based Training, EBT), 향상된 자격프로그램(Advanced Qualification Programme, AQP)이 개발되었다. 항공 선진국의 항공사들은 기존의 법정 요구량 충족위주 훈련과 항목 중심의 획일적인(One size fits all) 훈련의 패러다임을 개선하여 국제민간항공기구(International Civil Aviation Organization, ICAO)와 국제항공운송협회(International Air Transport Association, IATA)에서 제시하는 데로 개인의 역량을 더 향상 시킬 수 있는 효율적인 훈련 프로그램을 실시하여 사고 유발 인적요인을 감소시키고 있다. 역량을 중심으로 하는 조종사 훈련은 변화하는 복잡한 환경에서 예상하지 못한 위협이 발생하였을 때, 조종사들이 적절히 대처 할 수 있는 레질리언트 크루(Resilient Crew)를 양성하는 데 효과적이다.
효율적인 예망훈련을 위해서는 사실성에 근거한 어군분포와 어선운항 시뮬레이터의 개발이 절실하다. 그러나 수중이라는 다변적인 환경요인이 현장 계측을 어렵게 하거나 어류의 분포가 비선형적인 양상을 보이기 때문에 단순한 그래픽처리는 실제 예망훈련을 위한 어군분포에 따른 탐지에 제한성를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 사실성에 근거하면서도 비선형적인 특성을 부과한 어군분포모델을 제안하여 효과적인 어탐 시뮬레이터가 이루어지도록 구현하였다. 아울러, 어탐 시뮬레이터와 연동하여 어선운항 시뮬레이터를 제공함으로서 실제 어로작업 환경과 유사하도록 구현하였다. 또한, 제안된 시뮬레이터는 현재 사용되고 있는 어선의 운항 브리지와 통계학적 근거에 따른 데이터베이스의 사용으로 훈련효과를 극대화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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