최근 해양사고 발생 건수의 급격한 증가와 더불어 어선의 조업 중 안전사고로 인한 인명피해 또한 크게 증가하였다. 중앙해양안전심판원의 공식 통계에 따르면, 2017년 46명이었던 안전사고의 사망실종자는 2019년 38명으로 소폭 감소하였으나, 2020년 60명으로 크게 증가하였다. 그러나, 사망자가 감소하였던 2019년 안전사고로 인한 부상자는 164명으로 전년도 76명 대비 2배 이상 증가하며 어선원에 대한 안전재해 예방은 실효성을 갖지 못하는 실정이다. 국내 업종별 산업재해율을 비교해볼 때, 어업 재해율은 농업, 광업, 제조업, 건설업, 임업 등을 포괄한 전체 산업 평균 재해율의 약 10배에 이르며 어업인들의 안전이 큰 위협에 놓여있음을 시사한다. 본 연구에서는 2017년부터 2019년의 수협중앙회의 어선원 공제보험데이터를 활용하여 선박별, 재해자별 사고 현황과 발생 형태를 분석하였다. 특히, 교차분석과 연관규칙분석기법을 통해 승선 직책별 부상 부위와 사고발생 형태를 식별하였으며, 이에 따라 직책에 따른 부상 부위를 비교하여 맞춤형 예방대책 수립을 위한 지원과, 사고발생형태의 군집 분석을 통해 발생형태간의 연결고리를 도출하여, 스위스 치즈 모델에서 제안하는 취약점(Weakness)를 식별하고, 이러한 취약점을 보완하기 위한 방어 장벽(Protective barriers)을 제언한다.
복잡 다양한 해상교통 환경 재현을 목적으로 에이전트 모델 기반의 시뮬레이션 개발 연구가 진행 중이며, 에이전트 모델 기반 시뮬레이션 연구는 과거 해상 교통 데이터를 이용한 제한적인 분석이 아니라, 에이전트 모델 간 상호 연동을 통해 해상교통환경을 재현할 수 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 분야에서 적용하고 있는 기능 목업 인터페이스(FMI) 기반으로 연동기술 프로토타입을 개발 하였다. 에이전트 모델 간 연동을 위해 FMU를 제작하고, 오픈 소스 기반의 DACCOSIM을 적용하여 FMU 간 연동 및 시뮬레이션이 가능한 기술을 확보하였다. 교통특성, 선박항해, 항해사, 관제사, 연동, 수로환경으로 구성되는 해상교통 에이전트 간 정보 연계 및 결과 표현에 관한 프로토타입 개발 연구를 수행 하였다.
해상에서는 선박의 안전한 항해를 위해 각종 항로 표지가 이용되는데, 과학 기술이 발전함에 따라 환경적 요소 등의 이유로 항로표지를 설지 할 수 없는 지역에서는 가상항로 표지를 필요로 하고 있다. 선행연구에서는 가상항로 표지의 최적 배치를 위해 선박 항해의 물리적 항해 제한 및 항해 장애물요소, 선박 교통 위험도 등을 격자 단위로 파악하였다. 이에 본 연구는 격자별로 나눈 해역의 위험도 지수를 통합하여 통합 위험도 평가 지수를 개발하고자 한다. 이에 요소별 가중치를 설정하고, 레이어를 통합한 뒤 위험도를 산정하여 통계데이터 기반 위험도를 평가하였다. 요소별 가중치 설정을 위해 위험도 레이어 통합 가중치를 설정하였으며, 실제 해역에 적용하여 위험도를 평가하였다.
위성항법시스템(GNSS)에 대한 전파교란에 대응하기 위한 보완항법시스템인 eLoran은 고출력의 지상파를 사용하기 때문에 전파교란이 현실적으로 힘들다는 장점이 있다. eLoran 신호는 세계표준시(UTC)에 동기화 되어있어서 송신 출력에 따라 실내와 같이 GNSS 신호의 수신이 힘든 경우에도 정확한 시각(timing) 정보를 제공할 수 있다. eLoran을 이용한 시각 정보 제공은 미국 국방부(DoD)에서도 최근에 많은 관심을 보이고 있다. 또한 eLoran은 자체 데이터 채널을 보유하고 있어서 eLoran 보정 신호를 전송할 수 있고, 전파기만에 대비하여 eLoran 신호인증 기법을 적용할 수 있다. 전파교란의 영향을 받지 않고 데이터를 전송할 수 있기 때문에 안정적인 데이터 전송이 필요한 각종 분야에서 eLoran 데이터 채널의 활용이 가능하다. 현재 우리나라는 GNSS를 보완하는 위치 항법 시각(PNT) 시스템으로써 2018년 정상 운용을 목표로 eLoran 시스템 구축 사업을 진행하고 있다.
본 논문은 광학식 얼굴 모션 캡쳐 데이터를 재사용하여 원하는 얼굴 표정 애니메이션을 실시간에 생성하는 방법을 기술한다. 이 방법의 핵심요소는 얼굴 표정들 간의 거리를 정의하고 이를 이용하여 표정들을 적당한 공간에 분포시키는 방법과 이 공간을 사용하여 실시간 표정 애니메이션을 생성하기 위한 사용자 인터페이스 기법이다. 우리는 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임 데이터를 이용하여 공간을 생성하였다. 그리고 사용자가 이 공간을 자유롭게 항해할 때, 항해경로 상에 위치한 얼굴 표정 프레임 데이터들이 연속적으로 선택되어 하나의 애니메이션이 생성되도록 하였다. 약 2400여개의 얼굴 표정 프레임 데이터들을 직관적인 공간상에 분포하기 위해서는 데이터와 데이터 사이의 거리를 계산해야할 필요가 있고, 각 데이터와 데이터 사이의 최단거리를 구하는데 있어서는 Floyd 알고리즘을 사용하며, 이를 이용하여 Manifold distance를 구한다. 직관적인 공간에서의 데이터 배치는 얼굴 표정 프레임 데이터들의 Manifold distance를 이용하여 Multidimensional Scaling을 적용하고, 이로부터 2D 평면에 균일하게 분포하였다. 우리는 이와 같은 방법으로 기존의 얼굴 표정 프fp임 데이터들 사이의 거리를 원형 그대로 살리면서 의미 있게 직관적인 공간에 분포한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 기법은 사용자가 항해하고자 하는 얼굴 표정 프레임 데이터들이 항상 주변에 존재할 수 있기 때문에, 얼굴 표정 애니메이션을 생성하기 위해서 직관적인 공간을 제한 없고 자유로운 항해를 할 수 있다는 큰 장점을 가지고 있다. 또한 사용자가 원하는 얼굴 표정 애니메이션을 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스를 이용하여 실시간으로 생성하여 확인 하고 재생성할 수 있다는 것도 매우 효율적이다.
IMO에서 규정하는 모든 교육 및 훈련을 이수한 전문 해기인력이 매년 배출되고 있지만, 해양사고의 발생은 끊이지 않고 있다. 이는 해양사고를 대처하는 해기사의 위험상황 대처 능력이 크게 개선되지 않았다는 점을 의미한다. 공통적으로 해기사에게 제공되는 교육 및 훈련뿐만 아니라 해기사 개개인의 위험요소를 파악하여 해당 위험 요소에 대한 매뉴얼을 제공할 수 있는 모델이 개발되면 해양사고를 대처할 수 있다. 이러한 모델을 개발하기 위하여 모델 구축에 필요한 데이터베이스(Data Base, D/B)가 필요하다. 이러한 D/B는 모델에 활용할 수 있도록 숫자로 표기된 것이어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 해양사고 데이터를 수집, 분석하여 해양사고 예방을 위한 모델에 활용할 수 있는 해양사고 수량화 D/B를 구축하는 방법에 대하여 고찰하였다. 1차적으로 해양사고 수량화 D/B를 구축하였으나, 이의 유용성이나 목적에 적합한 D/B의 규모 등에 관한 연구는 추후에 계속 되어야 한다.
일반적인 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 기반으로 데이터를 추출한 후 모델을 구축하며, 구축된 모델을 바탕으로 해상교통 현상을 재현하고 있지만, 이러한 방법은 항로 혹은 통항량 변동 등의 변화에 따른 교통류를 예측할 수 없어 그 활용에 제약이 많다. 본 논문에서는 기존의 해상교통 분석 사례를 통해 교통 특성 모델의 요소를 식별하고, 이를 동적인 해상교통 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 에이전트 기반의 교통류 생성 기술 개발의 기초 자료로 활용하고자 한다.
시뮬레이션 기반의 해상교통 분석 방법은 대상 항만의 항적 데이터를 이용하여 교통 특성 모델을 구축하고, 이를 통해 해상교통 현상을 재현함으로써 분석을 수행하는 방법이다. 교통 특성 모델은 교통 현상을 수치적으로 표현한 일반화 된 모형을 말하며, 모델링 작업에 많은 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 해상 교통 특성을 생성하기 위한 자동화 된 프로세스를 제안하며, 실제 목포항의 항적 데이터에 적용하여 교통특성 정보 생성 방법으로서의 활용 가능성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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