• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.61-61
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• 2018

• 해양환경안전학회지
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• 제24권7호
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• pp.870-874
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• 2018

선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.31-31
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• 2018

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.247-247
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• 2017

연안선은 국제항해 선박에 비해 상대적으로 사고의 위험성은 높으나 이에 대응할 훈련기반이 취약하다. 본 연구에서는 연안선의 화재 및 퇴선상황에서의 승무원의 행동특성을 모델링하고 연안선 환경과 특성에 맞는 CBT용 훈련 프로그램을 개발함으로써 비상시 연안선 승무원의 사고대응 능력을 제고하고자 한다. 특히 이를 위해 연안 여객선에서 여객 대피를 위해 필요한 요소를 검토하여 개선점을 파악하여 프로그램 개발에 반영하고자 한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.62-62
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• 2017

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2018년도 공동국제학술발표회
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• pp.30-30
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• 2018

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2017년도 공동학술발표회
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• pp.42-42
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• 2017

• 해양환경안전학회지
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• 제21권1호
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• pp.47-56
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• 2015

본 연구는 세월호 침몰 상황 시의 실제 힐링각 변화를 환경조건으로 하고 476명의 승선자에게 정상적인 탈출명령이 전달되었을 경우를 가정한 승객 탈출시나리오를 선박용 인적피난시뮬레이션을 활용하여 예측, 분석하였다. 연구 결과, 평지에서의 평균보행속도가 각각 1.48 m/s, 2.04 m/s인 경우 힐링각 $0^{\circ}$인 시나리오와 힐링각 $30^{\circ}$인 시나리오에서 탈출 소요시간은 다르지만 모든 승객이 매우 높은 확률로 탈출에 성공할 것으로 예측되었다. 또한 세월호 사고의 힐링각 변화를 반영한 시나리오의 시뮬레이션에서는 평지 평균보행능력을 2.04 m/s로 설정한 경우 Nav. deck(5층)의 우현 슈트로만 퇴선하는 시나리오(Sc-Va)에서는 평균 3.1 %, 우현의 모든 갑판으로 퇴선하는 시나리오(Sc-Vb), 우현의 모든 갑판과 선미로 향하는 통로를 이용해 퇴선하는 시나리오(Sc-Vc)에서는 각각 11.1 %, 20.0 %이 탈출에 성공하지만, 평지 보행속도를 1.48 m/s로 설정할 경우 각각의 시나리오에 대해 0.8 %, 3.8 %, 10.7 %만이 탈출에 성공할 것으로 예측되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제18권4호
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• pp.331-335
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• 2012

2012년 1월 13일 이탈리아 국적 초대형 여객선 코스타 콘코디아호가 부분 침몰되었다. 당시 해당 선박은 4,252명의 여객과 승무원이 승선하고 있었으며, 사고 며칠 후 30여명이 사망하였으며 사고 24시간 이후 두명의 한국인을 포함한 이탈리아 선원들이 극적으로 구조되었다. 2012년 6월 18일까지(본 논문 발표일 기준) 총 32명의 사망자와 64명의 부상자 등 총 100여명의 사상자가 발생한 해사안전 문제의 치유할 수 없는 사고가 발생되었고 현재까지 사고에 대한 조사가 여전히 진행 중이다. 본 연구에서는 이번 초대형 이탈리아 여객선 코스타 콘코디아호의 재난 경과 보고서로써 사고의 문제점, 원인, 향후 대책방안 등에 관하여 조사 분석을 실시하였다. 본 연구의 하나의 주된 결과로써 향후 이러한 초대형 여객 운반선의 경우 국제 해사 안전적 관점에서 혁신적이고 지능적인 선박 퇴선 시스템이 구축되어야 할 것으로 분석되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.178-180
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• 2016

연안선은 중 대형선에 비하여 사고의 위험이 높고 작업 환경이나 안전에 대한 시스템적인 완성도가 매우 취약하다. 또한 바쁜 운항 스케줄과 승무원의 자질등의 여건으로 인하여 비상대응훈련이 잘 시행이 되지 않는 것이 현실이다. 여기에 현재 시행중인 훈련에 대한 시나리오도 중 대형선의 시나리오를 가지고 수정해서 사용하는 경우가 많고 본선에 적합하지 않는 훈련 시나리오를 가지고 훈련을 하는 경우도 많다. 본 연구는 이러한 문제점을 개선하고 연안선의 현실에 맞는 시나리오를 개발 및 자발적 참여유도를 통하여 연안선에서 시행되는 훈련의 효과를 증대시키고 나아가 안전한 해양문화에 이바지하는데 그 의의가 있다.