최근 IMO의 항해안전전문위원회(NAV) 통신작업반을 중심으로 E-Navigation(E-Nav) 전략개발에 관한 연구가 진행되고 있다. E-Nav 전략개발을 위한 통신망 아키텍처의 설계는 선교시스템의 표준 및 미래 항해 및 해양통신 장비에 관한 국가 R&D 프로젝트 방향을 결정하는 중요한 부분이다. 본 연구는 E-Nav 이용자 요구분석을 통하여 항해안전을 향상시키고 해상운송의 부가적인 이익을 가져다 줄 수 있는 E-Nav 서비스를 도출하고 통신망 기준모델을 설계하는데 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 E-Nav 서비스를 크게 안전 및 보안, 해양기상, 조난, 비즈니스, 인포테인먼트(infotainment)의 5가지 분야로 나누고, 각 분야 별로 요구되는 E-Nav 서비스를 도출하였다. 그 결과로서 도출된 E-Nav 서비스 지원을 위한 통신망 아키텍처를 제안하였다.
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.
국제해사기구(IMO)가 지난 제101차 해사안전위원회(MSC)에서 자율운항선박에 대한 해상시운전에 관한 임시지침을 회람문서(MSC/Circ.1604)로 채택하였다. 이 지침은 향후 자율운항선박의 해상시운전에 가이드라인으로 사용될 것이며 정부당국과 이해관계자들이 MASS의 안전 확보, 환경보호 및 시스템의 운용을 위한 인프라 구축에 사용될 예정이다. 이에 본 연구에서는 IMO에서 채택한 MASS 임시운항 시운전지침을 분석하고 실제 이해관계자들의 정부책임과 의무를 명확히 구분하여 해상시운전에 필요한 리스크 관리의 주요사항을 인적요소 관점에서 제시하고자 하였다.
본 연구의 목적은 우리나라에서 해상적하목록 사전제출제도를 도입하여 수출입물류 원활화와 안전을 도모하기 위한 방안을 제시하는데 있다. 우리나라의 주요 교역대상국인 미국, EU, 중국에서 해상적하목록 사전제출제도를 도입하고 있고 물류보안 강화가 국제적 추세인 상황에서 변화된 무역관행에 수출기업의 조기 적응을 유도하고 수입 우범화물에 대한 통제를 강화하기 위해 해상적하목록 사전제출제도가 필요하다. 국가간에 거래되는 수출입화물이 선박에 적재되기 24시간 전에 화물정보를 세관에 사전 제출함으로써 세관당국으로 하여금 고위험화물을 사전에 선별토록 하고, 적법화물에 대해서는 신속한 통관을 가능토록 하여 결과적으로 수출입물류 프로세스의 원활화와 안전이 동시에 확보될 수 있다. 우리나라에서도 글로벌스탠다드에 부합하는 해상적하목록 사전제출제도를 조속히 도입하고 이와 병행하여 인터넷기반 적하목록 취합 제출 시스템 구축과 선적지 수출검사 체계를 도입한다면 우리나라 수출입물류의 안전과 원활화에 크게 기여할 것이다.
최근 무인화 선박과 관련하여 해양 산업 분야에서의 기술적인 응용에 대한 관심이 일어나고 있다. 특히 기술, 안전 및 보안 문제와 관련하여 무인 선박의 운영 가능성을 시험하고 개발하는 것을 목표로 하는 많은 연구에 대한 관심이 모아지고 있다. 이처럼 선박은 매우 빠르게 기술 개발이 이루어지고 있으며 결국에 선원이 승선하지 않아도 되는 무인화 및 지능형 선박의 개발까지 이어지게 되었다. 하지만 현재까지 선원들의 관점에서 선박의 기술적 변화와 앞으로 도입될 무인화 선박에 대한 그들의 인식에 관한 연구는 없었다. 4차 산업 혁신 중에 하나일 선박의 자율운항기술은 선원의 일자리, 선원의 노동과 윤리적 분야, 교육과 훈련 등 영향을 미칠 것이며 이는 선원의 선상 근무가 필요 없는 무인 선박의 개발에 앞서서 논의되어야 할 사항이다. 이러한 논의의 시작으로 본 연구는 무인화 선박에 대한 선원의 지식과 인식이 어떠한지 조사하고 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 응답자를 대상으로 조사 설문지를 통해 데이터를 수집했으며 변수들 간의 상관 관계를 테스트하는 데 피어슨 상관 계수를 사용하였다.
본 연구에서는 컨테이너 터미널의 변화요인(터미널 운영, 안전 및 법규, 조직문화, 기술발달, 사회외부적환경변화)이 컨테이너 터미널의 인력운영에 미치는 인과관계를 파악하고자 한다. 연구를 위해 부산, 광양항에 종사하는 터미널 관계자를 대상으로 300부의 설문지를 배포하였으며, 수집된 설문지 중 무응답 및 부실하게 응답한 설문지 53부와 결측치가 있는 16부의 설문지를 제거한 유효 설문지 231부를 통해 5가지 요인을 추출하였다. 이후 탐색적요인분석과 다중회귀분석을 진행하였으며 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다. 첫째, 컨테이너 터미널의 변화요인 중 기술발달(자동화), 조직문화, 사회·외부적환경 변화 요인이 컨테이너 터미널 인력운영에 유의미한 영향을 미친다는 사실을 도출해 낼 수 있었다. 둘째, 컨테이너 터미널 인력운영체계의 변화에 기술발달과 사회·외부적환경변화가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 인력구성(사무직/현장직)에 기술발달과 사회·외부적환경변화, 그리고 안전 및 보안이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 인력감소에 기술발달이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 인력의 전문화 및 교육시스템에 기술발달과 사회·외부적환경변화, 그리고 터미널 운영이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
지구온난화에 따른 우리나라 주변 환경의 변화와 최근 중국 불법 어선의 연근해 어업 자원의 고갈 등으로 인해 우리나라 연근해 어족자원을 보호할 필요성이 증대되고 있으며, 지속 가능한 어업을 위해서는 어획물의 종류와 양을 정확히 파악하고 불법 어업에 대한 철저한 감시 및 관리가 필요하다. 이러한 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 및 어장 환경 정보와 선박에 대한 정보를 통해 해양관측과 위성 원격탐사를 동시에 이용함으로써 근해와 원양 생물자원 실태를 관측하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 NOAA-20 위성의 VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite) DNB (Day & Night Band) 영상을 기반으로 추정한 야간 불빛 자료를 활용하고자 한다. DNB 불빛 영상은 낮은 조도의 불빛을 감지하여 그 정보를 보여 준다. 야간 불빛 자료에 포함된 구름 부분을 마스킹하기 위해 NASA의 신규알고리즘이 적용된JPSS-JRR-CloudMask 기술을 이용하였다. 이번 연구에서는 구름의 영향이 없는 날짜를 선별한 후 AIS 정보에서 어선의 정보를 추출하여 검증 자료로 사용하였다. 실제 선박의 정보를 이용한 위성 불빛 자료의 검증을 통해 위성자료의 신뢰성을 확보하고 향후 불빛과 선단 규모의 상관관계 분석 및 어선의 분포 경향 분석을 통하여 우리나라의 어장환경 분석에 활용 가능할 것으로 기대한다.
RFID(Radio Frequency IDentification)는 사물 인식을 위한 시스템으로 유통 물류, 의료 보건, 항공 항만 분야 등으로 사용이 확대되고 있다. RFID 시스템은 비접촉식 시스템 환경이고, 동시에 다수의 태그가 인식되므로 태그 인증을 위한 처리 시간의 단축이 중요하다. 그러나 현재까지의 RFID 시스템에 대한 연구는 태그 인증 과정의 보안 취약점 향상을 위한 것이 대부분이었다. 따라서 본 논문에서는 태그 인증 과정에서 보안에도 안전하고 태그 인증 처리시간의 감소를 위한 효율적인 기법을 제안한다. 본 논문의 제안 기법은 RFID 시스템의 구성요소 중 하나인 데이터베이스에서 태그 ID 검색을 위해 식별 비트를 사용하여 분류된 해당 ID만 검색함으로써 태그 ID 검색 시간을 단축한다. 결과적으로 본 논문의 제안 기법은 데이터베이스의 처리량 및 처리 시간을 감소시켜 태그 ID 인증을 위한 처리시간을 단축하고, 수동형 태그의 에너지 활용도를 향상시키는 것에 의해, RFID 시스템의 성능 향상을 가져온다.
컨테이너 선박의 대형화에 따라 컨테이너터미널 내에서 동일한 시간 내에 처리해야 하는 물동량이 계속적으로 증가하고 있다. 컨테이너터미널에서는 수동처리 방식의 한계를 극복함과 동시에 지속적으로 운영측면에서 발생하는 비용을 줄이기 위하여 컨테이너터미널의 자동화 시스템을 도입하고 있다. 왜냐하면 컨테이너터미널의 게이트 반출 입 업무를 수행함에 있어 수작업 처리 시 부정확한 자료 처리로 혼란 요소가 다소 발생하고 있다. 바코드 시스템에서 스캐너에 바코드를 직접 인식시켜야하기 때문에 처리 시간소요가 다소 길고 불편함 있어 이러한 문제점을 보안하여 게이트 자동화 시스템 RFID시스템은 차량 번호를 인식하는 기술을 이용하여 반출 입 처리 소요시간 단축하여 효율적인 게이트 업무 수행을 할 수 있다. 한편, 데미지 컨테이너 체크를 수동으로 진행하는 경우 게이트 반입 할때 컨테이너의 손상여부 확인 후 수기로 게이트 작업자가 직접 문서을 작성하여 보관하기 때문에 고객이 데미지 컨테이너 증거자료를 요청할때 증거자료로 제출하기에 불충분하여 고객으로부터 크레임을 받는 경우가 발생하였다. 또한, 게이트 작업자 및 인력에 의한 컨테이너 관리의 어려움 발생하였고 게이트 주변 인력의 컨테이너 관리 안전사고에 위험이 항상 노출되어 있었다. 본 논문에서 고찰하는 게이트 데미지 컨테이너 자동화 시스템을 도입하게 되면 영상 저장 시스템에 의한 컨테이너 관리가 가능하다. 컨테이너 손상정보가 시스템에 저장되어 있기 때문에 고객이 데미지 컨테이너 자료를 요청 시 시스템에 저장 되어 있는 데미지 컨테이너 영상을 검색하여 증거자료 제출이 가능하고 고객으로부터의 크레임 대비가 가능하다. 또한, 게이트 관리 인력 업무의 통합으로 인력 감소 및 게이트 부근 안전사고 위험이 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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