근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.
신조 방식의 제조업의 특성상 경기 사이클이 존재하기 때문에, 장기적으로 이를 대처할 동반 산업이 절실하게 필요로 하고 있다. 이러한 요구에 적합한 분야가 수리조선업 분야이다. 수리조선업을 운영하기 위해서는 플로팅도크가 필수적으로 필요로 하며, 대부분 노후화된 플로팅도크를 해외로부터 수입한 후, 개/보수를 통하여 운용하고 있다. 그러나, 사용연한이 최소 30년 이상이고, 운용 시 특정 선급에 입급을 시키지 않기 때문에, 안전성에 대한 정확한 지침은 전무한 상태이다. 본 연구에서는 노후화된 플로팅도크의 계측한 두께 정보를 활용하여, 구조강도 검토를 수행하고, 운용중인 플로팅도크의 잔류 구조강도를 분석하였다. 연구를 통하여 도출된 주요 결과들은 유사 설비의 구조 안전성 검토에 대한 가이드라인을 참조할 수 있으며, 개/보수 시 이러한 방법을 활용하면 빠른 시간 내에 최적 해를 찾을 수 있을 것으로 기대된다.
진해만 해역은 태풍 내습 시에 우리나라 남동권 해역의 주요 태풍 피항지로 이용되고 있다. 하지만 태풍 내습 시 진해만 내 선박이 폭주하고 주묘가 다수 발생하는 등 해양사고 발생 가능성이 존재한다. 본 논문은 태풍 내습 시 진해만 피항지에 대해 안전 확보 및 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 해당 해역의 VTS 관제사로부터 도출하고, 이를 선박 운항자에게 AHP 기법을 통하여 상대적 중요도를 도출하여 관리자와 이용자 의견이 반영된 안전대책을 제시하였다. AHP 설문조사를 위한 안전 대책 요소를 선정하기 위하여 진해만 내 태풍 내습 시 VTS 관제사의 대응 조치 평가 내용에 대해 분석하였다. 선정된 안전대책 요소를 기반으로 설문조사를 실시한 결과, 선정된 요소에 대해 선박 운항자는 선박의 안전을 효율적 관리보다 약 2배 이상 중요하게 생각하며, 종합적으로 피항선 관리, 정박구역 관리, 피항정보 관리, 규정 및 지침 마련, 시스템 장비 개선, 교육 및 홍보·알림 활동 순으로 중요하게 고려함을 파악하였다. 본 논문에서 식별된 방안 및 상대적 중요도를 통해서 진해만 태풍 피항지를 안전하고 효율적으로 관리하는 기반이 될 수 있을 것으로 사료된다.
전 세계는 국제 시장의 개방화로 인하여 해상을 통한 수${\cdot}$출입 컨테이너 화물량이 크게 증가하고 있다. 이에 선박이 항해 중 가장 중요한 것은 자선의 위치를 정확히 파악하여 안전하고 경제적인 항로를 이용하여 효과적으로 운항을 도모하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 선박의 안전한 운항을 도모하기 위해서 항만, 연${\cdot}$근해에 설치되어 있는 무인등대의 효율적인 관리를 위한 자동 점멸 시스템의 설계에 관한 연구이다. 본 시스템은 GPS를 통한 일출과 일몰 시간의 동기화와 다른 해양 환경 조건을 고려하여 광센서와 습도센서를 추가 이용하여 무인 등대의 자동 점멸 시스템을 설계 및 구축한다.
자율운항선박 육상원격제어사의 육상원격제어능력은 자율운항선박의 안전 운항 달성에 중요한 요소 중 하나이다. 특히 화재, 침수와 같은 비상상황은 긴밀한 대처를 필요로 하며, 선박에 자율화된 대응 시스템이 있다 하더라도 육상원격제어사의 비상상황 대응능력은 중요도가 높은 원격제어능력이라 할 수 있다. 하지만 육상원격제어사의 능력에 대한 연구는 대부분 선박조종능력에 편향된 경향을 보이며 선박조종 이외의 비상상황대처에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 자율운항선박의 비상상황에 대한 육상원격제어사의 대처능력을 평가하기 위한 방법으로써 행동기반 비상대응능력 평가 모델을 개념화하여 제시하였다.
해상교통과 같이 선박, 항해자, 관제센터, 해운선사, 기상시스템, 지리정보시스템 등의 높은 복잡도와 방대한 범위의 요구사항을 갖는 시스템의 M&S를 위해서는 인간을 포함한 체계가 필요하다. 디지털 환경에서 해상교통을 모의하기 위해서는 주요 요소인 인적요인에 대한 모델링 필요하며, 현실감 있는 해상교통 상황의 재현 및 예측을 위해 항해자의 인지과정, 행동양식, 항해전문성, 항해오류 등을 모델링하여 반영하는 것이 타당하다. 본 발표에서는 해상교통류 분석을 위한 지능형 선박 에이전트 개발을 위해 선박운항과 관련된 항해자의 인지 및 행동을 분석하고, 이를 통해 분석된 정보를 이용하여 항해자의 행동과 유사한 에이전트 기반의 인지 및 행동 모델 개발 내용을 소개하고자 한다.
건설부문의 정보화를 위해 국토해양부는 건설CALS(Continuous Acquisition & Life-cycle Support)사업을 추진하고 있다. 건설CALS란 건설사업의 설계, 시공, 유지관리 등 전 과정의 생산정보를 발주자, 관련업체 등이 전산망을 통하여 교환 공유하기 위한 정보화 전략이다. 건설CALS사업은 시스템 개발 부문과 건설정보 표준화 부문으로 구분할 수 있는데, 개발된 시스템으로는 건설사업관리시스템(건설사용, 발주기관용), 시설물유지관리시스템, 건설인허가시스템, 용지보상시스템, 건설CALS포탈시스템 등이 있다. 건설CALS시스템에는 건설사업의 공정관리, 원가관리, 안전관리 등의 많은 기능이 있음에도 불구하고 최근 그 중요성이 부각되고 있는 환경관리 기능은 없는 실정이다. 본 논문에서는 건설CALS시스템의 현황을 분석하고 환경관리가 가능한 체크리스트와 매뉴얼을 개발하여 시스템으로 구현하기 위한 방향을 제시하고자 한다.
정부부처는 지역사회 내 크고 작은 재난 및 안전사고를 사전에 예방하여 사망자 및 재해자수를 경감시키고 기능적으로 안전을 개선하기 위한 목적으로 행정안전부의 안전모니터링시스템, 소방방재청의 재난전조정보시스템, 국토해양부의 시설위험 신고시스템, 환경부의 환경감시시스템 등을 운영하고 있으며, 대부분 안전 위험요소를 신고하면 이를 개선하여 줄 수 있는 다양한 민원시스템을 갖추고 있다. 본 연구에서는 강동구에 거주하며 방재안전관리사 마스터교육과정을 이수한 전문자원봉사자가 행정안전부 안전모니터링시스템의 핵심이라 할 수 있는 안전모니터링활동을 2012년부터 강동구 최초로 지속적인 신고활동을 해오며 안전모니터봉사단의 전반적인 운영실태를 조사하였으며, 강동구를 서울시 안전모니터링 표준모델로 설정하여 강동구 및 개인 신고 및 제보활동사례의 통계자료분석을 통한 문제점을 도출하여 지역사회특성에 맞는 안전모니터링활동의 효율적인 운영시스템 개선방안을 제시하였다.
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.
현재 연안여객선의 여객과 화물의 승선 예매 및 발권시스템은 타 교통수단에 비교하여 매우 부족하며 여객이 느끼는 실질적인 서비스 수준도 상대적으로 미흡하다는 평가를 받고 있다. 해양수산부 등 관련 기관에서는 이를 개선하기 위해 승선권 무인취급시스템 등을 구축하고자 노력하고 있으나 아직 부족한 현실이다. 본 연구에서는 여객 및 화물 정보를 QR-Code 등을 통하여 인식한 후, 선박 자체관리 프로그램 및 Web상에서 연동되는 선박예매/발권시스템을 구축하였다. 시스템의 Database 정보에는 승선객의 프로파일 정보, 중간기착지 방문 정보, 여객의 최초승선지 및 하선 정보, 화물 적양하 기록 등이 포함된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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