해양조난사고 발생 시 해상 익수자의 안전과 생명 보장을 위해 구조자산을 활용한 신속한 탐색 및 구조작전은 매우 중요하다. 본 연구는 해양관측부이에서 수집되는 기상정보에 다중선형회귀분석, 의사결정나무, 서포트벡터머신, 벡터자기회귀, 순환신경망의 LSTM을 활용하여 울릉도 북서해역의 표층해류를 분석하고 유향과 유속에 대한 각각의 예측모형을 구축하여 예측된 유향과 유속정보를 통해 해상 익수자의 이동경로를 예측하는 모형들을 제안한다. 본 연구에서 적용한 다양한 기계학습 모형을 MAE와 RMSE의 성능 평가척도로 비교해 볼 때 LSTM이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한, 익수자 이동지점과 예측모형의 예측지점 간 거리 차이에 있어서도 LSTM이 다른 모형들에 비해 탁월한 성능을 나타내었다.
해양/선박 사고 등으로 인하여 매년 해상 인명 조난사고가 발생하고 있으며, 구조 시간 지연 등으로 인하여 치명적 사고로 연결되고 있다. 해상 조난사고가 발생한 경우 수색 및 구조 작업에 활용되는 장비는 대부분 선박의 위치를 발신하는 역할을 수행하며, 인명 구조를 위한 대표적인 장비인 MOB는 AIS 통신방식을 사용하고 있어 기존 선박 관제프로세스에서의 간섭 문제와 적합한 인증기준이 마련되어 있지 않아 적용에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 구축되어 있는 IT 인프라를 기반으로 스마트폰에 내장된 GPS 등의 정보를 활용하여 구조를 요청하고, 이를 통해 해상 수색 구조를 지원해주기 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 조난자 발생에 대한 알람과 조난 위치정보 등을 일정한 구역 내 구조 가능자 혹은 선박 운항자에게 전송하여 구조 지원을 유도하기 위한 목적을 가진다.
해상에서로 발생하는 대형 해양사고는 소중한 인명손상과 재산상의 손실 및 심각한 해양환경 오염피해를 유발하고 있다. IMO에서는 해양사고발생으로 인한 2차적인 해양환경오염피해 유발우려가 있는 선박을 적절히 이동시켜 잠재적인 해양사고 발생가능성 및 피해를 최소화하기 위한 적절한 장소(피난처)에 대한 논의가 활발하게 전개되고 있는 상황이다. 우리나라는 북태평양을 중심으로 아시아지역과 북미를 연결하는 주요 통항로에 위치하여 선박 통항량이 많기 때문에 외국적 조난선박에 의한 해양사고 발생가능성이 높으며, 또한 국내 항에서 발생하는 해양사고에서도 선박의 이동이 필요한 경우 안전한 장소로 이동시켜 해양사고로 인한 2차 피해를 최소화 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 선박피난처 지정에 대한 외국사례를 검토 분석하여 효율적이고 합리적인 국내 피난처 도입방안을 마련하고자 하였다.
본 논문은 우리나라의 해상 재해가 매년 500건씩 발생되어 많은 인명과 재산피해가 나타나고 있다. 그러므로 해상 재해시 선박 통신의 역할은 많은 인명과 재산피해를 가져오는 원인을 제거하는 것이라 생각하고 종합적인 해상체제의 정보망 구축을 통하여 항해중인 모든 선박에 해상 정보를 제공하고자 한다.
In order to reduce the risk of death from hypothermia for the fishing vessel's crew at sea, this paper suggests that the criteria of equipment of fishing vessels should be revised for fishing vessels engaged in coastal and inshore fisheries to be equipped with the immersion suit. The criteria of equipment of fishing vessels for immersion suits was amended to reflect the sinking of No.501 Oryongho but it was only reflected in ocean fisheries at Bering sea and Antarctic ocean that immersion suits must be provided with the same number of the total number of crew on board. Therefore, this paper analyses the relationship between maritime accident of fishing vessels and weather condition based on sea water temperature to find out the risk of hypothermia and also compares the international conventions(SFV Protocol 1993, Cape Town Agreement 2012, STCW-F 1995 and SOLAS 1974) and domestic law concerning criteria of equipment of fishing vessels. As a result, fishing vessels engaged in coastal and inshore fisheries are exposed to the risk of hypothermia when they are in distress and the criteria of equipment of fishing vessels should be amended to provide the immersion suits in accordance with the revision trend of international conventions.
선박이 운항 중 해난 사고가 발생하여 선원이나 승객이 물에 빠지는 경우 신속히 이들을 구조하는 것은 매우 중요한 일이다. 대부분의 해난 사고의 경우 물에 빠진 사람이 구명조끼를 입고 있으므로, 구명조끼에 GPS 및 Cospas-Sarsat 통신을 위한 모듈이 내장된다면 구조가 용이할 것이다. 본 논문에서는 구명조끼에 내장이 가능하며 GPS 및 Cospas-Sarsat 통신을 위한 이중대역 안테나를 개발하고자 한다. 안테나는 두께 0.2mm 인 FR4 기판을 사용하여 유연성을 확보하였고, 1.575 GHz와 406MHz에서 동작하며, 구명조끼의 어깨 부근에 장착이 될 수 있는 안테나를 설계하였다. GPS 통신용 안테나는 원형편파 특성을 갖는 링 슬롯 안테나로 구현하였고, 미앤드 형태의 선형 편파 안테나를 Cospas-Sarsat 통신용으로 사용하였다. 단일 마이크로스트립 선로를 통해 급전이 이루어지며, 두 공진 안테나간의 상호 간섭을 최소화하기 위해 개방형 스터브를 사용하였다. 제작한 안테나를 구명조끼에 장착하여 반사손실 측정을 통해 GPS 및 Cospas-Sarsat 주파수에서 안테나의 성능을 확인하였다.
과학적 행정을 위한 증거 기반 정책 수립과 평가에 대한 요구로 통계(데이터) 활용 중요성이 날로 강조되고 있다. 통계는 사회전반의 현상을 수치로 제공함으로써 직관적으로 어떤 현상을 설명할 수 있도록 하며, 합리적인 의사결정을 위한 공공자원으로 설명된다. 이러한 특성으로 통계는 정부 정책 결정 및 각종 현상의 연구·분석 등에 기초자료이자 근거자료로 널리 활용되고 있으나 그 중요성에 비해 통계의 역할은 제한적인 수준이다. 이는 현재 개방된 통계가 단순 결과 요약 자료 수준이며 공급자 위주로 생산되어 수요자 관점에서 가치 창출을 위한 수단으로는 부족하다는 의미이며, 본 연구에서는 이러한 문제 보완을 위해 현재 제공되는 통계 항목 외에 정책이나 연구에 다양하게 활용할 수 있는 추가 속성을 탐색했다. 연구에 활용한 기준 통계자료는 해양경찰청에서 발간하는 「해상조난사고 통계 연보」이며, 해양경찰에서 작성하는 선박사고 상황보고서 텍스트 분석을 통해 추가할 수 있는 속성들을 도출했다. 텍스트 분석을 통해 도출된 56개 속성에 대해 데이터를 수집하고 EDA를 수행한 결과, 유의확률(p-value < .05)을 만족하는, 상관계수 0.7 이상의 강한 상관관계가 있는 속성 조합 18개와, 중간 정도의 상관관계(0.4 이상 0.7 미만)를 가지는 속성조합 70개, 총 88개의 조합을 발굴할 수 있었다. 더불어 EDA를 통해 발견된 추가 속성을 정책적으로 활용하기 위해 수난대비기본계획 세부 전략별 키워드 분석을 실시하고, 키워드와 EDA 도출 속성 간 매칭작업을 통해 속성의 활용 가능 여부를 검토했다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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