자율운항선박이 부두 근처에 도착하여 예선이나 도선사의 도움 없이 선박을 자동으로 접·이안하기 위해서는 부두를 인식하고 주어진 외력 조건에서 부두까지 정해진 접안속도로 접안하기 위한 스러스터 출력과 출력각을 산정해야 한다. 이에 본 연구에서는 선박이 접안 중에 작용하는 외력과 모멘트를 분석하고 자동접안을 위한 스러스터의 출력 계산과 자동접안 프로그램 개발을 위한 기본개념을 설 계하였다. 선박이 접안 중 바람에 의해 선체에 작용하는 풍압력은 풍압면적을 기초로 선형과 풍향각에 따라 계산하였으며, 선체에 작용하 는 유압력은 조류에 의한 유압력과 접안속도에 따른 유압력을 분리하여 계산하였다. 그리고 선박의 횡방향 힘에 따라 선박을 회전시키는 회두모멘트를 계산하였다. 접안 중 선박에 작용하는 힘과 회두모멘트를 고려하여 부두와 평행하게 접안하기 위한 스러스터 출력과 출력 각을 계산할 수 있는 이론식을 제시하고 다른 변수들로 인한 회두를 PID 제어기로 제어하였다. 또한, 이론식에 필요한 입력요소를 분석하 여 프로그램 개발을 위한 기본개념을 제시하였다.

선박의 안전운항을 도모하기 위한 필수적 요소 중 하나인 복원성 확보에 대한 항해사의 해기지식은 선박의 대형화 및 자율운 항선박 출현 등 선박 기술의 진보와 더불어 향상되고 개선되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 항해사를 대상으로 복원성에 관한 설문 조사를 수행하였고, 일반적 특성을 이용하여 경험적 인지도를 통계분석하였다. 분석 결과, 복원성 기준의 이해도에서 상위직급에서는 높 은 이해도를 갖고 있었으며, 특정 선종에 대한 특별 기준에 대한 이해는 부족한 것으로 나타났다. 전체 응답자의 87.6%가 복원성 평가의 수단으로 Loading computer를 활용하고 있었다. 현장에서 복원성 평가 방법으로 GM 활용이 평균 3.891/5.000점으로 가장 높았으며, 주로 GM과 복원성 기준으로 복원성 확보여부를 판단하였다. 복원성 부족 시, 항해사는 주로 평형수 보충을 통하여 개선하였으며, 소각도 타각 사용으로 안전을 확보하는 운항적 경향도 있었다. 본 연구 결과는 선박 복원성에 대한 항해사의 경험적 인지도를 평가함으로써, 향후 운 항자 중심의 복원성에 관한 교육 개선 및 연구에 중요한 자료로 활용하고자 한다.

양식장 부표 등과 같은 해상의 소형 장애물을 탐지하고 거리와 방위를 시각화시켜 주는 해상물체탐지시스템은 선체운동으로 인한 오차를 보정하기 위해 3축 짐벌이 장착되어 있지만, 파도 등에 의한 카메라와 해상물체의 상하운동으로 발생하는 거리오차를 보정 하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 외부환경에 따른 수면의 움직임으로 발생하는 해상물체탐지시스템의 거리오차를 분석하 고, 이를 평균필터와 이동평균필터로 보정하고자 한다. 가우시안 표준정규분포를 따르는 난수를 이미지 좌표에 가감하여 불규칙파에 의 한 부표의 상승 또는 하강을 재현하였다. 이미지 좌표의 변화에 따른 계산거리, 평균필터와 이동평균필터를 통한 예측거리 그리고 레이저 거리측정기에 의한 실측거리를 비교하였다. phase 1,2에서 불규칙파에 의한 이미지 좌표의 변화로 오차율이 최대 98.5%로 증가하였지만, 이동평균필터를 사용함으로써 오차율은 16.3%로 감소하였다. 오차보정 능력은 평균필터가 더 좋았지만 거리변화에 반응하지 못하는 한계 가 있었다. 따라서 해상물체탐지시스템 거리오차 보정을 위해 이동평균필터를 사용함으로써 실시간 거리변화에 반응하고 오차율을 크게 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

자율운항선박이 상용화되어 연안을 항해하기 위해서는 해상의 장애물을 탐지할 수 있어야 한다. 연안에서 가장 많이 볼 수 있 는 장애물 중의 하나는 양식장의 부표이다. 이에 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 해상의 부표를 탐지하고, 카메라 영상의 기하 학적 해석을 통해 선박으로부터 떨어진 부표의 거리와 방위를 계산하여 장애물을 시각화하는 해상물체탐지시스템을 개발하였다. 1,224장 의 양식장 부표 사진으로 해양물체탐지모델을 훈련시킨 결과, 모델의 Precision은 89.0 %, Recall은 95.0 % 그리고 F1-score는 92.0 %이었다. 얻 어진 영상좌표를 이용하여 카메라로부터 떨어진 물체의 거리와 방위를 계산하기 위해 카메라 캘리브레이션을 실시하고 해상물체탐지시 스템의 성능을 검증하기 위해 Experiment A, B를 설계하였다. 해상물체탐지시스템의 성능을 검증한 결과 해상물체탐지시스템이 레이더보 다 근거리 탐지 능력이 뛰어나서 레이더와 더불어 항행보조장비로 사용이 가능할 것으로 판단된다.

선박의 주묘 위험성을 평가할 수 있는 프로그램이 개발되어 있지만 선박의 제원에 해당되는 다양한 입력요소들을 직접 찾아서 입력해야 하므로 VTS 관제사가 정박지에 정박 중인 선박들로부터 이러한 입력요소들을 모두 확인하여 프로그램을 활용하는 것은 현실적으로 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 VTS 관제사 입장에서 선박으로부터 쉽게 획득할 수 있는 총톤수(GT)를 독립변수로 설정하고 프로그램 입력요소들을 종속변수로 하여 선형 및 비선형 회귀분석을 실시하였다. 다항식 모델(선형)과 멱급수 모델(비선형)의 적합도를 비교한 결과, 컨테이너선과 벌크선의 경우에는 모든 입력요소에서 멱수급 모델이 적합한 것으로 평가되었다. 하지만 탱커선의 경우에는 수선간장, 선폭, 흘수는 멱수급 모델이 적합하고, 정면풍압면적, 앵커의 무게, 의장수, 묘쇄공으로부터 선저까지의 높이는 다항식 모델이 더 적합한 것으로 평가되었다. 또한 탱커선의 정면풍압면적 요소를 제외한 다른 나머지 종속변수들은 모두 결정계수가 0.7 이상으로 높은 적합도를 보였다. 따라서 주묘 위험성 평가 프로그램의 입력요소 중 외력 요소, 해저 저질, 수심 및 앵커 체인의 신출량을 제외한 나머지 입력요소들은 선박의 총톤수만 입력하면 회귀분석 모델식에 의해 자동으로 입력됨으로써 주묘 위험성 평가가 가능할 것으로 판단된다.

우리나라는 지리적 위치와 편서풍의 영향을 받아 필리핀이나 대만 근처에서 전향한 태풍이 매년 평균 2~3개 통과한다. 진해만은 우리나라의 대표적인 태풍 피항지로 알려져 있으며, 태풍 내습 시 피항 선박들로 가득차고 나중에는 주변 항로까지 묘박한 선박들로 포화상태에 이르게 된다. 이로 인하여 묘박중인 선박이 강풍으로 주묘가 발생될 경우에는 선박 간 이격거리가 짧아 충돌사고가 발생될 수 있으므로 진해만의 체계적인 묘박 안전관리가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 진해만 묘박지 수심에 따른 선박 톤수별 주묘 한계 풍속을 제시하였다. 수심 20 m에서는 묘쇄를 7~9 Shackles 신출하였을 때 주묘 발생 한계 풍속은 48~63 knots, 수심 35 m에서는 46~61 knots, 수심 50 m에서는 39~54 knots로 평가되었다. 수심이 증가하면서 외력에 의해 파주부가 5 m 미만이 되는 상황이 발생하면서 주묘가 발생하는 한계 풍속은 4~8 knots로 큰 차이를 보였다. 또한 고파주력 앵커(AC-14형)가 설치된 선박이 재래형 앵커(ASS형)가 설치된 선박보다 주묘 한계 풍속이 더 크게 평가되었지만, 수심이 50 m로 깊은 곳에서는 고파주력 앵커를 사용하더라도 주묘가 쉽게 발생될 수 있는 것으로 확인되었다.

4차 산업혁명 시대를 맞이하면서 첨단기술이 산업 전반에 사용됨에 따라 자율운항선박기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 이에 본 연구에서는 자율운항선박에 대한 기초 연구로써 모형 선박을 제작하고 드론에 사용되는 아두파일럿(Ardupilot)을 적용시켜 자율운항 제어 시스템을 구축하였다. 구축된 모형선을 활용하여 다양한 항해계획을 실행함으로써 자율운항 선박의 운항 자동제어 가능성을 확인하였다. 침로안정성 실험에서는 모형선이 정해진 침로를 똑바로 따라가지 못하고 지그재그(S자 형태)로 항행하면서 침로에서 최대 5.4 m(4.5 L) 이탈하였으며, 매개변수를 수정하여 이탈거리를 최대 1.8 m(1.5 L)까지 감소시켰다. 선회성능 실험에서는 선회권의 직경이 최대 약 9.3 m(7.8 L) 로 나타났는데 매개변수를 수정하여도 큰 변화를 확인할 수 없었다. 하지만 WP 도착 전 감속하도록 실험한 결과 선회권의 직경이 최대 약 3.2 m(2.7 L)로 감소된 것을 확인할 수 있었다. 정지성능을 평가하기 위해 모든 실험의 마지막 정지 예정 위치와 실제 모형선이 정지한 위치를 상호 비교하였으며, 정지 예정 위치로부터 최소 0.4 m(0.3 L), 최대 6.2 m(5.2 L) 떨어진 지점에서 모형선이 정지하였음을 확인할 수 있었다. 추후 다양한 매개변수의 수정·보완을 통한 성능 향상이 이루어진다면 자동제어를 통한 자율운항선박의 자동접안을 위한 연구를 진행할 계획이다.

국민의 해양안전문화 수준을 객관적으로 측정하고 해양안전문화 확산을 위한 자료로 활용하고자 2018년에 해양안전문화지수를 개발하였다. 안전문화지수를 산출하는 방법은 안전문화에 영향을 줄 만한 이슈를 포함해야 하고 현 실태를 측정할 수 있는 문항으로 구성되어야 한다. 또한, 사회적·경제적 변화에 따라 지속적인 검증과 보완이 요구된다. 해양 전문가에 의해 설계된 설문 문항이 국민의 관심사와 요구를 잘 반영하고 있는지 확인하기 위해 915명의 해양안전 관련 제안 내용을 분석하였다. 비정형 데이터인 해양안전 제안 내용을 분석하기 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며, 네트워크 분석과 토픽 모델링을 수행하였다. 해양안전 제안을 분석한 결과 ‘교육’, ‘홍보’, ‘안전수칙’, ‘의식’, ‘전문 인력’, ‘시스템’에 관한 내용이 주를 이루었다. 해양안전 제안 사항이 2019년 설문 문항에 반영되도록 18개의 문항을 수정·보완하였고, 설문 문항의 신뢰도를 분석한 결과 내적 일관성은 0.895로 높게 평가되었으며 전년 대비 향상되었다. 해양 관련 전문가뿐만 아니라 국민의 요구사항까지 반영한 개선된 설문 문항으로 해양안전문화지수를 도출함으로써 해양안전문화 확산을 위한 정책 수립에 더 기여할 것으로 기대된다.

차량 및 화물 고박불량과 횡경사에 따른 화물의 이동으로 인한 여객선 침몰사고 이후 화물 고박의 중요성이 제기되었고 카페리선박의 구조 및 설비 등에 관한 기준이 개정되어 풍속 7 m/sec, 파고 1.5미터를 초과하는 해상상태에서는 평수구역을 운항하는 카페리여객선에 적재된 모든 차량은 고박을 실시해야 한다. 본 연구에서는 평수구역을 운항하는 여객선의 해상상태에 따른 선체운동을 계측하고 NSM(New Strip Method) 계산 결과와 비교 하였으며, 대상선박은 풍속 6 ~ 8 m/s, 파고 0.5 ~ 1.0미터의 해상상태에서 최대 1.41° 및 1.37°의 종 동요와 횡 동요를 하였고, 풍속 10 ~ 12 m/s, 파고 1.0 ~ 1.5미터의 해상상태에는 최대 1.49° 및 2.43°의 종 동요와 횡 동요를 하였다. 선체운동 결과를 반영하여 외력과 지지력을 비교해 본 결과 고박하지 않은 상태의 지지력이 더 강한 것으로 평가되어 해당 기상조건에서는 고박을 하지 않아도 차량이 미끄러지거나 전도되지 않는 것으로 평가되었다. 향후 다양한 선박의 선체운동 측정, 외력 및 지지력 비교를 통해 보 다 합리적인 차량고박 기준 개정이 요구된다.

본 연구는 상선 해기사를 양성하는 교육부 소속의 해기교육기관을 중심으로 위탁승선실습 실시 목적 및 위탁승선실습생 관리에 관한 법적 근거를 조사하고, 설문조사를 통해 위탁승선실습생 관리 현황을 분석하였으며, 이를 토대로 프로그램을 개발하는 절차로 연구를 수행하였다. 연구 결과, 위탁승선실습생 관리에 대한 법적 근거가 마련되어 있음에도 불구하고 승선실습 관리에 대한 만족도가 높지 않고, 감독기관의 실습생 관리 시스템도 허술한 것으로 나타났으며, 이에 따라 위탁승선실습생의 안전사고 발생 및 실습을 중도에 포기하는 학생이 적지 않게 발생하고 있는 것으로 나타났다. 이에 위탁승선실습생의 안전하고 체계적인 관리를 위한 I.M.S.A.R. 모델(정보제공- 모니터링-공유-경보발생-대응)을 도출하였으며, 이를 토대로 웹 기반의 위탁승선실습생 인적자원관리 프로그램을 개발하였다. 본 연구는 위탁승선실습생 관리를 위한 실질적인 방안을 도출하였다는 점에서 의미가 있는 연구라고 할 수 있다.

선박의 대형화와 기상 이변 등으로 인한 정박 중 주묘 사고는 꾸준히 발생하고 있으나 선박에서는 실제 파주력과 외력의 계산이 복잡하고 번거로워 경험에 의존하고 있다. 이에 본 연구에서는 본선의 선원과 해상교통관제사가 주묘의 위험성을 사전에 판단하여 적절한 조치를 취하거나 정보를 제공할 수 있도록 주묘 위험성 계산 프로그램을 개발하고 이를 검증하였다. 본 프로그램에서는 선박의 풍압력, 마찰력, 표류력, 파주력 등 계산 과정에 필요한 입력 요소들을 사용자가 최대한 손쉽게 입력할 수 있도록 선박의 기본 제원, 정박상태, 외력 환경 등으로 구성하였다. 기존에 발생한 주묘 사례 3건을 주묘 위험성 계산 프로그램에 적용하여 계산한 결과 A선박은 풍속 32 knots(16 m/s), B선박은 풍속 40 knots(21 m/s), 그리고 C선박은 35 knots(18 m/s)에서 ‘warning’으로 평가되었다. 이는 주묘 선박의 주묘 당시의 풍속과 매우 근접한 값에 해당되어 프로그램의 높은 신뢰성을 보여주었다. 향후 추가적인 주묘 사례를 통한 프로그램의 신뢰성 향상과 기상요소의 자동 입력을 통한 실시간 계산 및 전자해도표시장치와의 연동을 통한 기능 확장이 요구된다.