본 연구는 상선과 어선의 충돌사고를 예방하기 위한 인공지능(AI) 기반 충돌 회피 시스템의 도입을 위하여 해외 사례를 조사하 고 도입에 필요한 기술적 요소 고찰을 통해 구체적인 도입 방안을 제안하였다. 최근 10년간 발생한 상선의 해양사고 통계를 분석한 결과, 약 87%가 인적 과실에 기인함을 확인하였다. 기존의 충돌 예방 대책은 주로 선원 교육과 항해 규칙 준수에 초점을 맞추었으나, 인적 오류 를 완전히 배제하는 데에는 한계가 있었다. 이에 따라 AI 기반 충돌 회피 시스템의 도입이 해상 안전을 위한 효과적인 해결책으로 주목받 고 있다. 본 연구에서는 AI 기반 충돌 회피 시스템의 기술적 개념과 핵심 요소를 고찰하고, 해외 사례를 통해 시스템의 실효성을 검증하 였다. 또한 우리나라 해운업계의 현황을 분석하여 도입을 위한 절차와 방법을 제시하였으며, 기술 도입이 미치는 긍정적인 영향을 평가하 였다. 연구 결과, AI 기반 충돌 회피 시스템은 실시간 데이터 분석과 자율적 회피 기능을 통해 충돌 위험을 효과적으로 줄일 수 있음을 해외 사례 연구를 통해 확인하였다. 그러나 기술 개발, 법적 규제 정비, 산학연 협력 강화 등 도입을 위한 다양한 과제가 존재하며, 이를 해결하기 위한 정책적 지원이 필요함을 강조하였다. 본 연구는 선박 충돌사고 예방 등 해상 안전에 기여할 수 있는 실질적인 방안을 제시 함으로써 관련 분야의 학술적 및 실무적 발전에 이바지하고자 한다.

This study investigates the introduction of an Artificial Intelligence (AI)-based collision avoidance system to prevent collisions between merchant ships and fishing vessels. Through the analysis of overseas case studies and a review of the necessary technical elements, the study proposes specific implementation measures. An analysis of maritime accident statistics for merchant ships over the past decade revealed that approximately 87% of accidents were caused by human error. Existing collision prevention measures have mainly focused on crew training and adherence to navigation rules, but they have limitations in completely eliminating human error. Therefore, the introduction of an AI-based collision avoidance system is seen as an effective solution for enhancing maritime safety. This study examines the technical concepts and key elements of AI-based collision avoidance systems and verifies the system's effectiveness through international case studies. Additionally, the study analyzes the current state of the Korean shipping industry and suggests procedures and methods for implementation, evaluating the positive impacts of technology adoption. The results confirm that AI-based collision avoidance systems can significantly reduce collision risks through real-time data analysis and autonomous avoidance functions, as demonstrated by overseas case studies. However, there are various challenges to implementation, including the development of technology, legal regulation updates, and strengthening industry-academia collaboration. Policy support is emphasized as necessary to address these challenges. This study aims to contribute to the academic and practical development of the field by proposing practical measures that can contribute to maritime safety, including the prevention of ship collisions.

요 약
Abstract
1. 서 론
2. 선행연구 분석
    2.1 AI 기술의 해양 적용 연구
    2.2 자율운항 시스템 개발 연구
    2.3 충돌 예측 및 회피 알고리즘 연구
    2.4 통합 센서 시스템에 관한 연구
    2.5 국내 해운업계에 도입이 필요한 내용 고찰
3. 상선의 충돌사고 현황과 원인 분석
    3.1 최근 9년간 충돌사고 분석
    3.2 상선 해양 사고의 원인 분석
4. AI 기반 충돌회피 시스템의 원리와 핵심 기술
    4.1 AI 기반 충돌회피 시스템의 원리와 기능
    4.2 주요 기술적 요소(AI, 머신러닝, 센서 통합)
    4.3 기존 시스템과의 차별성 및 장점
5. 해외 사례 연구 및 도입에 필요한 기술적 요소
    5.1 Rolls-Royce의 AI 자율운항 프로젝트
    5.2 노르웨이 Kongsberg Maritime의 상용화 사례
    5.3 유럽 해운업계의 적용 사례 분석
    5.4 해외 사례에서 발생한 문제점 분석
    5.5 국내에 시스템 도입시 효율적인 기술적 요소 고찰
6. AI 기반 충돌회피 시스템 도입 방안
    6.1 우리나라의 기술 도입 가능성
    6.2 실질적 도입을 위한 절차 및 방법 제안
    6.3 도입의 도전과제 및 해결 방안
7. 결 론
사 사
References

• 김도훈(한서대학교 해양경찰학과 교수) | DoHoon Kim (Professor, Department of Coast Guard Studies, Hanseo University, Seosan 31962, Korea) Corresponding author