선박 충돌 위험 평가는 항해 안전 확보를 위한 핵심 절차로, 실시간 의사결정 지원과 회피 기동 판단의 기초를 제공하며, 특히 자율운항선박 시대의 안전성 확보를 위해 그 중요성이 커지고 있다. 기존 연구들은 다양한 시나리오에 맞춘 지표와 모델을 제안해 왔으 나, 충돌 위험 변수와 변수 모델링 방법론 간의 구조적 연계에 대한 통합적 분석은 부족한 실정이다. 본 연구는 PRISMA 2020 지침에 따라 문헌 검토 절차를 체계화하고, 자율운항선박 기술개발이 본격적으로 진행된 2020년부터 2025년까지 발표된 관련 논문 중 75편을 선정하 여 선박 충돌 위험도 평가에 사용된 변수와 방법론을 각각 다섯 개의 범주로 분류하였다. 이를 통해 각 요소의 출현 빈도와 조합 경향을 통계적으로 분석하였으며, 변수-방법론 연계 행렬을 통해 연구 경향을 시각화하였다. 분석 결과, 대부분의 충돌 회피 모델이 여전히 운동 학 기반의 거리 중심 지표에 의존하고 있으며, 인간 요인이나 맥락 조건에 기반한 위험 평가는 상대적으로 적게 다루어졌다. 본 연구는 이러한 통합적 분석을 통해 향후 충돌 위험 평가 연구에서 확장되어야 할 변수와 기법의 방향을 제안하며, 제시한 5축 기반 분류체계는 향후 관련 연구자들이 연구 목적에 따라 적절한 변수와 방법론을 선택하고 설계하는데 유용한 개념적 틀로 활용될 수 있을 것으로 기대 한다.
본 연구는 중앙해양안전심판원의 해양사고 중 안전사고에 대한 재결서 내 비정형 텍스트 데이터를 분석하여, 데이터 기반의 새로운 원인 분류 체계를 구축하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 문맥 기반 인과 추론 능 력을 활용하는 단계적 접근 방식을 채택하였다. 분석 데이터로는 중앙해양안전심판원 홈페이지에 등록된 2020년부터 2024년까지의 안전 사고 재결서를 수집하여 활용하였다. 수집된 데이터에서 세부 원인을 추출하고, 벡터 기반의 통계적 군집화 분석을 수행한 결과, 당사자, 지휘·협업, 설비·물적, 조직, 환경 요인의 5가지 분류 체계를 도출하였다. 도출된 체계를 적용하여 원인을 재분류한 결과, 기존 통계에서 ‘운항과실’과 ‘기타’ 등 소수 범주에 약 94% 이상 편중되어 있던 원인들이 책임 소재 및 시스템적 관점에 따라 ‘당사자 요인(40.6%)’과 ‘지 휘·협업 요인(25.3%)’ 및 ‘설비·물적 요인(23.2%)’ 등으로 세분화되었다. 또한, 기존에 식별되지 않았던 의사소통 오류나 작업 환경 특성 등 이 ‘조직 요인’ 및 ‘환경 요인’으로 명확히 구분되었다. 본 연구의 결과는 해양 안전사고의 원인을 책임 소재와 시스템적 차원에서 입체적 으로 규명함으로써, 향후 실효성 있는 안전사고 예방 대책 수립을 위한 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.
본 연구는 해양경찰공무원의 업무부담, 상관지지, 동료지지가 일·가정 불균형에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 해양경찰공무원 126명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 중다회귀분석을 활용하여 변수 간 관계를 검증하였다. 분석 결과, 업무부담 은 일·가정 불균형에 유의한 정(+)의 영향을 미친 반면, 상관지지는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 동료지지는 통계적으로 유의한 영향을 보이지 않았다. 이러한 결과는 교대근무 중심의 업무 특성과 위계적 조직문화가 동료 간 지원 효과를 제한했을 가능성을 시사하며, 표본이 특정 지역과 조직에 한정되어 동료지지의 영향력이 충분히 반영되지 못했을 가능성도 존재한다. 그럼에도 상관지지는 구성원의 직무스트레스 완화와 일·가정 균형 유지에 중요한 요인으로 확인되었다. 본 연구는 해양경찰의 직무환경 개선을 위해 탄력근무 제 확대, 관리자 리더십 역량 강화, 수평적 조직문화 조성 및 팀빌딩 기반의 동료협력 프로그램 도입을 제안한다. 향후 연구에서는 근무시 간, 급여수준, 여가활동 등 객관적 지표를 포함하여 일–삶 균형을 보다 다각적으로 분석할 필요가 있다.
최근 국민 삶의질 향상, 인구구조 변화 등에 따라 관광수요가 증가하고 관광활동 또한 다양화되고 있다. 특히 국가어항은 단순 한 어업 활동의 거점을 넘어 지역 경제, 관광, 문화까지 아우르는 복합 기능 공간으로 활용되고 있다. 본 연구는 부산 기장군에 위치한 대 변항을 대상으로 관광수요를 예측함으로써 정책적 활용이 가능한 기초자료를 제공하고자 한다. 2015년부터 2024년까지의 월별 위치 기반 방문객수를 입력 데이터로 설정하여 시계열 예측을 수행하였다. 연구방법론으로 전통적인 통계방법인 SARIMA를 기준으로 예측 정확도 를 향상시키기 위해 Hybrid model을 활용하였다. 특히 기존의 선형적 방법과 비선형 방법을 결합한 Hybrid model을 제안하고자 한다. 시계 열 구조적 분해방법인 STL 기법과 비구조적 잔차 제거 방법인 DAE 분석을 수행하였다. 즉 Trend와 Seasonal을 분해하는 STL과 머신 러닝 기반의 DAE를 활용하여 분해하고, 설명되지 않은 잔차를 대상으로 딥 러닝을 통해 예측함으로써 선형과 비선형 방법을 결합하여 예측 정확도를 제고하고자 한다. 분석결과, 연구진이 제안한 모델로 STL와 DAE를 활용하여 2중 분해하고 LSTM과 Attention을 결합한 Hybrid deep learning model이 가장 예측 정확도가 높았다. 향후 관광수요 예측에서는 분해와 잔차 기반의 노이즈 제거 과정을 거친 후, 딥 러닝 기 법을 결합하는 것이 정확성 측면에서 효과적인 방법임을 확인하였다. 본 연구는 연안 국가어항의 미래 관광수요를 전망함으로써, 관광추 세를 반영한 지속가능한 수요 대응 전략 수립 및 정책 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
전기추진 선박의 보급이 확대됨에 따라 추진축계의 정렬 불량, 비틀림 등 기계적 이상상태를 조기에 진단하기 위한 예지보전 (PHM) 기술의 필요성이 커지고 있다. 그러나 실제 운항 선박에서는 안전성과 운항 제약으로 인해 다양한 이상 상태를 의도적으로 재현하 기 어렵고, 이에 따른 학습·검증용 진동 데이터 확보에도 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 50kW급 전기추진 육 상 시험 시스템(Land‑Based Test System, LBTS)을 기반으로 전기추진 선박 추진축계의 비틀림 정렬 불량을 모사할 수 있는 실험 장치를 설계·구현하였다. LBTS는 SRPM(Synchronous Reluctance assisted Permanent Magnet)형 모터/발전기, AFE(Active Front End) 및 DC/DC 컨버터, 리 튬인산철 에너지저장장치(ESS)로 구성되며, PTO 모터를 슬라이딩 베이스에 장착하여 축 중심을 ±20mm 범위에서 조정할 수 있도록 제작 하였다(ESS 및 DC/DC 컨버터는 향후 추가적인 운전 조건 모사를 위해 탑재되었으며, 본 실험에서는 미사용). 이를 통해 정상 상태(0mm) 와 두 단계의 비틀림 상태(2mm, 4mm)를 설정한 후, 2,000rpm에서 3축 가속도계와 OROS사의 진동 분석기를 이용해 다채널 가속도 데이터 를 계측하고 FFT 분석을 수행하였다. 실험 결과, 비틀림이 증가할수록 진폭 및 주파수 성분의 변화 패턴이 관찰되었다. 본 연구에서 구축 한 0/2/4 mm 라벨링 진동 데이터셋과 LBTS 실험 환경은 향후 향후 1D/2D CNN 기반 PHM 알고리즘의 학습·검증에 활용될 수 있으며, 상태 분류 성능(Accuracy, Macro-F1)을 기준으로 오분류율 목표를 설정하여 정량 평가를 수행할 예정이다.
본 연구는 선박용 내연 기관에 적용되는 연료 분사 노즐을 대상으로, 수소 연료 운전 조건에서의 구조적 거동을 규명하기 위해 정적 열-구조 연성(static thermo-structural coupled) 유한요소 해석(FEA)을 수행하였다. 해석은 상용 프로그램 ANSYS Mechanical 2025 R1을 사 용하였으며, 주요 경계 조건으로 연료 공급 온도 -60°C~120°C, 연료 공급 압력 60 bar 및 연료 분사 압력 60 bar를 적용하였다. 또한 노즐 니들의 개폐(open/close) 상태를 각각 모델링하여 니들의 개폐에 따른 구조적 응답 변화를 비교하였다. 해석 결과, 노즐의 최대 등가 응력 (maximum equivalent stress)은 니들 폐쇄 상태에서 니들 개방 상태에 비해 약 1.6배 높게 나타났으며, 최대 등가 응력은 모든 조건에서 유로 벽면에 집중되었다. 이러한 결과는 수소 연료 적용 시 노즐의 잠재적 취약 부를 사전에 예측할 수 있음을 시사하며, 내수소성 확보를 위 한 재료 선정 및 구조 보강 설계의 기초 자료로 활용될 수 있다. 제안된 해석 접근법은 향후 수소 내연기관용 노즐의 내구성 향상, 형상 최적화 및 신뢰성 평가를 위한 기반 연구로서 의의가 있다.
무인 자율 이동 로봇은 산업 현장에서 자동화를 위해 활용되고 있으며, 선박 분야에서는 기관실 순찰 및 화재 감시를 위한 연 구가 진행되고 있다. 선박 적용 연구에 사용되는 대부분 로봇은 Ackermann 주행 방식을 기반으로 하고 있어, 협소하고 구조가 복잡한 기 관실 환경에서 기동성과 주행 정확도를 확보하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 Ackermann, Mecanum 그리고 Track의 세 가지 대표적 인 주행 방식을 동일한 조건에서 비교·평가하여 주행 성능을 분석하였다. 주행 방식 변경이 가능한 자율 주행 로봇을 제작하고, 이론적 운동학 모델을 기반으로 최소 회전반경을 산출하였으며, 직선 및 직선-곡선 혼합 경로에서 반복 주행 실험을 수행하여 도착 성공률과 도 착 지점 오차를 정량적으로 평가하였다. 그 결과, 직선 경로에서는 세 주행 방식 모두 높은 도착 성공률을 보였으나, 곡선이 포함된 경로 에서는 Mecanum 구동이 가장 낮은 평균 도착 오차와 안정적인 주행 특성을 나타냈다. 반면 Track 구동은 곡선 구간에서 미끄럼에 따른 편 향으로 오차가 증가하는 경향을 보였으며, Ackermann 구동은 조향 구조의 특성으로 인해 최소 회전반경이 0.346 m로 제한되었다. 본 연구 는 기관실 같은 협소하고 복잡한 환경에서 자율 주행 로봇의 구동 방식 선정에 대한 정량적 근거를 제시하고, 선박 무인 감시 로봇의 설 계 및 운용 전략 수립에 기초 자료를 제공한다.
조선해양산업의 용접 자동화는 숙련 인력 부족과 고위험 환경 극복을 위해 협동로봇 중심으로 발전하고 있으나 선박블록 내 부 공간을 계측하기 위한 3차원 비전 센서의 경우 계측 거리에 따라 품질이 저하되는 문제가 있다. 본 연구는 협동로봇 용접 자동화를 위 해 3차원 포인트 클라우드 기반의 V-개선 용접선 검출 알고리즘을 제안하였으며 특히 자동화 용접에 필수적인 1m 미만 근거리에서 비전 센서 기술에 따른 계측 정밀도 및 검출된 평면의 개선각을 정량적으로 비교 검증하였다. 대중적으로 활용되고 있는 Active IR Stereo와 Time-of-Flight(ToF) LiDAR 센서를 400mm, 600mm, 800mm 거리에서 90° 개선각 시편으로 비교 평가한 결과 Active IR Stereo 센서는 삼각 측 량 원리의 한계로 인한 데이터 왜곡으로 상당한 각도 오차를 보였으며 800mm에서는 개선면 검출에 실패하였다. 반면 ToF LiDAR 센서는 데이터 왜곡에 강건하여 400mm에서 4.4°의 가장 낮은 평균 개선각 오차를 기록했으며 모든 거리에서 안정적으로 평면을 검출하였다. 이 를 통해 근거리 V-개선 형상 계측에는 ToF LiDAR 방식이 Active IR Stereo 방식보다 높은 정밀도를 제공하여 용접선 검출에 더 적합함을 정량적으로 검증하였다.
황천항해중 컨테이너 유실사고가 매년 지속적으로 발생하고 있다. 과거 포스트 파나막스(Post-Panamax)급 C11 Class 컨테이너선 의 대규모 컨테이너 유실 사고 이후 원인분석을 위한 다양한 연구가 수행되었으나 아직까지 컨테이너선에 대한 유사한 사고가 끊임없이 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 컨테이너선의 파라메트릭 횡동요 발생가능성 평가를 위해 선박 횡동요에 관한 동적 수학적 모델 을 도입하여 해석모델을 정립하고 규칙파에 대한 시간영역해석을 수행하였다. Froude수와 (파장)/LBP(수선간장) 범위에 따른 파라메트릭 횡동요 발생가능성을 확인하였고 발생범위의 경계에서 롤댐핑값에 따른 파라메트릭 횡동요 발생유무를 검토하였다. 파라메트릭 횡동요 발생가능성 평가결과, 대상 선박길이와 유사한 파장범위인 /LBP가 1.0 ~ 1.2 범위에서 파라메트릭 횡동요가 주로 발생함을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 대규모 컨테이너 유실 사고가 발생했던 포스트 파나막스급 C11 Class 컨테이너선에 대한 파라메트릭 횡동요 발생 위험영 역을 구해내었고 또한 파라메트릭 횡동요 발생가능성이 롤댐핑값의 변화에 상당히 민감함을 정량적 결과분석을 통해 확인하였다. 본 연 구결과가 유사 컨테이너선의 유실사고를 줄이는 데 크게 기여할 것으로 사료된다.