빠르게 발전하는 이미지 인식 기술에도 불구하고 표 형식의 문서와 수기로 작성된 문서를 완벽하게 디지털화하기에는 아직 어려움이 따른다. 본 연구는 표 형식의 수기 문서인 선박 항해일지를 작성하는 데에 사용되는 규칙을 이용하여 보정 작업을 수행함으로 써 OCR 결과물의 정확도를 향상시키고자 한다. 이를 통해 OCR 프로그램을 통하여 추출된 항해일지 데이터의 정확성과 신뢰성을 높일 것 으로 기대된다. 본 연구는 목포해양대학교 실습선 새누리호의 2023년에 항해한 57일간의 항해일지 데이터를 대상으로 OCR 프로그램 인 식 후 발생한 오류를 보정하여 그 정확도를 개선하고자 하였다. 이 모델은 항해일지 기재 시 고려되는 몇 가지 규칙을 활용하여 오류를 식별한 후, 식별된 오류를 보정하는 방식으로 구성하였다. 모델을 활용하여 오류를 보정 후, 그 효과를 평가하고자 보정 전과 후의 데이터 를 항차별로 구분한 후, 같은 항차의 같은 변수끼리 비교하였다. 본 모델을 활용하여 실제 셀 오류율은 약 11.8% 중 약 10.6%의 오류를 식 별하였고, 123개의 오류 중 56개를 개선하였다. 본 연구는 항해일지 중 항해정보를 기입하는 Dist.Run부터 Stand Course까지의 정보만을 대 상으로 수행하였다는 한계점이 있으므로, 추후 항해정보 뿐만 아니라 기상정보 등 항해일지의 더 많은 정보를 보정하기 위한 연구를 진 행할 예정이다.

4차 산업혁명의 도래로 인한 기술혁신은 자율운항선박을 중심으로 해상 운송분야까지 활발한 발전을 불러왔다. 특히, 현재의 선원이 직접 운항하는 방식인 유인선박 사이에서 운항하게 될 자율운항선박은 자율도에 따라 원격제어를 통해 운항을 수행하며, 육상에 서 이를 제어할 원격운항자에 대한 관심 또한 늘어나고 있다. 하지만 아직 원격운항자가 개입이 필요한 상황이 동시에 발생하는 등을 고 려한 원격운항자 최소 인력 요구사항에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 연구는 특정 해역 구간의 누적된 항적데이터를 활용하여 선박 간에 발생할 수 있는 조우상황에서 원격운항자의 개입이 필요한 상황을 정의하고, 해당 구간을 특정 규모의 자율운항선박 선대로 운항하 였을 때, 원격운항자의 개입이 동시에 필요한 상황이 얼마나 발생하는지를 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 연구의 결과는 향후 실제 자율 운항선박 선대를 운행할 원격운항센터의 원격운항자의 적정인력 배치 등의 계획 또는 정책 수립에 활용될 기초 자료로 활용될 것으로 기 대한다.