연근해에서의 선박 전복사고는 소형 어선에서 많이 발생한다. 소형 어선의 전복사고를 예방하기 위해서는 초기설계 단계에서 부터 복원성을 평가하는 것이 매우 중요하다. 하지만 초기설계 단계에서 확보할 수 있는 정보는 제한적이어서 신뢰성 있는 복원성을 평 가하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 초기설계 단계에서 추정할 수 있는 KM, KG, 트림을 활용하여 소형 어선의 횡메타센터(GM) 를 추정하고, 표준어선형의 안전성 평가 기준에서 제시된 최소횡메타센터(GMmin)와의 차이를 비교하여 복원성을 평가하는 방안을 제안 하였다. 한국해양안전교통공단에서 제공하는 복원성 평가프로그램인 K-SHIP을 사용한 Hydrostatics 특성 계산에서 요구되는 트림을 도출하 기 위해 상용 CFD 프로그램인 STAR-CCM+를 이용하여 어선 선형에 따른 초기 상태 트림을 추정하였으며, K-SHIP을 사용하여 어선 선형 에 대한 Hydrostatics 특성을 계산하여 GM을 추정하였다. 그리고 GM과 GMmin의 비교를 통해 만재출항상태의 복원성을 비교하였다. 실적 선을 기준선으로 선정하여 본 연구에서 제안한 복원성 평가 방안을 적용해 복원성을 평가하고 그 타당성을 검증하였다. 결과적으로 4.99 톤 어선의 대표적인 선형과 이를 활용해 도출한 모듈 선형 9개의 복원성을 평가하였고, 이중 상대적으로 복원성이 우수한 선형을 선정하 였다.

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.

유선 및 도선 중 선박길이 12미터 미만인 소형선박은 선박안전법에 따른 복원성 기준 적용이 면제되며, 유선 및 도선 사업법에 따라 승객 및 선원이 탑승 가능한 면적을 고려하여 승선정원을 정하고 있다. 이러한 유선 및 도선 중에서는 건조 이후 차양의 설치 등 복 원성에 영향을 미치는 상부 구조물을 설치하는 사례도 적지 않다. 이에 본 연구에서는 상부 구조물을 설치한 도선에서 실제 발생한 전복 사고의 사례를 바탕으로 해당 도선의 복원성을 추정하여 사고 원인을 분석하고자 하였다. 분석 결과, 승선정원을 초과한 상태에서 승객들 이 동시에 하선하고자 기립하여 복원성이 악화된 것으로 나타났으나, 해당 도선이 승선정원을 준수하더라도 한쪽 현의 승객들이 기립하 면 횡경사에 의한 전복의 가능성이 존재하였다. 따라서, 보다 안전한 유선 및 도선사업을 위하여 선박길이 12미터 미만의 유선 및 도선에 대하여 건조 및 개조 시 실선 복원성 시험에 의한 승선정원 산출, 승선정원의 총중량 한곗값 제시 등을 개선방안으로 제시하였다.

전 세계 해상 선박사고 건수는 감소하고 있지만, 국내 해상 사고 건수는 증가하고 있다. 이러한 이유에서 국내 선박의 해양 사 고를 줄이기 위한 한 가지 방법으로 사고 건수가 가장 많은 어선과 낚시어선을 대상으로 하는 어선복원성기준에 관한 연구를 수행한다. 국제해사기구(IMO)와 국내 그리고 일본, 중국, 캐나다 해외 3개국의 어선복원성기준을 각각 조사하고, 상호 비교 분석한 결과외국의 기준 들 대비 국내 기준이 가장 완화된 기준임을 알 수 있었다. 비교 분석 결과를 토대로 국내 어선복원성 기준을 보완하기 위한 어선복원성기 준 개정(안)을 5가지 평가항목에 대해서 제안했다.

우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2～4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서 의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활 용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용 하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하 는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경 우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분 한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.