제4차 산업혁명이 시작되면서 주목받기 시작한 인공지능은 선박에도 적용되 어 자율운항선박 개발이 진행되고 있다. 자율운항선박은 선원의 승선유무와 원 격조종자의 조종여부에 따라 총 4단계로 구분되며, 완전자율운항선박은 인간의 개입 없이 설계자가 설계한 알고리즘에 따라 최적의 결정을 내리게 된다. 그러 나 인공지능의 자율성과 예측곤란성이라는 특징으로 인하여 완전자율운항선박 의 결정이 예측하기 어려우며 이러한 결정이 항상 윤리적이라고 기대하기 어렵 다. 그러나 인공지능의 예측불가능성을 인공지능의 자율성에 의존해서는 안되므로 인간의 가치가 반영된 인공지능의 알고리즘이 설계되어야 한다. 특히, 충 돌의 위험을 피할 수 없는 상황에서 인공지능이 어떠한 원칙과 기준에 따라 결 정을 내리는 것인지 이러한 과정을 결정하는 사고 알고리즘에 대해 설명가능하 고 이러한 결정이 사회 구성원들에게 합리적으로 받아들여져야 한다. 이와 같은 인공지능의 윤리문제에 대한 논의는 자율주행자동차 분야에서 가 장 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 인간의 가치가 일관성과 보편성을 가지 기 어렵다는 한계가 있다. 특히, 윤리적 딜레마 상황에서는 ‘실천이성의 이중성’ 으로 인하여 이성적이며 윤리적인 판단과는 다른 결정을 내리게 되며, 윤리적 이라는 행동에 대한 기준 역시 지역·문화·경제 상황에 따라 다르게 인식하고 있다. 그 결과 인공지능의 윤리적 가이드라인의 필요성에 대해 인식하면서도 사고 알고리즘에 대한 구체적인 기준을 정립하는 것에 대해서는 회의적이다. 자율주행자동차의 윤리적 딜레마 상황을 예견하여 사용과정에서 발생하게 될 현실적인 문제를 완벽하게 대응할 수 없다는 것이다. 그러나 문제가 발생한 이 후 대응책을 마련한다는 것은 현실적으로 발생한 피해를 구제하기 위한 조치일 뿐 근본적인 문제를 해결하는 방법이 아니다. 특히, 전 세계 해역을 운항하는 자율운항선박은 전 세계 구성원들에게 합리적으로 받아들여지는 결정을 내려 야 한다. 따라서 국제해사기구를 중심으로 자율운항선박과 관계된 사고 알고리 즘을 포함한 윤리적 가이드라인을 마련하고 이를 개별국가에서 정책적으로 반 영함으로써 자율운항선박 개발 단계부터 사용단계에 이르는 전 과정에서 프로 그램 개발자와 이해관계자가 윤리규범을 준수하고, 축적된 정보를 기초로 보완 작업을 통해 자율운항선박의 윤리문제에 대응해 나가야 할 것이다.

자동사고검지 알고리즘의 대부분은 사고가 발생했을 때 사고로 검지하지 못하고, 혼잡으로 검지하는 경우가 많다는 문제점을 가지고 있다. 또한 교통정보센터 운영자들은 교통사고검지시스템을 운영하면서 대부분 CCTV 육안감시 또는 운전자들의 신고에 의존하여 사고처리를 하고 있는 실정이다. 그 이유는 현재 운영되고 있는 교통사고검지시스템에서는 실제 사고가 아닌데도 불구하고, 사고라는 오검지 경고가 많이 발생되어 시스템 전체의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있기 때문이다. 다시 말해 교통사고검지시스템의 알고리즘은 검지율(Detection probability)이 높아야 함과 동시에, 오검지율(False alarm probability)은 낮아야 하고, 정확한 사고지점과 시간을 검지해 낼 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 검지율을 높이고 동시에, 오검지율을 낮추는 방법으로 기 개발된 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)과 개별차량 Tracking을 이용하여 개발한 사고검지 알고리즘을 교통정보센터 관리시스템(Center Management System)에 적용하고, 실제 교통상황에서 사고검지율과 오검지의 빈도를 측정하여 그 효과를 검증 및 평가하고자 한다.

현재 컴퓨터교육계의 큰 동향은 컴퓨터교육을 통한 학생들의 컴퓨팅적 사고(computational thinking)의 신장에 있으며 우리나라 또한 이러한 세계적 추세에 발맞추어 컴퓨터교육의 궁극적인 교육목표를 컴퓨팅적 사고의 증진에 두고 알고리즘 등의 컴퓨터과학 분야의 학습 중요성을 강조하고 있다. 그러나 초등학생을 대상으로 하는 컴퓨터과학 교육의 교수 학습 모형에 대한 연구는 아직 미진하며 초등학생의 특성에 맞으면서 알고리즘적 사고를 신장시킬 수 있는 교수 학습 모형의 도입이 시급하다. 따라서 본 연구에서는 실제적 수학교육을 위한 RME (Realistic Mathematical Education) 교수 학습 모형을 컴퓨팅적 사고 증진을 위한 알고리즘 수업에 맞게 수정하고 관련수업 프로그램을 개발하여 이를 초등학교 수업에 적용하였다. 이 모형을 교육 현장에 적용한 실험 결과 학생들의 문제해결력에 효과가 있음이 통계적으로 확인되었다.

해양사고에서 선박간의 충돌사고가 많은 부분을 차지하고 있으며, 상당수가 인적오류에 의해 발생되고 있다. 본 논문에서는 선박에서 항해사의 안전운항을 효과적으로 지원하고 충돌사고를 방지하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 개발하였다. 선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 사용하고 퍼지 이론을 이용하여 충돌위험도를 계산한다. 지난 연구에서는 고안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 울산항 해상교통관제(VTS) 센터로부터 실제 울산항에서 운행된 선박들의 AIS데이터를 수집하였고, 이를 기반으로 검증 시뮬레이션을 수행한 바 있다. 본 논문에서는 선박 충돌위험도 추정 알고리즘을 좀더 정밀하게 검증하기 위해 실제 해상충돌사고 데이터에 적용해 보고자 하였다. 이를 위해, 2009년 부산항에서 발생한 석유제품 운반선과 화물선간의 충돌사고에 대한 AIS 데이터를 수집하였고 이를 이용하여 선박운항 시뮬레이터 기반 재생 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과, 실제 사고 상황에 적용할 경우 충돌 사고가 일어나기 전에 충돌 위험을 표시하여 충돌사고를 경고할 수 있음을 확인할 수 있었다.