전통적으로 선박은 사람이 탑승하여 조종하였지만 오늘날 선박, 인공지능, 정보통신을 비롯한 과학기술의 발전으로, 사람이 조종하지 않아도 독립적으로 항해하는 자율운항선박이 등장하였다. 그런데 무인잠수항행기기(unmanned under water vehicle)는 자율운항선박이 등장하기 이전부터 해양과학조사와 수 로측량, 해저자원 탐사·개발 등에 사용되었으며, 해양과학과 해양산업의 필수 적인 장비로 사용되고 있다. 무인잠수항행기기는 형태와 기능에 따라 원격조종 잠수정(ROV), 자율운항수중이동체(AUV), 해양글라이더(OG)로 구분되며, 자율운항선박과 마찬가지로 수밀성·부유성, 적재성, 이동성이 있으므로, 수중에서 항 행과 화물수송이 가능하다. 이러한 무인잠수항행기기의 다양한 해양 활동에도 불구하고, 그 법적 지위, 특히 선박성에 대해서는 명확하게 정리되지 못하고 있으며 회색지대(gray zone)에 놓여있다. 현재, 무인잠수항행기기는 원격 또는 자율 수중선박 또는 수중장비로서 해양 과학연구와 해양산업발전의 중요한 수단이 되었다. 이러한 무인잠수항행기기 의 다양한 기능에도 불구하고, 그 법적 지위에 관한 해석이 수행된 사례가 없다. 이 논문에서는 무인잠수항행기기의 법적 지위에 관하여 해양법·해사협약, 국 내법 중심의 문언상 해석과 실무 중심의 기능상 해석을 수행하고, 그 법적 지 위에 관하여 해석론적 결론과 합리적 운용 방안을 제시하고자 한다.

이 연구는 자율운항선박의 도입이 기존 감항능력 개념의 변화를 초래함에 따라 자율운항선박에 요구되는 새로운 감항능력의 요건을 분석하고 그 법적 개 념이 어떻게 재정립되어야 하는지를 탐구한다. 그리고 이러한 변화로 인해 발 생할 수 있는 상사법적 분쟁에 대비하기 위해 다양한 상사법적 쟁점을 파악하 고, 이에 대응하기 위한 제도적 기반 마련에 선행 연구로서 기여하는 데 그 목 적이 있다. 자율운항선박은 자율운항 수준에 따라 Level 1∼4로 구분되며 각 단계별로 요구되는 감항능력이 상이하여 선원과 원격운항자에 대한 인적 측면 과 인공지능 시스템과 사이버 보안에 대한 물적 측면으로 나누어 분석하였다. 이를 바탕으로 자율운항선박의 운항에 수반되는 주요 상사법적 쟁점에 관한 주 요 법적 문제를 다루었다. 인적 감항능력에 대한 분석을 통해 자율운항 기술의 도입으로 선원의 수와 역할이 축소되는 한편 원격운항자의 역할이 강화됨에 따라 발생 가능한 상사법 적 쟁점을 자율운항 단계별로 구분하여 고찰하였다. Level 2 이하에서는 선원, Level 2 이상에서는 원격운항자에 대한 감항능력 확보 방식과 그 평가 기준 마 련이 중요한 과제로 논의되었으며 국내외 규정과 판례 분석을 바탕으로 적절한 평가 기준을 제시하였다. 특히, 원격운항자의 등장은 기존 법적 체계에 존재하 지 않던 인적요소로서 보다 심도 있는 검토가 요구됨에 따라 연구 사례 분석을 통하여 원격운항자의 정의와 역할을 명확히 규정하고, 원격운항자에 대한 자격 신설을 제시하였다. 아울러, 해상운송인의 인적 감항능력주의의무에 따른 법적 책임과 항해과실에 대한 면책 규정의 제외 가능성에 대해 검토하였다. 물적 감항능력에 대해서는 자율운항선박의 안전 운항에 있어 소프트웨어 시 스템과 사이버 보안의 감항능력이 중요한 요소로 부각됨에 따라 이와 관련된 상사법적 쟁점을 분석하였다. 특히, Level 4에서는 인공지능 시스템에 대한 감 항능력 확보와 평가 부분에서 법적 미비점이 존재하며 상사법적 분쟁의 소지가 많을 것으로 판단하여 소프트웨어 시스템 중에서도 인공지능 시스템을 중심으 로 고찰하였다. 자율운항선박의 인공지능 시스템에 대한 제조물 책임 문제를 논의하였다. 아울러, 숨은 하자에 대한 면책 규정의 적용 가능성까지 확장하여 살펴보았다. 사이버 보안에 대한 감항능력 확보와 평가에 관해서는 감항능력주 의의무의 이행 시기 및 상당한 주의 정도를 검토하였다. 아울러, 기존 해적행 위에 대한 면책 규정의 적용 가능성을 검토하였다.

효과적인 해양 교통관리 및 사고 예방 체계 구축에 있어서 AIS는 매우 중요한 요소이다. AIS는 선박의 동적, 정적, 항해 정보를 송수신하여 항해 의사결정을 지원하고 효과적인 선박 교통관제에 도움을 준다. 이러한 AIS는 환경적 요인, 기계적 요인 등에 의해서 손실 이 발생하며, 손실이 생긴 AIS 데이터는 선박 운항자 및 관제의 측면에서 의사결정에 혼동을 야기한다. 때문에, 본 연구에서는 AIS 데이터 를 통해 선박 항적 데이터를 수신하고, 해당 항적 데이터의 손실을 복원한다. AIS 데이터 수신 시 저비용의 싱글보드 컴퓨터인 Raspberry Pi와 AIS 수신 보드인 dAISy HAT을 활용하여 하드웨어를, Raspberry Pi의 운영체제인 LINUX환경과Open chart plotter인 OPENCPN을 통해 소 프트웨어를 구성하였다. 해당 시스템을 활용하여 수신한 AIS 데이터의 손실이 발생하는 데이터 중 활용이 가능한 위도, 경도, 시간 데이 터를 통해 손실이 발생한 구간의 데이터를 보간하고, 보간된 데이터는 “INTERP”라는 태그를 통해 기존의 데이터와 함께 인터넷 웹 서버 인 AWS S3에 저장한다. 본 연구를 통하여, AIS 수신기를 통하여 선박 항적 데이터를 수신하고, 손실이 발생한 부분을 보간함으로써 항적 데이터의 활용도를 높일 수 있을 것으로 보인다. 향후 손실된 AIS 데이터로 인한 선박 항적 데이터의 복원을 위한 다양한 기법을 활용한 연구가 필요하다.

선박용 프로펠러는 선박 추진 성능과 연비에 직접적인 영향을 미치는 핵심 부품으로, 제작 과정에서 높은 정밀도가 요구된다. 사형주조는 복잡한 형상의 금속 부품 제작에 널리 사용되는 공정이지만, 주조 과정에서 발생하는 열적 팽창과 냉각 수축은 최종 치수 오 차와 가공 비용 증가를 초래하는 주요 원인이다. 본 연구에서는 사형주조 과정에서 발생하는 열팽창 및 수축 현상을 정밀하게 예측하고, 이를 고려한 최적의 치수 여유 설정을 통해 연마 작업을 최소화하는 설계 방안을 제안하였다. 알루미늄 청동 합금(ALBC3)을 사용한 프로 펠러를 대상으로 열팽창 공식과 유한요소해석(FEM)을 적용하여 블레이드, 허브, 전체 지름 등 각 부위별 변형을 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 블레이드 너비와 두께는 약 1.9%, 허브 직경은 1.5%, 전체 지름은 2.0%의 여유를 두는 것이 적절한 것으로 나타났다. 이러한 최 적 치수 여유를 적용한 결과, 최대 23kg의 재료 절감, 30만 원 이상의 제작 비용 절감, 작업 시간 50~60% 단축 등의 정량적 개선 효과가 확인되었다. 최적 설계를 적용함으로써 추가 연마 작업과 재료 손실을 줄일 수 있으며, 이에 따른 비용 절감 효과도 기대된다. 본 연구 결 과는 선박용 프로펠러 제작 과정의 품질 향상과 생산성 제고에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

This study presents the implementation of a direct power control (DPC) system based on virtual flux for an eco-friendly ship utilizing a low voltage DC distribution within a Simulink environment. The proposed system regulates the DC bus voltage and the instantaneous power of the generator. The electrical load of the generator is classified into three levels (low, medium, and high) and subjected to ±10% variations. Under these conditions, the characteristics of the DC bus voltage and current, instantaneous active and reactive power as well as the voltage and current of the generator, are thoroughly analyzed. The simulation results indicate that the DC bus voltage and instantaneous active and reactive power remain stable and well-regulated at their set-points despite load fluctuations. Furthermore, the voltage and current of the generator, consistently maintain sinusoidal waveforms and remain in phase. These findings validate the effectiveness of the proposed virtual flux-based direct power control strategy, demonstrating its suitability for DC distribution applications in maritime vessels.

정확한 선박 항적 예측은 선박의 충돌 회피 전략 수립과 자율운항 선박의 안전 운항에 중요한 요소이다. MMG(Maneuvering Modeling Group) 모델이나 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 활용하여 선박 항적을 계산할 수 있지만, 계산을 위한 선박의 정확한 계 수등을 확보하는 것은 현실적으로 어렵다. 이에 대한 대안으로, LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 인공지능을 활용한 항적 예측 연 구가 진행되고 있다. 그러나 LSTM 단독으로는 선박의 복잡한 비선형적 움직임을 완벽히 예측하는데 한계가 있다. 예측 정확도를 향상 시키기 위해 본 연구에서는 STL-CNN-LSTM 하이브리드 모델을 제안한다. 이 모델은 STL (Seasonal and Trend decomposition using Loess)을 이용한 데이터를 분해하고, CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 데이터의 특징 추출, 그리고 LSTM을 통한 학습이 이뤄진다. 이 연구는 CNN-LSTM에 비해 얼마나 더 높은 항적 예측도를 보여주는지 비교 분석한다. 분석 결과, STL-CNN-LSTM 모델은 CNN-LSTM보 다 우수한 예측 성능을 보이며, 예측 오차는 1~5미터 범위 내에 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 정밀한 충돌 회피 전략 개 발에 기여할 수 있으며, 향후 연구에서는 실무 적용을 위한 충돌회피 모델의 설계 고도화 연구에 적용될 것이다.

해양오염사고가 발생하면 해양경찰청에서는 긴급방제에 관한 전략 수립을 위해 유출유 확산 예측모델을 구동한다. 이러한 유출유 확산예측모델은 바람, 해류, 조류 등 해양기상을 기반으로 해상에서 유출유 이동방향과 소멸시간 등을 예측하며, 그 결과를 기 반으로 해양경찰청에서는 방제전략을 수립하고 필요한 방제자원을 동원한다. 이뿐만 아니라 유출유 확산예측모델은 해양경찰청의 해 양환경에 관한 다양한 법률 분야와 연계된 형사법 작용의 기술적 근거를 제공한다. 우선 행정법적 측면에서 해양경찰청이 방제의무자 에게 이행하도록 하는 권력적 행정행위로서의 방제명령 등에 대한 비례성 원칙에 부합하는지를 확인할 수 있고, 이는 행정의무 미이행 에 대한 형사법 작용의 전제 요건이 될 수 있다. 그리고 국제법적 측면에서 관할해역 이원에서 발생한 오염에 대해 국가의 개입여부를 판단할 수 있는 근거를 제공하고, 이는 형사관할권에 대한 판단에 있어 기술적 자료가 될 수 있다. 더불어 형사법적 측면에서는 예측 모델은 해양오염과 유출원 사이의 인과관계를 증명하는 방법으로 활용할 수도 있다. 그리고 기후위기로 친환경선박이 도입되고, 이에 따라 해양오염사고는 인명과 환경에 함께 피해를 주는 복합사고 형태로 변화할 것이다. 이에 따라서 기술적 측면에서 기존 해상에서의 유출유 예측모델은 대기ㆍ해양ㆍ수중에 대한 통합모델로 전환되어야 한다. 그리고 제도적 측면에서 친환경선박의 위험 연료에 대한 관리의무 규정을 마련하여야 하고, 의무이행을 위한 형사정책적 측면에서는 위험연료 유출로 해양환경 위해가 있는 경우에 형사벌 대 상이 될 수 있다. 여기서 통합모델은 환경ㆍ안전이 관한 보호법익 침해를 증명하는 과학적 증거로 활용할 수 있다.