곧 다가올 미래에는 자율운항선박, 육상 원격제어센터에서 제어되는 선박, 그리고 항해사가 탑승하여 운항하는 선박이 함 께 공존하며 해상을 운항할 것이며, 이러한 상황이 도래했을 때 해상 교통 환경의 안전을 평가할 수 있는 방법이 필요할 것으로 사료 된다. 이에 본 연구에서는 자율운항기술을 사용하여 항해사가 직접 조종하는 선박과 자율운항선박이 공존하는 해상환경 하에서 선박 조종시뮬레이션을 통해 통항 안전성을 평가하기 위한 방안을 제시하였다. 자선은 6-자유도 운동 기반의 MMG 모델을 심층 강화학습 기법 중 하나인 PPO 알고리즘으로 학습하여 자율운항 기능을 갖출 수 있도록 설계하였다. 타선은 평가 대상 해역의 해상 교통 모델 링 자료로부터 선박이 생성되도록 하였고, 기 학습된 선박모델을 기반으로 자율운항 기능을 구현되도록 하였다. 그리고 해양기상 자 료 데이터베이스로부터 조위, 파랑, 조류, 바람에 대한 자료를 수집하여 수치 모델을 수립하고 이를 기반으로 해양기상 모델을 생성하 여 시뮬레이터 상에서 해양 기상이 재현되도록 설계하였다. 마지막으로 안전성 평가는 기존의 평가 방법을 그대로 유지하되, 선박조 종시뮬레이션에서 해상교통류 시뮬레이션을 통한 충돌 위험성 평가가 가능하도록 하는 시스템을 제안하였다.

The need for an intelligent information-based ship accident prevention and control system for various marine accidents is very clearly emerging. As it is a variety of marine accidents, the causes are diverse. Therefore, it can be said that it is very important to prevent these marine accidents and their causes in advance. Therefore, a study was conducted on an intelligent information-based ship safety management decision support system that provides information necessary for decision-making at sea and land through an integrated management device for ships that informs safety-related risks in real-time ship operation. In the future, we intend to pursue the development of a system that can aim for safer and more economical ship operation by linking it to navigation instruments through the evaluation and analysis of AI, IoT, and big data.

본 연구는 스마트 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ship, MASS) 기술 개발 및 실증을 위한 산학 과제로서 목포해양 대학교와 삼성중공업이 함께 참여한 연구가 안전하게 실시되어 질수 있도록 안전관리 절차서를 개발하였다. 본 연구에서는 국내 및 국 제해사기구(International Maritime Organization, IMO)의 관련 가이드라인 및 해사 관련법 검토를 거쳐 안전관리 절차서를 개발하였다. 안전관리 절차서는 자율운항선박의 관련 해당 당국과 이해관계자들이 시스템 및 기반 시설에서 시험의 안전 및 환경 보호와 관련하여 적절하게 실시하기 위하여 국제해사기구에서 제시한 자율운항선박 시험을 위한 지침(MSC.1/Circ.1604, Annex : Interim guidelines for MASS trials)의 의거하여 개발 하였다. 개발된 안전관리 절차서는 당직체제로 운항 중인 선박에 항해보조기기로 탑재한 자율운항요소기술을 적용한 시스템의 해상 실증 시험을 위하여, 대한민국 연안의 해양환경보호와 항행 안전을 준수하면서, 관련 시스템의 시험이 안전하고 안정적으로 수행할 수 있도록 개발되었다.

지구 온난화로 인하여 극지역의 얼음이 빠르게 해빙되면서, 북극해에서 운항 하는 선박이 꾸준히 증가함에 따라, 극지해에서의 선박안전 확보와 환경보호에 관한 관심이 국제해사기구 회원국들에게 공유되기 시작하였다. 국제해사기구는 2002년에 강행규정이 아닌 북극 빙해역을 운항하는 선박에 대한 지침을 제정한 바 있다. 2014년 11월 21일 해사안전위원회 제94차 회의에서 극지해에서 운항하는 선 박에 대한 국제코드의 선박 안전 관련 규정인 PartⅠ-A 및 Ⅰ-B1)와 이를 의무 적으로 적용하기 위한 해상인명안전협약의 개정안으로 새로운 부속서 제XIV장 (극지해에서 운항하는 선박의 안전조치)을 채택하였다.2) 또한 2015년 5월 15일 해양환경보호위원회 제68차 회의에서는 국제코드의 환 경보호 규정인 Part Ⅱ-A 및 Ⅱ-B와 이를 강제화 하기 위한 해양오염방지협약 부속서Ⅰ(유류오염방지), Ⅱ(유해액체물질오염방지), Ⅳ(오수오염방지) 및 Ⅴ(폐 기물오염방지)의 개정안을 채택하였다.3) 이 국제코드는 극지해에서 안전한 선 박운항과 극지역 환경보호를 제공하는 것을 목적으로 하고 있으며 해상인명안 전협약과 해양오염방지협약의 개정안의 발효에 따라 2017년 1월 1일 발효된 다.4) 따라서 이 논문은 Polar Code의 제정경과와 주요 채택 내용의 검토를 통하여 그 핵심이 무엇인가를 파악한 다음, 발효에 대비하기 위한 우리나라 정부 및 관련 산업계의 바람직한 대응방안을 제시하는 것을 목적으로 작성된 것이다.

지구 온난화로 인해 북극해에 얼음이 빠르게 해빙되어 상업적 운항이 진행되고 있다. 극한의 조건에서도 북극해 항로를 개척하는 이유는 기존 항로보다 운항거리 단축되어 경제적으로 이익을 가지고 오기 때문이다. 이에 국제해사기구(IMO)에서는 북극해 항로를 안전하게 운항하기 위해 극지운항선박 안전기준(Polar Code)이 제정하였다. 본 연구에서는 북극해 안전 운항을 위해 항해사가 반드시 알아야 하는 얼음의 종류 및 극지운항선박 안전기준에 대해 설명하였다. 그리고 북극해를 운항하는 통항선의 안전 운항에 대한 이론적 지식을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 그 결과 안전 운항을 위해서 통항선들은 얼음 진입 전 감속을 통해 얼음을 분석하고 얼음을 안전하고 효율적으로 쇄빙하기 위해 직각으로 진입해야 함을 알 수 있었다. 또한, 얼음에 진입 후 항로(lead)운항에 대하여 시뮬레이션을 실시한 결과 변침이 곤란하여 전방의 통항선에 대한 긴급상황 대처 훈련이 필요한 것으로 판단된다. 향후 다양한 조건의 시나리오를 통해 면밀한 분석이 필요할 것으로 본다.

본 논문에서는 컬러정보와 깊이정보를 사용하여 얼굴을 검출하고 추적한 후 항해사의 졸음을 탐지하는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성된다. 얼굴검출 과정에서는 기존의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 Adaboost 알고리즘을 사용하며, Adaboost로 입력되는 영상의 영역을 사람이 존재하는 영역으로만 제한하여 얼굴을 검출한다. 얼굴검출 과정에서 얼굴이 검출되면 그것을 템플릿으로 하여 얼굴추적 과정이 수행된다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 실험영상을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험결과 제안한 졸음탐지 방법은 기존의 방법에 비해 약 23 %의 수행시간을 보였으며, 또한 졸음탐지 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1 %의 낮은 추적오차율을 보였다.