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.

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.

국제해사기구에서는 해상에서의 선박의 충돌방지와 그로 인한 해양환경의 보호를 목적으로 1993년 11월 선박조종성능에 대 한 잠정지침을 채택한 이후, 축적된 데이터를 바탕으로 2002년 12월 선박조종성능에 대한 확정된 지침을 채택하였다. 하지만 채택된 지침은 만재상태, 등흘수 및 선박의 최대 출력(MCR)의 85 %에 해당되는 선속의 최소 90 % 이상에서의 지침으로, 동 지침은 항해사에게 필요한 실 항해조건에서의 조종성능 정보를 제공하는 데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 항해사, 선장 및 선박조종에 대한 식견을 갖추고 있는 전문가를 대상으로 빈도분석과 AHP 분석기법을 실시하여 현 지침에 대한 활용도 및 실제 선박조종에 필요한 정보가 무 엇인지를 식별하였다. 연구결과 선박을 운항하는 항해사에게 필요한 조종성능 정보는 5~10°의 소각도에서의 선회권 정보, 항해속력(Sea speed)이 아닌 조종속력(Maneuvering speed)에서의 z-test 정보라는 것을 확인하였고, 속도제어 관련하여서는 항해속력 및 만재상태에서의 정지성능에 대한 정보보다 감속타력, 가속타력 등에 대한 정보가 더 필요하다는 것을 확인하였다. 도출된 결과는 선박을 조종하는 항 해사에게 필요한 선박조종성능기준 지침마련에 대한 기초자료로 활용도가 높을 것으로 사료된다.

본 연구는 항해사가 근접상황에서 심리적 충돌의 두려움으로 당황하여 규정된 충돌 회피조치를 수행하지 못하는 인적오류 상황을 연구하였다. 연구 목적은 선박 간 근접상황에서 항해사의 인적특성 요인인 승선경력, 면허등급, 연령요인이 충돌위험도에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 본선과 상대선박 간 네 가지 대표적인 근접상황의 충돌침로에서 항해사가 지각한 충돌위험도 값을 측정, 정량화된 데이터를 얻기 위하여 시뮬레이터를 이용하여 충돌위험도 측정실험을 설계하고 두 척의 선박이 거리 2.5해리에서 충돌상황까지 상호 10 노트의 속도로 접근할 때 본선의 30명의 항해사의 심장박동변이를 측정하여 항해사가 지각한 충돌위험도 측정데이터를 확보하였다. 측정 값에 대한 다중회귀분석 결과 항해사의 승선경력과 면허등급 요인은 충돌위험도에 부(-)의 영향을 미쳤고, 연령은 영향을 미치지 않았다. t-검정 결과 승선경력≤4년인 항해사는 승선경력≥5년인 항해사 보다 충돌위험도 값이 유의미하게 높았고 면허등급 요인은 4 ~ 6급 그룹이 2 ~ 3급 그룹보다 충돌위험도 값이 유의미하게 높게 나타났다. 본 연구결과는 충돌위험경보시스템 개발에 적용될 수 있을 것이다.

이 연구는 운항자가 항해 중 위험을 느끼는 고정 및 이동 물표에 대한 해상교통위험성평가에 대한 것이다. 이를 위해 선박 길이와 속력, 선박조종성능이 고려된 동적선박영역을 기초로 한 충돌위험평가식을 구하였다. 특히, 동적선박영역과 충돌위험평가식을 하이브리드 결합하여 자선의 크기, 속력 등의 영향을 정량적으로 지표화한 항해위험성평가모델을 검토 및 개선하고자 한 것이다. 기존 항해위험성평가 모델에 적용이 부족한 속장비(speed length ratio) 즉, 선박의 길이와 속력에 대한 비가 고려된 새로운 형태의 해상교통위험성평가 모델을 제안하고자 한다. 그 결과 무차원 속력 즉, 속장비가 클수록 CJ 값이 크며, CJ 값은 속장비에 의해 잘 표현되고 있다. 또한, 속장비가 크면 속장비가 작은 경우보다, 보다 먼 거리에서부터 [주의], [경계], [위험] 또는 [매우위험]상태에 도달한다. 이 연구의 결과는 위험항로 회피 또는 최적항로 구축, 방파제폭이나 교량경간 등을 포함한 항로나 항만개발, 연안항해용 안전해도 개발 및 향후 자율운항선박과 같은 스마트선박의 운항 중 충돌방지와 최적항로 선정에 자료로 사용될 수 있을 것이다.

본 연구에서는 비협약선박의 항해·통신환경에 대해 법제도적 측면에서 현황조사를 통해 문제점을 파악하여 연안선박의 항해안전을 높이기 위한 항해지원서비스를 식별하고, 식별된 항해지원서비스별로 기능요건과 운영방안에 대하여 연구하였다. 연안선박에 대한 항해지원서비스로 전자해도서비스, 연안여객선 및 위험물 운반선 등 사고취약선박에 대한 운항모니터링지원 및 항해계획지원서비스 등을 식별하였으며, 이들 서비스 구현을 위한 인프라로서 선박항법시스템, 육상지원센터 및 해상무선통신시스템에 대한 구성방안을 논의하였으며, 운영방안으로서 해사안전법에서 정의하고 있는 위험물운반선박, 길이 200미터 이상의 거대선박 및 시속 15노트 이상으로 항해하는 고속여객선 등 해양사고 취약선박에 대해 항해지원서비스 시나리오를 논의하였다. 본 연구는 우리나라 연안해역에서 종합적인 선박안전운항관리 체계를 확충하는데 기초 정책자료로 활용될 수 있으며 나아가 우리나라 연안에서 비협약선박의 해양사고 예방에 기여할 수 있다고 본다.

본 연구는 인적오류 예방을 위해 선박 충돌위험 가능성이 높은 여섯 가지 선박조우상황(Head on, 045°, 090°, 135°, Overtaking, Overtaken)에 대해서 양 선박의 거리가 점차 감소될 때 항해 당직자가 느끼는 충돌위기체감지수(Collision Risk Perception Index, CRPI)를 획득하고 통계분석을 통하여 신뢰도분석 및 가설을 검증한 후 곡선근사과정을 통해 다항 계수로 모델링하는 것이 목적이다. 해상에서 실제 경비함 두 척과 항해당직 승조원 총 30명을 대상으로 CRPI 데이터 획득 실험을 하였으며 데이터 분석결과 각 조우상황에서 높은 신뢰도를 나타냈고 유의미한 결과를 나타냈다. 또한 타 선박 조우시 양 선박간 거리가 가까워지는 상황에서 항해당직자의 승선경력과 연령이 많고, 상위면허를 보유 할수록 CRPI에 음(-)의 영향을 미친다는 것을 알았다. 또한 3차 다항식 모델로 CRPI를 추정한 결과 평균제곱오차(RMSE)는 Head on에서 1.19, 045°에서 0.87, 090°에서 0.81, 135°에서 0.71, Overtaking에서1.29, Overtaken에서 0.87로 나타나서 CRPI 곡선근사가 유용함을 알았다.