상선에 비해 잦은 변침을 하고 어획물로 인한 중량 및 무게중심의 변화와 같은 다양한 운항조건을 가진 어선의 경우, 조종성능 은 선박 운항 시에 매우 중요한 역할을 한다. 소형 어선의 사고는 2022년 기준 전체 해상 사고의 약 60%를 차지하며, 이는 부족한 조종성 능으로 인한 충돌과 좌초 사고가 주요 원인이다. 특히 10톤 미만의 소형선박에서 발생한 사고는 전체 사고의 약 65%를 차지하는데, 소형 어선의 조종성능 관련 기준이 부재하여 이를 정확히 평가하기엔 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 4.99톤급 소형 어선을 대상선으로 선 정하여 3D-CAD로 모델링 한 후, 상용 수치해석 프로그램인 STAR-CCM+를 활용하여 선박의 조종운동 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 이 를 바탕으로 다양한 표준재화상태와 무게중심을 고려하여 10° / 10° 및 20° / 20° zigzag test와 35° turning test를 수행하였고, 선체 중량이 증가 함에 따라 변침성능이 감소하고 선회성능이 향상되는 경향을 분석하였다. 그 중, 만재출항과 부분만재입항 상태에서는 상대적으로 선회 성능이 부족한 결과를 확인하였다. 이를 바탕으로 소형선박의 안전한 운항을 위한 표준재화상태와 무게중심을 고려한 조종성능의 평가 및 그에 상응하는 표준화된 조종성능 평가 기준의 필요성을 제시하였다. 또한, 본 연구의 조종성능 평가 결과가 소형선박의 조종성능 평 가 기준 선정을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

주로 소형어선에서 발생하고 있는 연근해에서의 전복사고를 예방하기 위해 소형어선의 복원성 평가는 중요하다. 하지만 국내 ｢어선법｣에서는 24m 미만의 소형어선에 대한 복원성 평가 규정이 미비한 실정이다. 2022년 해양수산부에서 안전복지를 강화하여 고시한 표준어선형에 관한 안전성 기준에 따르면, 표준어선형을 따르는 선박은 길이와 무관하게 안전성 기준에 따른 복원성을 가져야 한다. 이에 본 연구에서는 상기 기준을 활용하여 24m 미만에 해당하는 4.99톤급 어선에 대한 복원성 평가를 수행하고 해당 기준으로 복원성을 평가 하는 것이 적합한지 검토하는 것을 목표로 한다. 또한 다양한 상부구조물을 가지는 4.99톤급 소형어선에 대해서도 해당 기준이 유효한지 검토를 수행한다. 이를 위해 어선의 초기횡메타센타높이(GM)를 이용한 초기복원성과 한계경사각에서의 복원정(GZα)을 평가하였다. 그리 고 현재 표준어선형의 소형어선에서 주로 활용되는 상부구조물의 형태를 활용하여 대상선과 동일한 하부 선형과 제원을 가지는 소형어 선 6종을 추가로 선정하여 상부구조물 변화에 따른 복원성 변화도 검토하였다. 4.99톤급의 표준어선형을 대상으로 한 연구 결과, 안전복 지를 강화한 표준어선형에 대한 안전성 기준은 4.99톤급 표준어선형의 어선에도 적용 가능하며, 상부구조물에 변화에 따른 복원성 변화는 크지 않은 것으로 확인되었다.

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.

본 논문에서는 소형어선의 운동 응답을 예측하기 위해 딥러닝 모델을 구축하였다. 크기가 다른 두 소형어선을 대상으로 유체 동역학 성능을 평가하여 데이터세트를 확보하였다. 딥러닝 모델은 순환 신경망 기법의 하나인 장단기 메모리 기법(LSTM, Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 딥러닝 모델의 입력 데이터는 6 자유도 운동 및 파고의 시계열 데이터를 사용하였으며, 출력 라벨로는 6 자유도 운동의 시계열 데이터로 선정하였다. 최적 LSTM 모델 구축을 위해 hyperparameter 및 입력창 길이의 영향을 평가하였다. 구축된 LSTM 모 델을 통해 입사파 방향에 따른 시계열 운동 응답을 예측하였다. 예측된 시계열 운동 응답은 해석 결과와 전반적으로 잘 일치함을 확인 할 수 있었다. 시계열의 길이가 길어짐에 따라서 예측값과 해석 결과의 차이가 발생하는데, 이는 장기 데이터에 따른 훈련 영향도가 감 소 됨에 따라 나타난 것으로 확인할 수 있다. 전체 예측 데이터의 오차는 약 85% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 보였으며, 소형어 선의 시계열 운동 응답을 잘 예측함을 확인하였다. 구축된 LSTM 모델은 소형어선의 모니터링 및 경보 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

The first step is to determine the principal dimensions of the design ship, such as length between perpendiculars, beam, draft and depth when accomplishing the design of a new vessel. To make this process easier, a database with a large amount of existing ship data and a regression analysis technique are needed. Recently, deep learning, a branch of artificial intelligence (AI) has been used in regression analysis. In this paper, deep learning neural networks are used for regression analysis to find the regression function between the input and output data. To find the neural network structure with the highest accuracy, the errors of neural network structures with varying the number of the layers and the nodes are compared. In this paper, Python TensorFlow Keras API and MATLAB Deep Learning Toolbox are used to build deep learning neural networks. Constructed DNN (deep neural networks) makes helpful in determining the principal dimension of the ship and saves much time in the ship design process.

해상에서 전복사고가 발생하면 선박이 복원성을 잃고 전복되는 과정에서 승선 하고 있던 선원의 사망․실종․부상 등 인명사고가 발생하는 동시에 전복에 따 른 선체 침수 및 침몰로 인해 선박 소유자는 엄청난 경제적 손실을 입게 된다. 따라서 동일한 전복사고가 발생하는 것을 방지하기 위해서는 현행 선박길이24미터 이상 어선에만 적용되는 복원성검사 및 만재흘수선 표시 규정에 대하 여, 허가받은 어업의 형태와 어구의 종류를 고려하여 총톤수 20톤 미만의 소형 어선으로 확대할 필요가 있다. 또한 기중기 등 조업에 사용하는 중량 어로설비 설치 유무에 따라 추가적인 복원성검사 및 만재흘수선을 표시하고, 사고선박에 대해서는 동일한 사고가 다시 발생하지 않도록 임시검사 규정을 강화하는 등 실질적이고 효과적인 검사 규정이 필요하다. 이에 따라 이 연구에서는 2017년부터 2021년까지 최근 5년간의 해양안전심판 원 재결서를 바탕으로, 자주 발생하고 있는 길이 24미터 미만의 소형어선 전복 사고 발생 원인과 소형어선 검사 규정의 문제점에 관한 연구를 통한 어선검사 규정 개선방안을 모색하였다.

최근 5년간 발생한 해양사고를 분석한 결과, 소형선박은 전체 좌초사고의 77.0 %를 차지하고, 인명사상도 66.1%로서 매우 높았 다. 목포지방해양안전심판원은 2021년 72건을 재결하였고, 이중 좌초사건은 10건이었다. 그리고 좌초사건 중 8건은 소형어선에서 발생하 였다. 본 논문은 2021년 목포지방해양안전심판원에서 재결하였던 소형어선에서 발생한 8건의 좌초사고에 대해 분석하였다. 이 소형어선 의 좌초사고는 맑은 날씨에 시정이 2~4마일로 양호하고, 파고 1미터 이내로 양호한 해상상태에서 발생한 것을 파악되었다. 그리고 좌초사 고의 주요 원인은 피로에 따른 졸음 운항, 경계 소홀, 선위확인 소홀, GPS Plotter 과신, 해도도식 및 조석간만의 차에 대한 이해부족 등인 것으로 나타났다. 이에 소형어선의 좌초사고 저감을 위해 다음의 방안을 제시하였다. 첫째, 갑판부 항해당직 부원교육을 이수한 선원이 선장을 보좌하도록 하여야 한다. 둘째, 졸음 방지용 경보장치는 조타실에 설치하여야 한다. 셋째, GPS Plotter의 성능기준과 최신화를 위해 제도는 마련되어야 한다. 마지막으로, 소형어선 선장은 주기적으로 해도도식과 기초 지문항법을 숙지할 수 있도록 교육을 받아야 한다.