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 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.

예부선은 항만 개발 및 매립, 해상교량 건설, 항로 준설 등 우리나라 해양 산업 건설에 핵심적인 공헌과 역할을 수행하여 왔다. 또한 국내 등록 척수로는 가장 많은 비중을 차지하고 있고, 부선의 경우 전용화와 대형화가 꾸준히 진행되어 일반 상선과 등급의 부선이 운항되고 있다. 이로 인한 해양사고의 증가에도 불구하고 예부선에 대한 국가적인 차원에서의 안전운항 대책이 미흡한 실정이다. 본 연구는 최근 빈번하게 발생하고 있는 해상교량과 관련된 예부선의 사고에 대한 안전 운항 대책을 제안하고자 한 것으로, 해양사고의 통계 자료와 사례 분석, 예부선 운항 실태를 운송계약 측면과 인원 구성을 검토하여 해상교량의 안전 통항을 위해 선학 자체적으로 점검해야 하는 항해계획과 운항점검표를 일례로 제시하고, 예부선의 안전운항 향상을 위한 전자차트시스템 기반의 안전항행지원시스템을 제안한다.