한국형 e-Navigation의 내항성 안전 모듈은 운항 중인 선박을 실시간으로 모니터링하고 내항성의 이상 상태를 사전에 경고함으로써 선박의 안정성을 확보하는 선내 원격 모니터링 서비스 중 하나이다. 일반적으로 선박설계를 위한 내항성능은 주어진 조건에서 선체 운동 시뮬레이션을 수행하여 평가하여 왔다. 하지만 운항 중 선박의 내항성능을 실시간으로 평가하기 위해 이러한 시뮬레이션을 실제 운항조건에 맞추어 수행하는 것은 계산시간의 한계로 인해 현실적이지 않다. 본 연구에서는 기계학습 기반의 근사모델을 활용하여 선박의 내항성능 평가 요소들 중 하나인 횡동요 운동특성을 합리적으로 보다 빠르게 예측하는 방법을 소개하고자 한다. 다양한 학습 기법과 데이터의 샘플링 조건을 적용하여, 얻어진 근사모델의 결과와 운동해석 결과의 오차가 거의 1% 내로 일치함을 보였다. 따라서 이러한 방법을 활용하면 선박의 실시간 내항 성능을 평가하는데 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

일반적으로 메타센터높이가 작은 선박이나 고속선의 경우에는 조종운동 시 큰 횡동요각을 유발하는 것으로 알려져 있다. 이러한 선박의 조종성능 예측 시에는 조종운동에 횡동요의 영향을 고려해야만 보다 정확한 결과를 얻을 수가 있다 즉, 조종운동을 다루는 전후동요, 좌우동요, 선수동요에 횡동요를 포함시키는 4자유도 운동방정식이 요구된다. 본 연구에서는 지금까지 여러 연구자들에 의해 제안되어 있는 4자유도 조종운동 수학모델을 검토 분석하고, 이들 실험자료를 재정리하여 보다 간결하고 실용적인 새로운 수학모델을 제안한다. 아울러 기존의 복잡한 수학모델과 새로운 수차모델에 의한 조종운동 시뮬레이션을 각각 수행하고 그 결과를 비교 검토하여 본 연구에서 제안한 수학모델의 유용성을 검증한다.