2023년 발표된 해양사고 통계에 따르면 해양 사고로 인한 인명피해는 소폭 감소하였지만, 해양 사고 발생 건수는 2021 ~ 2023년 까지 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 해양사고의 예방 및 조치를 위해 정부 기관, 지자체 등에서는 안전 사업 추진 및 CCTV 관제 시스템을 구축하고 있다. 그 중 CCTV 관제 시스템은 야간 환경에서 가시거리 감소, 객체 식별의 어려움 등의 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 저조도 개선 알고리즘을 활용한 야간 해양 환경 개선에 관한 연구를 진행했다. 연구 진행간 저조도 개선 성 능과 실시간 안전 모니터링을 위한 영상 데이터의 처리에 초점을 맞췄다. 총 3가지의 저조도 개선 알고리즘과 2가지의 딥러닝 모델 경량 화 기법을 활용하여 최적의 실시간 저조도 개선 알고리즘을 선정하였다. 본 연구에서는 Bread 알고리즘에 Tensor RT 기법을 적용한 경우 에서 SSIM 0.7, FPS 100을 기록하며 저조도 개선 성능 및 실시간 데이터 처리에 가장 적합한 방안인 것을 입증하였다.

전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사 고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하 기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안 의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인 이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.

해양사고 예방을 위해서는 사고의 원인과 결과에 대한 분석 및 진단뿐만 아니라, 사고의 발생 패턴과 변화 추이를 예측함으로 써 정량적 위험도를 제시할 필요성이 있다. 선박교통과 관련된 해양사고 예측은 선박의 충돌위험도 분석 및 항해 경로 탐색 등 선박교통 의 흐름에 관한 연구가 주로 수행되었으며, 해양사고의 발생 패턴에 대한 분석은 전통적인 통계 분석에 따라 제시되었다. 본 연구에서는 해양사고 통계 자료 중 선박교통관련 사고의 월별, 시간대별 발생 현황 데이터를 활용하여 해양사고 발생 예측 모델을 제시하고자 한다. 국내 해양사고 발생 현황 중 월별, 시간대별 데이터 집계가 가능한 1998년부터 2021년까지의 통계자료 중 선박교통 관련 데이터를 분류하 여 정형 시계열 데이터로 변환하였으며, 대표적인 인공지능 모델인 순환 신경망 기반 장단기 기억 신경망을 통하여 예측 모델을 구축하 였다. 검증데이터를 통하여 모델의 성능을 검증한 결과 RMSE는 초기 신경망 모델에서 월별 52.5471, 시간대별 126.5893으로 나타났으며, 관측값으로 신경망 모델을 업데이트한 결과 RMSE는 월별 31.3680, 시간대별 36.3967로 개선되었다. 본 연구에서 제안한 신경망 모델을 기 반으로 다양한 해양사고의 특징 데이터를 학습하여 해양사고 발생 패턴을 예측할 수 있을 것이다. 향후 해양사고 발생 위험의 정량적 제 시와 지역기반의 위험지도 개발 등에 관한 추가 연구가 필요하다.

우리나라 해양안전심판원은 해양사고가 발생하였을 때 해양안전심판절차에 따라 해양사고를 조사하는 기관으로 해양사고를 전문으로 조사할 수 있는 역량을 갖춘 조사관을 필요로 한다. 해양안전심판원의 조사관은 2급 이상의 해기사면허를 요구하고 있으며, 승 선경력을 갖춘 경력자로 선박에 대한 전문지식을 소유하고 있지만, 해양사고 조사에 관한 기술 역량은 별도의 교육이 필요하다. 하지만 현재의 해양사고 조사관을 위한 교육은 행정업무가 주된 내용으로 조사 기술 역량 향상에는 부적합하여 이에 대한 개발이 시급한 실정이 다. 본 연구는 해양사고 조사관을 위한 기술 역량 강화를 목적으로 해양사고 조사관 교육 콘텐츠를 설계하기 위해 진행되었다. 이를 위하 여 현행 조사관 교육내용의 분석, 관련 법령의 검토, 선진 해양국가 및 국내 유사 교통기관들의 조사관 교육내용을 분석하였다. 연구의 결 과로써 조사 기술 역량 강화에 중점을 둔 교육 콘텐츠를 설계하였고, 이를 각 5일이 소용되는 신규교육과 전문교육 과정으로 나누어 제안 하였다. 설계된 교육 콘텐츠를 바탕으로 우리나라 해양사고 조사관의 업무여건 등을 충분히 반영하여 심층적인 연구가 진행된다면 조사 기술 역량 향상에 큰 도움이 될 것으로 사료된다.

우리나라에서 발생한 최근 10년간의 해양사고를 살펴보면 다른 종류의 사고에 비하여 해양 부유물에 의한 해양사고가 뚜렷하 게 증가하고 있는 것을 알 수 있다. 본 연구에서는 연간 발생한 해양사고에 대한 중앙해양안전심판원과 해양경찰청의 통계연보를 분석하 고 비교 검토해보았다. 두 기관의 통계는 일부 상이한 부분이 있었지만 전체 해양사고 통계 중 부유물 해양사고의 수치는 지속적으로 증 가하고 있었고 어선과 비어선으로 나누었을 때 어선에서 특히 많이 발생하고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 부유물 감김 해양사고의 원 인이 되는 주된 부유물질은 어망, 어구, 밧줄류에 기인한 비율이 압도적으로 많았다. 해양 플라스틱과 관련된 국내외 정책들을 들여다보 면 대부분 해양오염 자체를 예방하고 해양쓰레기를 회수하는데 집중하여 해양환경적인 문제로 인식하고 있는 것이 대부분이다. 또한 해 양환경 및 해양 쓰레기와 관련된 대표적인 법인 「해양환경관리법」과 「해양폐기물 및 해양오염퇴적물 관리법」을 살펴보면 해양쓰레 기를 해양폐기물의 한 종류로써 인식하고 있으며 폐기물의 종류와 정의는 다루되, 해양쓰레기에 관한 정의는 찾아보기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 선박의 운항에 영향을 미칠 수 있는 해양 플라스틱 쓰레기 규제와 관련된 법제도를 살펴보고 개선방안을 제시해 보고자 하였다. 그리고 선박의 안전한 항행과 운항에 적합한 해양 쓰레기에 관한 정의가 부재하기에 이에 맞는 해양쓰레기의 범위를 제 안하여 그 개념을 명확히 해보고자 하였다.

HNS 사고 후 활용할 수 있는 모니터링 지침 개발을 위해 국내외 HNS 사고 후 해양환경영향평가 및 모니터링 관련 사례를 검토하였다. 그 첫 단계로 해양생물 및 서식처를 중심으로 하는 HNS 사고 후 모니터링 및 해양환경영향평가 지침을 개발하였고, 의사결정자 및 작업실무자들에게 적합하도록 내용을 구성하였다.