본 연구는 상선과 어선의 충돌사고를 예방하기 위한 인공지능(AI) 기반 충돌 회피 시스템의 도입을 위하여 해외 사례를 조사하 고 도입에 필요한 기술적 요소 고찰을 통해 구체적인 도입 방안을 제안하였다. 최근 10년간 발생한 상선의 해양사고 통계를 분석한 결과, 약 87%가 인적 과실에 기인함을 확인하였다. 기존의 충돌 예방 대책은 주로 선원 교육과 항해 규칙 준수에 초점을 맞추었으나, 인적 오류 를 완전히 배제하는 데에는 한계가 있었다. 이에 따라 AI 기반 충돌 회피 시스템의 도입이 해상 안전을 위한 효과적인 해결책으로 주목받 고 있다. 본 연구에서는 AI 기반 충돌 회피 시스템의 기술적 개념과 핵심 요소를 고찰하고, 해외 사례를 통해 시스템의 실효성을 검증하 였다. 또한 우리나라 해운업계의 현황을 분석하여 도입을 위한 절차와 방법을 제시하였으며, 기술 도입이 미치는 긍정적인 영향을 평가하 였다. 연구 결과, AI 기반 충돌 회피 시스템은 실시간 데이터 분석과 자율적 회피 기능을 통해 충돌 위험을 효과적으로 줄일 수 있음을 해외 사례 연구를 통해 확인하였다. 그러나 기술 개발, 법적 규제 정비, 산학연 협력 강화 등 도입을 위한 다양한 과제가 존재하며, 이를 해결하기 위한 정책적 지원이 필요함을 강조하였다. 본 연구는 선박 충돌사고 예방 등 해상 안전에 기여할 수 있는 실질적인 방안을 제시 함으로써 관련 분야의 학술적 및 실무적 발전에 이바지하고자 한다.

지난 5년 동안 해양안전심판원 재결서의 충돌사고 원인에 대한 통계나 사고 원인을 보면, 해상에서 발생하는 충돌사고의 직접적인 원인 중 약 70～80% 이 상이 경계 소홀이다. 경계 소홀을 초래하는 간접요인으로는 인적, 기계적, 환경 적, 구조적 요인이 있으며, 대표적인 인적 요인은 당직자가 자리를 비워 경계 를 하지 않았거나 당직 중 다른 일을 하거나 초기 상대 선박 인지 후 움직임을 지속적으로 관찰하지 않아서 발생하였다는 연구 결과들이 있다. 어선은 어업 종류에 따라서 선수 갑판에 기중기, 양망기, 집어등, 데릭 등 여 러 가지 어로 설비를 설치하여 운영하고 있으며, 설치된 대형 어로 설비나 갑 판에 적재된 부피가 큰 어구들로 인해 조종자의 시야를 제한하는 환경적, 구조 적 맹목 구간으로 작용할 수 있다. 조종자의 시야 확보는 선박의 사고 예방과 안전 항해에 있어서 아주 기본적 이면서도 가장 중요한 사항으로, 당직자가 전방 경계를 할 수 없거나 경계를 방해하는 환경적 또는 구조적 문제에 의해 발생하는 충돌사고는 시야를 가리는 환경이나 구조물을 근본적으로 제거하는 것이 사고를 줄이는 가장 좋은 방법이다. 따라서 충돌사고의 가장 큰 원인인 당직자의 경계 소홀을 초래하는 여러 가 지 요인 중에서 선체의 구조물이나 어로 설비, 적재 어구 등에 의해 조종자의 시야를 방해할 수 있는 외부적 문제점들을 찾아서 개선방안을 모색하였다.

선박의 안전운항에서 충돌회피는 핵심적인 요소이며, 자율운항선박의 출현과 인공지능 기술의 발전에 따라 충돌회피 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 충돌회피 기준 설정에는 객관적인 기준이 없어 어려움이 있으며, 국제해상충돌예방규칙 17조에서도 유지 선박의 충돌회피협력 동작 시점이 명확히 정의되지 않아 실무적인 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 Lee and Furukawa(2022)는 새로 운 충돌평가 모델인 CDC(Computed Distance at Collision)를 제안하였으며, 이 모델은 두 선박 간의 충돌 위험을 정확하게 평가하는 데 기여 하였다. 본 연구는 기존 CDC의 한계를 보완하고 실용화를 목표로, 선박의 기준좌표를 GPS 안테나 위치로 개선하여 충돌평가의 실용성을 높이고자 한다. 시나리오로 부산 신항과 통영 입항 구간을 선택하여 개선된 CDC를 적용한 결과, 두 선박 간 충돌 회피의 구체적인 시점 을 정량적으로 도출하였다. 본 연구의 결과는 VTS의 선박 관제에 실질적인 도움을 제공할 수 있는 데이터로 활용될 수 있으며, 향후 선박 운항 안전성을 높이는 데 기여할 것이다.

본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평 가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster－ Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선 박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster－Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인 한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.

Ship collision accidents not only endanger the safety of ships and personnel, but also may cause serious marine environmental pollution. To solve this problem, advanced technologies have been developed and applied in the field of intelligent ships in recent years. In this paper, a novel path planning algorithm is proposed based on particle swarm optimization (PSO) to construct a decision-making system for ship's autonomous collision avoidance using the process analysis which combines with the ship encounter situation and the decision-making method based on ship collision avoidance responsibility. This algorithm is designed to avoid both static and dynamic obstacles by judging the collision risk considering bad weather conditions by using BP neural network. When the two ships enter a certain distance, the optimal collision avoidance course and speed of the ship are obtained through the improved collision avoidance decision-making method. Finally, through MATLAB and Visual C++ platform simulations, the results show that the ship collision avoidance decision-making scheme can obtain reasonable optimal collision avoidance speed and course, which can ensure the safety of ship path planning and reduce energy consumption.

신안군 해역의 섬을 통한 관광사업이 활발해지면서 도서 간을 연결하는 해상교량은 현재까지 총 13개가 완공되었다. 그러나 통항로에 설치된 해상교량은 선박통항에 있어 위험성을 주며, 특히 섬과 섬을 연결하는 연도교의 경우 수로의 폭이 매우 좁아 그 위험도 는 더욱 높다. 본 연구는 신안군 해역의 연도교에 대한 해상교통조사를 토대로 교각과 선박의 충돌위험도를 항만수로의 위험도 평가 모 델인 IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program)을 활용하여 평가하였다. 그 결과 신안1교가 충돌확률이 가장 높은 것으로 분석되었으 며, 통항선박의 대부분은 연안 여객선으로 나타났다. 또한, 신안1교는 대상해역의 교각 중 가장 충돌사고가 많이 발생한 곳으로 본 연구 에서는 그 원인을 분석하고자 하였다. 신안1교 해역환경의 위성사진을 영상처리기법으로 분석한 결과 해도에는 볼 수 없는 장애물이 교 량 근처에 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 이로 인해 장애물을 피해 교량의 통항유도방식인 양방향 통항과 달리 한 방향으로 통항이 집 중되는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 영상처리기법을 활용한 위험원인 분석방법은 향후 연도교의 위험요인 분석을 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

선박 간 충돌사고의 원인 분석에서는 해당 사고에 적용되는 항법에 따라 책 임관계가 달라질 수 있으며, 이는 해당 사고와 관련한 민사나 형사소송에까지 영향을 미치게 된다. 따라서 선박충돌사고에 있어 항법 적용의 기본적인 원칙 은 중요하다. 현재 우리 해양안전심판원에서는 양 선박이 상당한 시간과 여유를 가지고 접근하여, “항행 중인 한 선박의 입장에서 상대 선박이 어떤 동작을 취하고 있 는지 파악하고 다음에 어떤 동작을 취할 것인지 예상할 수 있을 정도로 상당기간 침로 및 속력을 유지한 상태”에 한하여 항법규정에 명시되어 있는 일반적 인 항법을 적용하고 있다. 이러한 조건에 맞지 아니하여 일반적인 항법을 적용 하는 것이 적절하지 아니한 경우 선원의 상무 규정이 적용되고 있다. 한편, 사고 수역이 무역항의 수상구역 등인 경우 ｢선박의 입항 및 출항 등에 관한 법률(이하 “선박입출항법”이라 한다)｣의 항법규정이 우선 적용되며, ｢선박 입출항법｣에서 따로 정하지 않는 부분은 ｢해사안전법｣상의 항법규정을 적용하 게 된다. 무역항의 수상구역 등을 제외한 우리 영해와 이와 접속한 수역에서는 ｢해사안전법｣상의 항법규정이 적용될 것이며, 이 법률에 명시적 규정이 없는 경우에는 선원의 상무 규정이 적용될 것이다. 항법의 적용에 있어 항법 적용의 시점(始點) 문제는 중요하다. 항법 적용의 시점은 어느 지점에서 충돌의 위험성이 존재하기 시작하였는지에 대한 판단을 기준으로 하여, 최근접점까지 도달하기 15분전이 되는 지점 및 양 선박 간의 거 리가 3마일 이내가 된 지점을 함께 고려하여 결정하여야 할 것이다. 양 선박 간의 항법변경에 대한 합의는 양측이 시간적 여유를 두고 충분히 항 법변경을 약속한 상태에서만 인정할 수 있을 것이고, 이러한 합의의 효과는 ｢ 선박입출항법｣과 ｢해사안전법｣에 명시된 항법에 우선한다.

본 연구의 목적은 과거 12년(2010~2021년)간 발생한 상선의 충돌사고 668건을 조사하여 충돌의 원인요인을 조사하고 이를 통계 적으로 분석하여 항해사의 인적과실 예방 충돌회피(HEPCA) 모델을 제안하는 것이다. 중앙해양안전심판원의 통계연보 및 충돌사건 재결서 를 조사하여 상선의 충돌 원인요인 데이터를 수집하고 통계분석 도구인 SPSS를 이용하여 빈도분석을 수행하였다. 1단계 분석으로 상선 충 돌사고 668건을 대상으로 충돌원인을 분석하였고, 2단계 분석에서는 식별된 최대빈도 원인요인을 세부적으로 분석하였다. 분석결과, 충돌 원인은 항해사의 인적과실이 98 %인 것으로 식별되었으며, 빈도 높은 요인 순서는 경계소홀 〉항행법규위반 〉조선 부적절 순이었다. 경계 소홀의 원인 요인은 주로 상대선 초인 후 지속감시 소홀이었으며 상대선박의 존재를 인식하지 못한 원인은 주로 당직시간에 다른 작업을 한 요인이었다. 분석결과를 적용하여 인적과실 예방을 위한 HEPCA 모델을 제안하였고, 이를 재결서의 충돌사건에 적용해보았다. 본 연구결과는 해기사 교육기관 및 실무에서 항해사의 인적과실로 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 교육 자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

한·중 무역거래가 날로 증가함에 따라 한·중 양국의 해상운송 규모가 빠르게 확대되고 있다. 하지만 이는 선박충돌문제를 초래 하고 있으며, 특히 한·중 양국 선박이 밀집한 황해와 동해 수역에 집중되어 있다. 선박충돌 사고가 해상 교통안전과 해상 환경에 부정적인 영향을 미치는 동시에 선적국, 충돌발생지 등 섭외적 요인으로 인한 복잡한 법적 문제를 야기하고 있다. 한·중 양국의 국내법 규정이 서로 다르기 때문에 양국은 같은 문제에 대해 서로 다른 의견을 보이고 있다. 국제적으로도 일부 관련 선박충돌에 관한 국제조약들이 있으며 이러한 국제조약들은 모두 각국의 이익균형의 결과물이며 궁극적인 목적은 글로벌 선박충돌과 관련한 법률의 통일에 있다. 한중 양국은 선박충돌 방면에서 모두 국제조약을 참조하여 국내법을 국제조약에 접목하였으며 이는 동시에 해사국제법의 통일에도 적극적인 작용을 하였다. 침권책임법의 발전은 선박충돌의 침해에 대한 이론적 뒷받침을 제공하였다. 중국 해사법원이 발표한 보고서에 따르면 과학기술 수준의 제고에 따라 자연환경과 객관적 영향요인이 선박 충돌사고 위험을 크게 낮췄으나 해안에서 상선과 어선이 충돌하는 사고가 자주 발생하므로 이를 중시해야 한다. 국제조약과 중국국내의 입법에서는 선박충돌에 대한 세부적인 법적 규정을 두고 있지만 선박충돌침해 이론에 대하여 여전히 이를 보완하고 발전해 나가야 한다. 본 글은 선박충돌 적용에 있어서 중국입법 및 사법사례의적용을 검토하는 동시 에 한국의 법률규정을 참조하여 선박충돌문제에 대한 한중 양국의 법률규정에 대하여 비교하고자 한다.

선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조 건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선 적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요 소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제 안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사 용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추 정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결 정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.