1. 신속한 비정상적 움직임 감지 및 자동 대응 기능 강화를 위한 **상황관리 자동화** 시스템 연구
1.1. 통합 상황정보 활용‧관리 기술개발(탐구)
1.1.1. 해적위험해역 등 과거 선박사고 이력, 환경정보 (지진, 태풍, 기상 등), 선박 위치 정보 등을 활용하여 데이터 분석과 관리가 용이하도록 데이터 시각화(통계 그래프 등) 기능을 포함한 관리 체계 기술개발
1.1.1.1. 데이터 품질 관리에 대한 연구
1.1.1.1.1. 정형, 비정형, 반정형 데이터의 완전성, 유일성, 유효성, 일관성, 정확성 등을 중심으로 다른 DB와의 연계 여부 및 ISO 8000-150 등 표준에서 제시하는 적시성과 보안성을 고려한 데이터 품질 관리 체계 연구
1.1.1.2. 시간과 개체를 고려한 통합적 분석 연구
1.1.1.2.1. 지진, 태풍 등 과거부터 누적된 긴 기록의 환경정보 데이터를 패널 분석을 통한 동질성과 동이성 분석 및 시간과 개체를 고려한 동적 공간 패널 모형 생성 등 통합적 분석 연구
1.1.1.3. 통합 시각화를 위한 시각화 데이터 자동선택에 대한 연구 (시각화 대시보드)
1.1.1.3.1. 시각화할 데이터 변수 선택을 합리적으로 하기 위한 동적 공간 패널 모형을 활용한 특징 추출
1.1.1.4. 선박 동적 데이터를 활용한 지도·비지도학습 연구
1.1.1.4.1. 선박 위치 정보 등 선박 동적 데이터에 지도·비지도학습을 포함한 데이터 마이닝을 수행하여 규칙·패턴을 세분화하고 특징 변수 추출 및 정제·범주화하는 기술 연구
1.1.1.5. 효율적인 위험구역 공간 시각화 분석 연구
1.1.1.5.1. 해적위험해역 공간 시각화를 효율적으로 보여주기 위해 Getis-Ord Gi를 활용한 핫스팟 분석과 공간 데이터 이상치 분석 시각화 방법인 국지적 모란지수(Local Moran’s I)
1.2. 선박 위협요소 인지 기술개발 (탐지)
1.2.1. (공간적)태풍, 지진, 지정구역(해적위험해역, 북방한계선, 타국과 접경지역)에서의 선박 위협 요소 인지 서비스 개발
1.2.1.1. 이상탐지
1.2.1.1.1. NN(Nearest Neighbor) 기반의 개체 거리 및 상대 밀도를 활용하는 이상탐지 모형으로 선박 위협 요소 중 지정구역 등 공간 데이터에 대한 이상 원인 인자 추론 연구
1.2.1.1.2. 커널 함수 기반의 확률적 이상탐지 모형으로 선박 위협 요소 중 태풍, 지진 등 시계열 데이터에 대한 이상원인 인자 추론 연구
1.2.1.1.3. AutoEncoder 기반의 다차원 딥러닝 이상탐지 알고리즘을 통한 선박 위협 요소들의 이상 인자들을 종합적으로 수행하는 다변량 이상탐지 모형 연구
1.2.1.2. 이미지 객체 행동인식
1.2.1.2.1. 해안/해상 감시 공백을 대체하기 위한 선박 및 선박 위 인물의 객체 이상 행동 인식 기술 연구
1.2.1.3. 위협선박 특징 군집화
1.2.1.3.1. 위협선박 객체탐지 개선을 위한 AIS나 레이더 정보는 없으나 위성 및 영상과 같은 센서 데이터에서 탐지되는 위협 선박의 선박의 경로 패턴을 DBSCAN-DTW와 같은 알고리즘으로 군집화하는 기술 연구
1.2.1.4. 목표물 추적 탐지 고도화
1.2.1.4.1. AIS, 레이더 센서에 감지되지 않는 위협선박을 추적하기 위해 레이더 신호를 회피하는 목표물을 추적하는 방법인 TBD(Track-Before-Detect) 기술 연구
1.2.2. 선박탐지 모니터링 시 사용할 센서 시퀀싱 기술 개발
1.2.2.1. 다중 플랫폼(위성, 무인기, AIS, HF 레이더)에 기반하여 선박탐지 모니터링 시 상황별 사용할 센서 플랫폼 순서를 다르게 적용한 다중 플랫폼 효율적 활용 시퀀스 연구
1.2.3. 감시 장비 인식 왜곡 보정 기술 개발
1.2.3.1. 날씨로 인한 감시 장비 인식률 저하 방지
1.2.3.1.1. 눈, 비, 악천후, 저조도 환경에서도 물체를 정밀하게 감지하기 위해 해당 상황을 원본 이미지에 적용하는 Neural Style Transfer 기술 연구
1.2.3.2. 실시간 환경 상황 적응형 객체탐지
1.2.3.2.1. 야간 영상감시장비의 화질 저하로 인한 객체 탐지 어려움을 개선하기 위한 날씨, 시간대에 따라 센서 활용 객체탐지 모델의 가중치를 동적으로 조정하는 실시간 적응형 시스템 구축
1.2.4. 시기적: 날씨, 한겨율
1.2.4.1. 엘니뇨 현상이 해운 산업에 미치는 영향 (메모 내 링크 첨부)
1.2.4.2. 한겨울
1.2.5. 시공간적
1.2.6. 해양 이종객체 탐지 기술: 선박과 움직임 패턴이 다른 객체 인식에 대한 연구
1.2.6.1. 포유류 충돌 방지를 위한 모델 개발
1.2.6.1.1. 포유류 추적 드론 영상 데이터셋을 평면적인 시점인 선박의 멀티모달 센서 데이터로 변환하는 BEV 모델에 대한 연구
1.2.6.1.2. 정밀한 포유류 탐지를 위해 수중 음파 탐지기(SONAR) 데이터와 카메라 데이터 융합 학습 모델인 멀티모달 퓨전 모델에 대한 연구
1.2.6.2. 위협 해상 드론
1.2.6.2.1. 소형 및 저피탐 위협 해상 드론을 탐지하기 위해 정확도 향상을 위한 다중센서 융합
1.2.7. 위협 요소를 실시간으로 감지하고 조기 대응하기 위한 **드론 및 무인시스템 연계** 기술 연구
1.2.7.1. 기존 드론 감시 시스템(해경, 해수부, KOMSA) 및 UAV의 데이터에 무인 선박, USV 들의 센서 감지 데이터를 결합한 멀티모달 퓨전 기술 개발
1.2.7.1.1. 드론의 센서 데이터는 카메라, LiDAR, RADAR를 통해 수집되고 무인 선박은 AIS, RADAR, LiDAR, 카메라 등의 다양한 센서를 통해 환경 데이터 수집
1.3. 통합 상황정보 모니터링을 위한 실제 선박 기반 ((가상상황. 시뮬레이션))가시화 서비스 개발
1.3.1. 해적위험해역 통항 자동 인지에 대한 연구
1.3.1.1. 해적위험해역 통과 시기 예측 및 자동 가시화 모니터링을 위한 통항보고 기반 자연어 처리기술 및 선박 위치 분석 기술 연구
1.3.2. 해양 위성 영상 활용한 선박 객체 판별 연구
1.3.2.1. 위성 영상 데이터를 활용하여 선박의 객체를 판별할 수 있는 Object Detection 모델 학습 연구
1.3.3. 선박 위치 추정의 정확도 향상을 위한 연구
1.3.3.1. 위성 영상 데이터로 판별한 선박과 해당되는 선박 AIS 위치의 교차 검증 통한 정확도 개선 알고리즘에 대한 연구
1.3.4. 해적 위험구역 변화 가시화 알고리즘 개발 연구
1.3.4.1. 수위변화 및 해안선 변화에 따른 해적 위험구역 변화 가시화 알고리즘인 change detection 개발 연구
1.4. 해양 선박사고 위험도 평가 기술개발(예측)
1.4.1. 위험도 기반 구역별(지역별) 선박사고 예측, (월경 또는 사고로 인한) 선박 이상거동 예측 서비스 개발
1.4.1.1. 선박 위치 정보 기반 이상거동 탐지 연구
1.4.1.1.1. 위협을 받는 선박을 실시간으로 탐지하기 위해 선박 동적 데이터를 활용한 월경, 사고 등 이상거동 패턴 추출 및 하이퍼파라미터 튜닝을 통한 최적의 Decision Boundary 선정 및 예측 연구
1.4.1.2. 해양 선박사고 위험도 예측 연구
1.4.1.2.1. 위협선박의 출현을 조기에 예측하기 위한 AIS 및 레이더 정보가 없는 선박의 출현 가능성이 높은 시간, 공간 상 위치를 예측하는 딥러닝 클러스터링과 경량 시계열 알고리즘 연구
1.4.2. 태풍, 지진, 북한 미사일 발사 등의 영향권 내 선박에 대한 위험도 추론 서비스 개발
1.4.2.1. Buffer Zone 예측에 대한 연구
1.4.2.1.1. NN 기반의 머신러닝 알고리즘을 활용하여 운항선박과 Buffer Zone의 위험도 추론 모델 연구
1.4.2.1.2. 태풍, 지진 결과에 대한 위험 예측을 위해 위험 지역의 벡터 공간 분석을 수행하여 Buffer Zone 예측 알고리즘 연구
1.4.2.2. 실시간 북한 미사일 경로 추적에 대한 연구
1.4.2.2.1. 북한 미사일 발사 시 위험 구역 예측 및 조기 대응을 위해 날씨 및 기존 발사 데이터와 **실시간 북한 미사일 추적 데이터를** 활용한 미사일 궤도, 경로 추정 및 작륙 구역 예측 알고리즘 연구
1.4.3. 위협 수준에 따른 상황관리 우선순위 분석 서비스 개발
1.4.3.1. 다양한 요인으로 발생하는 사고의 위협 수준 정의 및 수치화 대한 연구
1.4.3.1.1. 1. 다양한 요인으로 발생하는 사고의 주요 요인을 파악하기 위해 과거 위협 상황과 자동 생성된 시나리오 기반으로 베이지안 네트워크 기반 앙상블 모델인 BART 모델을 활용한 인과 추론 분석 연구
1.4.3.1.2. 2. 과거 위협 상황 기반으로 AHP을 통한 위협수준을 정의, 위협에 따른 선박 사고 심각성과 사고 발생 빈도를 고려한 수치화를 연구
2. 선박사고 대비·대응 세부단계별 의사결정 지원 서비스 기술개발
2.1. 재난관리 단계별 심각도 평가 및 위기경보 결정 지원 서비스 개발
2.1.1. 재난관리 단계별 심각도 평가 **모듈** 개발 및 위기경보 결정 지원 서비스 개발
2.1.1.1. 재난관리 단계 정의에 대한 연구
2.1.1.1.1. 과거 재난관리 단계별 데이터와 해양수산부 재난 지침서을 기반으로 텍스트 마이닝을 적용하여 단계별 심각도에 대한 연구
2.1.1.2. 재난관리 단계 결정에 대한 연구
2.1.1.2.1. 정확한 위기 경보 결정 지원을 위해 Decision Tree 모델을 활용한 재난관리 단계별 심각도를 Gini Index로 계산하여 실시간 평가하는 알고리즘 연구
2.1.1.3. 예상 피해 도출에 대한 연구
2.1.1.3.1. 재난상황 발생 시 신속하게 위험 예측, 예상 피해 도출 및 대응을 위해 빠르게 예측이 가능한 SIND 모델과 검증용 AI 모델 프로세스의 결합
2.2. 재난대응 지침서 및 표준운영절차(SOP) 기반 최적의 조치사항 지원 서비스 개발
2.2.1. 재난대응 지침서 및 표준운영절차 기반 해양 복합재난 협업 대응 시나리오(순서 데이터) 개발
2.2.1.1. 지침서 기반 협업 대응 시나리오 연구
2.2.1.1.1. 텍스트 마이닝을 통한 특정 단어, 토픽 간의 상관관계 및 연관성을 분석하여 구조화한 최적의 시나리오 개발
2.2.1.1.2. 다양한 대응 기관 및 민간이 협력하여 효과적으로 대응하는 전략을 도출하기 위해 가상 에이전트들이 메세지를 교환하고 자원 공유, 협력이 가능한 멀티에이전트 시스템을 활용한 전략 시뮬레이션 강화학습 모델 연구
2.2.1.2. 자동 시나리오 생성 기술 연구
2.2.1.2.1. 다양한 재난상황을 대비하고 효율적인AI, 챗봇의 학습 데이터 생성을 위해 조합적 순서 구조를 활용한 시나리오 생성 방법론인 시퀀스 커버링 배열(SCA) 자동화 활용 기술 연구
2.2.1.3. 재난 요인 파악 및 대응기관 선정 방법론 연구
2.2.1.3.1. 복합적인 요소에 의해 발생하는 복합 재난의 요인 파악 및 요인에 따른 대응기관을 자동으로 선정하기 위해 실제 재난 데이터와 생성된 시나리오 데이터 기반의 복합재난 인과관계 분석모델(SCM) 연구
2.2.2. 개인별 지침서 질의에 대한 응답 정확도 향상 알고리즘 연구
2.2.2.1. 자연어 처리 기술을 활용한 재난대응 지침서 및 표준운영절차(SOP)의 사용자별 응답 추천 알고리즘 연구
2.2.2.2. 검색증강생성(RAG) 기술을 통해 챗봇의 속도 및 정확도 개선
2.2.2.2.1. hallucination, safety 강조 필요 - 입출력 컨텐츠 필터링 - prompt 엔지니어링 - 사용자에게 챗봇의 한계 명시
2.2.2.3. 환각(Hallucination) 방지 및 Safety 강화를 위한 가드레일 생성 기술 연구 및 개발
2.2.2.4. 유사사례 검색 서비스: 재난 상황 발생 시 유사 사례에서 어떻게 대응을 했는지
2.2.2.5. 챗봇 성능 고도화를 위한 기술 연구
2.2.2.5.1. Chain of Thoughts
2.2.3. 재난대응 지침서 및 표준운영절차 기반 챗봇 서비스(RAG 구축) 개발
2.2.3.1. 자연어 처리 기술을 활용한 재난대응 지침서 및 표준운영절차(SOP)의 사용자별 질문 이해 알고리즘
2.2.3.2. 문맥과 연계된 감정분석을 활용하여 특정 텍스트의 어조와 감정(긍정, 부정 등)을 파악하는 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 이해하는 챗봇 연구 및 개발
2.2.3.3. 문서 내 텍스트뿐만 아니라 이미지와 표데이터에 대해 질의응답이 가능한 멀티모달 RAG 알고리즘 개발 연구
2.2.3.3.1. VQA, MM-RAG
3. 초록색
3.1. 내용보충
4. 분홍색
4.1. 의견보충
5. 예방
5.1. 안전활동(안전설비, 선원교육, 승무원 증가) 필요성에 대한 연구
5.1.1. (연구 필요성) 1. 해양사고방지를 위해 안전분야 투자가 중요한만큼 사업자가 비용으로 인식하지 않고 투자로 생각하게끔 해야-> 해사안전기본법에 나와있음 2. 안전 주요 문제가 부족한 인력으로 인한 피로문제
5.1.1.1. 선원교육, 안전설비 구매에 따른 해양 사고 예방 효과에 대한 연구
5.1.1.1.1. 과거 사고 데이터에서 사고 당시의 선원 교육 수준, 안전설비 현황에 따른 사고 유형, 원인, 규모 등을 수집
5.1.1.1.2. 안전 투자에 따른 사고 감소율을 예측하는 모델 개발
5.1.1.1.3. 안전 투가의 장기적 효과를 보여주는 시뮬레이션 모델 개발
5.1.1.1.4. 일부 선박을 대상으로 강화된 안전 프로그램을 적용하고 그 효과를 측정
6. 1. 디지털 서비스 운용을 위한 마이크로서비스 아키텍처 기반 디지털 서비스 플랫폼 기술개발
6.1. 안전관리 자동화 시스템을 위한 **빅데이터 활용 기반 구축:** 여러 기관에 분산되어 관리되고 있는 해사안전 데이터 통합 및 자동화 기술 연구
6.1.1. 다양한 데이터 소스(AIS, 위성사진, 해양사고정보)를 통합하고 표준화하는 과정을 자동화
6.1.1.1. 입력 데이터부터 상황관리 서비스 및 의사결정 지원 서비스까지 모든 데이터 흐름을 구축할 수 있는 ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인 구축 기술 연구
6.1.1.1.1. 순차적인 Task 구축으로 순환 실행으로 발생할 수 있는 DeadLock을 방지할 수 있도록 DAG(Directed Acyclic Graph) 기반의 기술 적용 연구
6.1.1.1.2. 효과적인 파이프라인 관리를 위한 웹 대시보드를 통해 데이터 파이프라인의 DAG 시각화, DAG 실행 결과, 스케줄러 예약 등의 기능 연구
6.1.1.1.3. 한번 사용된 데이터도 필요에 따라 재분석, 재사용의 요구가 증가하고 있기에 Backfill 등을 통해 과거 데이터 재처리 및 재생성에 대한 연구
6.1.1.1.4. etc..
6.1.1.2. 데이터 융복합 활용을 위한 마이크로서비스 아키텍처 기반 API 연계 디지털 서비스 플랫폼 개발
6.1.1.2.1. 마이크로서비스 아키텍처를 위한 과거 API 호출 이력 기반 리소스 조정 및 캐시 적용 연구
6.2. 통합 상황정보 운용기술 개발
6.2.1. 운용 측면에서 데이터 연계 현황, 플랫폼 운용 현황, 서비스 이용 현황 등 운용시스템 자체 모니터링 개발
6.2.1.1. 빅데이터 환경을 고려하여 데이터 품질, 리소스 오류 탐지 및 복구 기술 등을 적용한 안정적인 모니터링 시스템 연구 및 적용
6.2.1.1.1. 데이터 품질, 리소스 오류 탐지 모델 연구
6.2.1.2. 통합 상황정보 관리를 위한 효율적인 플랫폼 운용, 보안 및 유연성 강화 기술 연구 및 적용
6.2.1.2.1. 보안 위협 모니터링을 위한 이상 탐지 알고리즘을 활용한 기술 연구
6.2.2. 다양한 해양 관련 시스템과의 원활한 연동을 위한 표준 프로토콜 개발
6.2.2.1. 데이터 프라이버시 보존을 하면서 연합 시스템의 데이터를 활용하기 위한 연합 학습(Federated Learning) 기술 연구
6.2.2.1.1. 원본 데이터는 각 로컬 시스템에 유지하여 중앙 서버로 원본 데이터를 전송하지 않아 데이터 유출 위험 예방
7. 수중방사소음
8. 해양안전 관리 시스템 고도화
8.1. 빅데이터 분석 플랫폼 구축
8.1.1. 해양 관련 다양한 데이터 소스 통합 (AIS, 기상, 해양환경, 선박 정보 등)
8.1.2. 실시간 데이터 처리 및 분석 인프라 구축
8.1.3. 클라우드 기반 확장 가능한 데이터 저장소 설계
8.2. 머신러닝 기반 예측 모델 개발
8.2.1. 기상 조건에 따른 해양안전 위험도 분석 시스템 구축
8.2.2. 해양사고 발생 가능성 예측 모델 구현
8.3. AI 기반 이상 징후 감지 시스템
8.3.1. 딥러닝을 활용한 비정상적 선박 행동 패턴 감지
8.3.2. 실시간 영상 분석을 통한 해양 오염 감지
8.3.3. 음향 데이터 분석을 통한 수중 위험 요소 식별
8.4. 데이터 시각화 및 대시보드 개발
8.4.1. 실시간 해양안전 상황 모니터링 대시보드 구축
8.4.2. 지리정보시스템(GIS)과 연계한 해양안전 정보 시각화
8.4.3. 사용자 맞춤형 데이터 분석 및 리포팅 툴 개발
8.5. 자연어 처리 기반 정보 추출 시스템
8.5.1. 해양 관련 뉴스 및 보고서에서 안전 정보 자동 추출
8.5.2. 선박 간 통신 내용 분석을 통한 위험 상황 감지
8.5.3. 다국어 해양안전 정보 자동 번역 및 요약 시스템
8.5.4. 해양 안전 관련 질의응답 AI 챗봇 개발
8.6. IoT 센서 네트워크 구축 및 데이터 통합
8.6.1. 선박 및 해양 시설물에 IoT 센서 설치 및 데이터 수집
8.6.2. 엣지 컴퓨팅을 활용한 실시간 데이터 처리 및 분석
8.6.3. 센서 데이터와 기존 시스템 데이터의 통합 분석 플랫폼 구축
8.7. 강화학습 기반 최적 대응 전략 수립
8.7.1. 해양사고 시나리오별 최적 대응 전략 도출
8.7.2. 해상 교통 관제 시스템의 자동화 및 최적화
8.7.3. 해양 오염 확산 방지를 위한 최적 방제 전략 수립
8.8. 선원 심리 상태 분석 및 지원 프로그램 개발
8.8.1. 장기 항해에 따른 심리적 영향 연구 및 맞춤형 지원 프로그램 개발
8.8.1.1. 음성, 표정, 생체 신호를 분석하여 선원의 스트레스 수준 모니터링
8.8.1.2. 선원 간 갈등 예측 및 중재를 위한 AI 기반 심리 분석 시스템
8.9. 시계열 분석 및 예측 모델 고도화
8.9.1. 해양 기상 조건과 사고 발생률의 상관관계 분석
8.9.2. 계절성, 주기성을 고려한 해양 사고 예측 모델 개발
8.9.3. 해양 환경 변화에 따른 장기적 안전 위험 예측
9. 새로운 아이디어
9.1. 해양생물에 따른 위험 예방
9.1.1. 포유류 충돌
9.1.1.1. 해양 소음 패턴 예측
9.1.1.1.1. 해양 생물의이동 경로와 선박의 안전 항로 확보를 위해 해양 소음을 예측하고 해양 소음이 해양 생태계와 선박 운항에 미치는 영향 예측
9.1.2. 해파리에 따른 피해
9.1.3. 해양 생태계 먹이사슬 변화 예측
9.1.4. 해양 전자기장 변화 예측
9.1.4.1. 전자기장을 감지하여 방향 탐지나 먹이 찾기에 활용하는 해양생물의 행동을 예측하기 위해 해양 전자기장 변화를 예측
9.1.4.1.1. 전자기장에 따른 해양생물 행동 변화, 해양 구조물에 따른 전자기장 변화 분석 필요
9.2. 영해 밖 난파물 처리
9.2.1. 난파선 위치, 상태, 제거 진행 상황 등을 실시간으로 추적하고 공유할 수 있는 통합 데이터 플랫폼을 구축
9.2.2. 난파선 제거 계획에 대한 연구
9.2.2.1. 난파선의 분해 속도나 해양 환경적 영향을 예측하는 모델을 개발하여 장기적으로 제거 계획을 수립하고 효율적인 자원 할당
9.2.2.2. 난파선의 종류에 따라 위험도 계산
9.2.2.2.1. 수소 연료는 폭발 위험이 높음 암모니아 연료는 독성이 강함 메탄올 연료는 화재 위험이 높음
9.3. 해양생물 다양성 보전
9.3.1. 수중소음 감소 연구
9.3.2. (연구 필요성)
9.4. 선박 종류에 따른 사고위험예측
9.4.1. Inmarsat THE FUTURE OF MARITIME SAFETY REPORT 2023 에 따르면 선박종류에 따라 조난 신호 핫스팟이 다름
9.5. 배를 최대한 버리지 않고, 인력들의 손실 없이 대응하는 시나리오
9.5.1. (필요성) 컨테이너선일수록 해양 오염 뿐 아니라 재정적 손실이 큼
9.5.1.1. 선박에 싣고 있는 위험물의 위험도에 따라 해양 환경 오염 정도가 다름
9.5.2. 해적 조우 시 동적 경로 계획을 통한 대응에 대한 연구
9.5.2.1. 선박의 특성, 그리고 해적의 특성(주변 국가 상황에 따라 특징화)에 따라 다르게
9.6. 지진, 폭풍 영향지대
9.7. SAR 고도화
9.8. 수상레저기구 해양사고 증가
9.8.1. 고속 운항에 따른 충돌, 파도로 인한 침몰, 저수심 항해 중 좌초
9.9. 해상에서 구조물 설치 시 안전관리
9.9.1. 예) 해상 풍력단지를 설치하는 곳이 주로 어획량이 많은 지역이어서 어선의 충돌이 많이 발생
9.10. 선체 부착 생물(Biofouling)
9.10.1. IMO의 GloFouling 프로젝트에서 전 세계적인 선체 부착 생물 데이터를 수집
9.10.2. (필요성) 엔진효율성 절감, IMO의 선박의 선체부착생물 관리에 대한 국제적 기준
9.10.3. 선박의 항해 경로와 주요 정박지에 따라 파도, 바람 외의 다른 이유로 엔진 효율성 감소 시 선체 부착 생물이 늘어났을 것으로 예측 가능
9.11. 선박 Pooling 제도 지원
9.11.1. 규제 기준을 충족하면서 운영 효율성을 최대화하는 최적 선단 구성 모델링
9.11.2. 실시간 데이터를 활용하여 배출량을 최소화하는 선박 운항 스케쥴 최적화
9.11.3. 성능이 저조한 선박 식별 및 개선 방안 도출
9.11.3.1. 인과관계 분석을 활용하여 식별된 요인을 바탕으로 구체적인 개선 방안 제시(예: 엔진 효율 개선, 운항 경로 최적화, 선체 외부 청소(hull cleaning) 효율화)
9.11.4. 규제 준수 확률을 예측하기 위한 몬테카를로 시뮬레이션 활용
9.11.5. 비용 대비 효과가 높은 감축 전략을 도출하기 위하여 다양한 감축 기술 및 운영 방식의 효과를 데이터 기반으로 분석
9.11.6. 게임이론을 통한 선박 운임 및 에너지 효율 성과의 효율적인 배분
9.12. 해상 오염물질(기름, 하수, 쓰레기, 배출수, 스크러버(배기가스 정화 시스템) 잔류물의 오염원 식별 및 오염물질 흐름 예측
9.12.1. (필요성)기관 흡입구 등에 기름이 유입되면 선박 고장의 원인
9.12.2. 기름 유출 예측에 따른 우회 경로 계획에 대한 연구
9.12.2.1. 해류, 바람 등 환경 요인을 고려한 기름 확산 예측 모델 개발
9.12.2.2. 위성/항공 이미지 분석을 통한 기름 유출 자동 탐지 및 분류
9.13. 해양 환경과 선박의 운항관계 분석
9.13.1. 기상 정보, 해양 정보와 선박 운항 데이터를 결합하여 환경 조건이 선박 운항에 미치는 영향을 분석
9.13.1.1. 기상 조건에 따른 최적의 운항 전략 수립 가능
9.14. 해양 생물 발광 패턴 예측
9.14.1. 야간에 해적에게 선박의 위치가 노출될 위험 방지
9.15. 허위등록 선박 식별
9.15.1. 등록한 목적에 반하여 활동을 하는 선박 식별에 대한 연구
9.16. AIS 조작 탐지에 대한 연구
9.16.1. 선박의 침로, 대지 속도가 항해 및 기상 조건 고려 시 이상데이터일 때
9.17. 해양 심리 상태 예측
9.17.1. 인적 오류로 인한 사고를 방지하기 위해 장기 항해 중인 선원들의 심리 상태를 분석 및 예측
9.18. 우주 기상 영향 예측
9.18.1. GPS 오작동 등으로 인한 사고 예방을 위한 태양 활동으로 인한 우주 기상 변화가 해양 통신 및 내비게이션 시스템에 미치는 영향을 예측하는 모델에 대한 연구
9.19. 전쟁과 같은 위험요소 영향
9.19.1. 예) 1. 우크라이나-러시아 전쟁으로 인한 해상 교통로 차단 -> 국제 해운에 영향 혹은 해적 행위나 테러 위협 등 비전통적 안보 위험 증가 우려 2. 이란-이스라엘 긴장이 고조되면서 오만 해안에서 유조선이 폭발물 탑재 드론의 공격을 받음
9.19.1.1. 전쟁 및 정치적 갈등 발생 지역을 우회하는 대안 교통로에 대한 연구
9.19.1.2. 선로 주변 국가 전쟁 및 갈등 시 대응 시나리오에 대한 연구
9.20. 해양 쓰레기 이동 예측
9.20.1. 선박의 안전 항로 확보 및 효율적인 해양 정화 작업 계획을 위한 해양 쓰레기 및 폐어구의 이동 경로 예측에 대한 연구
9.21. 선박 스트레스 예측
9.21.1. 선박의 구조적 문제를 사전에 감지하기 위해 선체에 가해지는 다양한 스트레스를 실시간으로 모니터링 및 분석
9.21.1.1. 진동, 변위, 음향방출 센서 등을 통해 선체 전반의 상태 데이터를 지속적으로 수집
9.21.1.2. 구조적 문제를 사전에 감지하여 사고 예방 가능
9.21.1.3. 적절한 유지보수를 통해 선박의 수명 연장 가능
9.21.1.4. 예발적 유지보수를 통해 큰 수리 비용 절감 가능
9.21.1.5. 실시간 데이터를 바탕으로 최적의 운항 조건 결정 가능
9.22. 친환경연료선박
9.22.1. 새로운 연료 및 추진 기술 도입에 따른 안전 문제가 있나
9.22.2. (필요성) (해운부문 탈탄소화 지역규제) EU의 Fit for 55'에 따라 2024년 해운부문에 ᄋᄋᄋ(ETS)가 적 용될 예정이며, 2025년부터 FuelEU Maritime 규제"를 통해 선박 사용 에너지의 온실가스 집 약도를 규제하여 재생 및 저탄소 연료 비율이 늘어날 것임
9.23. 해저 지형 변화 예측
9.23.1. 해저 화산 활동이나 지진으로 인한 해저 지형 변화 예측틍 통해 잠재적인 위험 요소 사전 파악, 특히 얕은 수심 지역에서의 항해 안전에 기여
10. 해양안전 관리 시스템 고도화
10.1. 빅데이터 활용 인프라 구축
10.1.1. - GICOMS의 해양 안전 관련 데이터(해양 사고, 위험물, 항만, 기상 등) - 과기부의 전파혼신 예상 지역 데이터
10.1.1.1. 다양한 해양 관련 시스템과의 원활한 연동을 위한 표준 프로토콜 개발
10.1.1.2. 해양안전 정보의 신뢰성 및 정확성 향상 방안 마련
10.1.1.3. 다양한 해양안전 관련 데이터의 효과적인 데이터 통합 및 관리 체계 구축
10.2. 의사결정 지원
10.2.1. 실시간 대응
10.2.2. 개인추천/최적화
11. 해양안전 관리 시스템 고도화
11.1. 상황관리
11.1.1. 데이터 탐구
11.1.2. 이상 탐지
11.1.3. 예측
11.2. 의사결정 지원
11.2.1. 실시간 대응
11.2.2. 개인추천/최적화