AI 딥러닝 기반 친환경 선박에서 가스누출에 따른 최적대피경로 분석 (Analysis of the Optimal Evacuation Plan by Gas Leakage in Eco-Friendly Vessels Based on AI Deep Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국해양경찰학회
· 수록지 정보 : 한국해양경찰학회보 / 14권 / 3호 / 213 ~ 233페이지
· 저자명 : 임상진, 이윤호

초록

친환경 연료의 필요성이 대두되면서 화석연료의 사용이 줄어들고 있다. 이에 따라해양경찰은 국가기조에 맞게 최근 해양오염 방제선을 LNG 선박으로 건조하는 등연료 시스템 전환에 힘쓰고 있다. 그러나 기존연료대비 암모니아, 메탄올, 수소, LNG와 같은 인화성 혹은 독성이 높은 연료를 선박 연료로 사용할 경우, 누출 사고에 대비한 방안을 마련해야 한다. 이에 따라 세계적으로 친환경 연료 사용과 첨단해양 모빌리티 기술 개발 및 안전에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 기존 MDO 연료를 사용하는 실습선의 연료를 암모니아 연료로 가정하여 피해범위를예측하였다. 이와 더불어 AI 딥러닝 기반의 전처리 시스템 모듈을 구축 및 경로 탐색 알고리즘을 활용해 인원수, 통로폭, 선체 기울기에 따른 최적 대피 경로를 도출하였다. 가스 누출에 따른 피난 시, 딥러닝을 통해 구역별 최대 인구밀도가 5.4 per/㎡ 에서 일반적인 경로 탐색 방식과 비교한 결과 2.6 per/㎡로 개선 됨을 확인하였다. 이에 따라 전체 피난 시간이 1,030초에서 248초로 감소되었으며 기존 대비 예상 사망자수가 67명 줄어 생존율이 35% 향상되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 프로그램은선박재난 상황에서 최적의 대피 경로를 도출하여 승객 및 승조원의 안전을 확보하는의사결정 지원 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.

영어초록

As the need for eco-friendly fuel arises, the use of fossil fuels is decreasing.
Accordingly, the korea coast guard are striving to convert the fuel system by building the marine pollution control ship with LNG ships. However, when highly flammable fuels such as LNG and hydrogen are used as ship fuel, it is necessary to prepare a plan for a leakage accident. Against this background, research on the use of eco-friendly fuels and the development and safety of advanced marine mobility technologies is being actively conducted. Therefore, in this study, a post-processing system module based on a convolutional neural network was constructed, and the optimal evacuation route according to the number of people, passage width, and hull trim was derived using a deep learning model and path search algorithm based on a deep neural network. As a result of comparing it with the classical pathfinding method under the assumed conditions, the maximum population density by area was improved from 5.4 per/㎡ to 2.6 per/㎡ through deep learning. In addition, the total evacuation time decreased from 1,030 seconds to 248 seconds, and the estimated number of deaths decreased by 67, improving the survival rate by 35%. Therefore, the program developed in this study is expected to be used as decision support data to secure the safety of passengers and crew by deriving the optimal evacuation route in a disaster situation.

참고자료

· 없음