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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

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  • 발행기관
    한국해양경찰학회 바로가기
  • 간행물
    한국해양경찰학회보 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제14권 제3호 통권 제50호 (2024.08)바로가기
  • 페이지
    pp.213-233
  • 저자
    임상진, 이윤호
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A454488

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원문정보

초록

영어
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.
한국어
친환경 연료의 필요성이 대두되면서 화석연료의 사용이 줄어들고 있다. 이에 따라 해양경찰은 국가기조에 맞게 최근 해양오염 방제선을 LNG 선박으로 건조하는 등 연료 시스템 전환에 힘쓰고 있다. 그러나 기존연료대비 암모니아, 메탄올, 수소, LNG와 같은 인화성 혹은 독성이 높은 연료를 선박 연료로 사용할 경우, 누출 사고 에 대비한 방안을 마련해야 한다. 이에 따라 세계적으로 친환경 연료 사용과 첨단 해양 모빌리티 기술 개발 및 안전에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 기 존 MDO 연료를 사용하는 실습선의 연료를 암모니아 연료로 가정하여 피해범위를 예측하였다. 이와 더불어 AI 딥러닝 기반의 전처리 시스템 모듈을 구축 및 경로 탐 색 알고리즘을 활용해 인원수, 통로폭, 선체 기울기에 따른 최적 대피 경로를 도출하 였다. 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 사망자 수가 67명 줄어 생존율이 35% 향상되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 프로그램은 선박재난 상황에서 최적의 대피 경로를 도출하여 승객 및 승조원의 안전을 확보하는 의사결정 지원 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.

목차

<국문초록>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구의 이론적 배경
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 결론
《참고문헌》
ABSTRACT

키워드

친환경선박 딥러닝 최적대피경로 경로탐색알고리즘 피난안전성평가 Eco-friendly Vessel Deep Learning Optimal Evacuation Plan Pathfinding Algorithm Evacuation Safety Assessment

저자

  • 임상진 [ Lim, Sang-Jin | 국립목포해양대학교 대학원 기관시스템공학부 박사과정 ] 제1저자
  • 이윤호 [ Lee Yoon-Ho | 국립목포해양대학교 해양경찰학부 조교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국해양경찰학회 [Korean Maritime Police Science]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    사회과학>행정학
  • 소개
    본 회는 해양경찰학과 해양오염방제에 분야의 연구조사를 통하여 한국해양경찰학의 발전에 기여함을 목적으로 한다

간행물

  • 간행물명
    한국해양경찰학회보 [Korean Association of Maritime Police Science]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2234-6252
  • 수록기간
    2011~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 350 DDC 351

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