Analysis of the Optimal Evacuation Plan by Gas Leakage in Eco-Friendly Vessels Based on AI Deep Learning

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.