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소개

목차

자율 운항 선박 시대, 항해사의 역할 변화

01 MASS와 안전 운항
02 안전 운항의 기본 전제
03 AIS·레이더·전자 해도와 센서 융합
04 충돌 위험 추론과 경보
05 회피 행동 설계
06 단일 선박과 다중 선박
07 글로벌 항로 계획과 로컬 충돌 회피
08 예측 가능성과 적응성의 균형
09 AI 선장과 HMI
10 운용 시나리오와 평가, 제도

저자 소개 4

국립목포해양대학교 해양산업융합학과 교수로 재직 중이며, 해상 교통 안전과 자율 운항 선박의 지능형 항법을 연구하는 항해공학 전문가다. 국립목포해양대학교 해상운송시스템학부를 졸업하고 해양정보시스템학 전공으로 공학석사와 공학박사 학위를 취득했다. 자율 운항 선박의 충돌 위험 평가와 경로 계획, COLREGs 기반 충돌 회피 의사 결정, 해상 교통 관제(VTS) 지능화 분야에서 다수의 연구 성과를 발표했다.
국립목포해양대학교 항해학부 교수로 재직 중이며, 해상교통공학과 관제 실무를 기반으로 해상 교통 안전과 데이터 기반 해양 지능 연구를 수행하고 있다. 국립목포해양대학교에서 항해학 공학사를, 동 대학원에서 해양정보시스템학 전공으로 공학석사와 공학박사 학위를 취득했다. 현대상선 항해사와 Port Captain(화물 선적 감독), 해양수산부·해양경찰청 VTS 관제사로 근무하며 현장 경험을 쌓았고, 현재 선박 충돌 위험 평가, VTS 지원 시스템, 자율 운항 선박(MASS) 환경에서의 다중 선박 위험도 분석을 주요 연구 분야로 하고 있다.
국립목포해양대학교 항해학부 교수로 재직 중이다. 한국해양대학교 해사수송과학부에서 항해학 공학사를 취득하고, 동 대학원에서 해상교통정보공학 전공으로 공학석사와 공학박사 학위를 받았다. 남성해운 항해사, 한국해양대학교 조교를 거쳐 해양수산부와 해양경찰청에서 VTS 관제사로 근무하며 해상교통 관제 실무를 수행했다. 해상 교통 안전, 선박 충돌 위험 평가, VTS 지원 시스템을 연구하며, 최근에는 자율 운항 선박(MASS) 도입에 따른 다중 선박 환경 위험도 평가와 관제사 지원 기술에 집중하고 있다.
국립목포해양대학교 승선실습과정부 교수로 재직 중이며, 동 대학원에서 해양안전시스템공학 전공으로 공학석사와 공학박사 학위를 취득했다. 현대상선과 현대LNG해운에서 1등항해사로 근무하고, 현대해양오션서비스를 거쳐 실습선 항해사로 재직하며 풍부한 해상 실무 경험을 쌓았다. 현재는 국립목포해양대학교 실습선 선장으로서 운항을 총괄하며 현장 중심의 선박 운용 및 안전 관리 교육을 수행하고 있다. 주요 연구 분야는 해상 교통 공학, 선박 경로 탐색, 해양 사고 위험도 평가다.

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품목정보

발행일
2026년 03월 31일
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파일/용량
EPUB(DRM) | 19.09MB ?
글자 수/ 페이지 수
약 7.9만자, 약 2.2만 단어, A4 약 50쪽 ?
ISBN13
9791143023032

출판사 리뷰

자율 운항 시대의 항해사: ‘조종자’에서 ‘시스템 책임자’로

자율 운항 선박(MASS)은 더 이상 미래 기술이 아니라 이미 진행 중인 변화다. 완전 무인 운항보다는 기존 시스템에 자동화와 원격 제어가 점진적으로 결합되는 형태로 발전하고 있으며, 센서·AI·통신 기술을 기반으로 “감지-해석-판단-개입”이 연결된 복합 시스템으로 작동한다. 이는 해양 산업의 ‘4차 산업혁명’으로, 특히 조타실의 변화는 안전을 만들어내는 방식 자체의 전환을 의미한다.

이 변화의 출발점은 인간의 한계에 대한 인식이다. 피로, 인지 부담, 복잡한 교통 상황 등 구조적 위험은 개인의 숙련으로 해결되지 않는다. MASS는 이를 보완하지만, 인간을 대체하기보다 역할을 재배치한다. 이에 따라 항해사의 역할은 ‘조종’에서 ‘감시·검증·개입·책임’으로 이동하며, 시스템 관리자이자 최종 책임자로서의 성격이 강화된다.

특히 자동화 환경에서 항해사는 시스템 판단의 의미를 해석하고, 규정과 실제 상황 간의 간극을 판단하며, 필요 시 의사결정 구조 자체를 수정해야 한다. 이는 단순 기술 숙련이 아닌 비판적 사고, 협업, 의사소통 등 복합 역량을 요구하며, 해기 교육 역시 AI와의 협업 능력 중심으로 재편되어야 한다.

자율 운항의 핵심 과제는 기술이 아니라 ‘신뢰’다. 이를 위해 설명 가능한 AI(XAI)가 중요해지며, 시스템은 판단 근거와 규정 적용을 인간이 이해할 수 있는 형태로 제시해야 한다. 그래야 과신이나 불신을 방지하고, 사고 시 책임과 판단 과정을 명확히 할 수 있다.

또한 현실의 해상 환경은 유인선과 자율선이 공존하는 ‘혼합 교통류’로 전개된다. 이 환경에서는 기술 수준과 판단 방식의 차이로 오해와 위험이 발생할 수 있어, 항해사는 시스템과 외부를 연결하는 ‘통역자’ 역할까지 수행해야 한다. 아울러 자율 경계와 공유 자율성 개념을 통해 인간과 AI의 협력 구조가 설계되어야 한다.

결국 MASS 시대 항해사의 전문성은 조종 기술이 아니라 시스템을 이해하고 통제하는 ‘운용 능력’으로 확장된다. 자율화가 진전될수록 인간의 개입은 줄어들지만, 그 중요성은 오히려 커진다. 핵심 질문은 “기계가 안전을 계산할 수 있는가”가 아니라, “인간이 그 계산을 이해하고 책임질 수 있는가”이며, 항해사는 여전히 해상 안전의 최종 보루로 남는다.

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