비행기를 보면 알 수 있음
기장 부기장 항법사 기관사 통신사까지 여러명 타다가
기술의 발달로 기장과 부기장 둘만 타게 됐듯이
마찬가지로 배도 24시간 사람만 있으면 되도록
선장/부선장/항해사 이렇게 3교대로 갈 거다.
그 과정이 어케 될지도 비행기 기관사를 보면 알 수 있는데
전환을 위해서 항공사들은 기존 조종사들에게 기관사 임무 교육을 시켰고
젊은 기관사들은 비행교육을 시켜 조종사로 전환시켰음
지금 비행기는 기상 변동이나 특이사항 있어도 지상의 운영센터에서 무전으로 다 얘기해주고
기장은 그것에 따라서 적절히 조작만 하면 됨
그나마 조종이 필요한 건 착륙할 때 정도인데
배는 그마저도 도선사가 올라타면 되니
더더욱 배에 사람이 많을 필요가 없음
아랏어 개새끼야 쉽세끼 너나잘해 개새끼야
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
치핑도 안 해본 놈 같은데 ㅋㅋ
어 너 많이 타 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
선박 정비는 안함? 기관사는 어디가고?
보통 반대 아니냐? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
현직 자율운항선박 연구개발 관련 업무에 종사 중입니다. 조선3사 및 국내외 연구기관에서 가장 먼저 연구개발에 집중하고 있는 것은 '항해' 파트입니다. 몇 가지 이유가 있는데요. 제가 생각하는 가장 큰 이유는 선박의 다른 분야에 비해서 상용화하여 사업화에 하기에 상대적으로 수월하다는 점입니다. 테슬라의 자율주행자동차를 생각해보시면 이해가 빠르실텐데요. 항해에 있어서 인지-판단-행동의 싸이클에 대입하여 살펴보면 인지(카메라 및 라이다 센서)-(머신러닝 or 딥러닝 알고리즘)-알고리즘의 판단 결과(ex타각 및 선속)를 오토파일럿으로 전송하는 프로세스로 사실 기술적으로는 복잡한 공도를 운행하는 자동차에 비하여 선박의 자율운항기술은 그 구현의 난이도가 상대적으로는 쉬운편에 속합니다.
다만, 바다라는 환경의 특수성과 각종 국제법의 제도 개선 및 발전이 발빠르게 동반되고 있지 않아서 그 도입에는 아직 시간이 더 필요할 것으로 예상됩니다. 그에 반해 기관파트는 조선 3사에서 CBM(Condition Based Mainetenance)이라는 기술로 연구개발 중입니다. 선박의 센서 데이터들을 중앙 데이터베이스에 수집하고 알고리즘이 기관시스템의 상태를 진단하고 고장을 미리 예측하는 기술인데요. 이 또한 인지-판단-행동의 싸이클에 대입해서 살펴보면 인지(센서 데이터를 수집하지만 기기의 모든 세부 부속에 대한 상태를 수집하지는 못함)-판단(머신러닝 or 딥러닝 알고리즘이 센서 시계열 데이터 인풋으로 판단하지만 고장 데이터가 많이 존재하지 않음)-행동(후속조치를 전문인력이 직접해야함)
의 프로세스로 진행되는데 선주 및 선박 운영자가 기대하는 수준만큼 기관시스템에 대한 자동화를 달성하기가 쉽지 않습니다. 결국 간단하게 비교하자면 위에서 언급한 항해파트의 업무 자동화는 표준화 및 조건화가 가능하며 각 업무 단계에서 필요한 센서를 설치할 수가 있습니다. 그에 반해 기관파트의 업무 자동화는 상대적으로 업무가 아날로그적이며 표준화 및 조건화가 어렵습니다. 그리고 각 업무 단계에서 필요한 센서를 모두 설치하는 것은 현실적으로 경제적 실익이 사라지게 됩니다. 그래서 훗날 선원의 구성이 최소로 남아야한다면 제 예상에는 현장에서 자율운항 시스템 및 선박을 현장에서 유지보수할 수 있는 인력이 남게되지 않을까 예상합니다.
응 테슬라봇이 다 함
선장,기관장,메스보시 셋이타겟지 븅신아