• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제26권2호
• /
• pp.28-36
• /
• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.109-116
• /
• 2021

울산항 부두에 이중 접안하여 환적작업 중이던 케미컬 탱커선 폭발로 주변 선박화재 등 울산항 내에서 큰 피해가 발생하였다. 유사 사고의 재발을 방지하기 위한 후속 조치로 '항만 내 위험물 안전관리 종합대책'이 수립되었으며 사고 발생 시에 폭발 위험성과 항내 주요 시설에 대한 영향 등을 고려한 위험물 환적부두의 지정이 요구된다. 본 연구는 폭발 위험성 기반의 환적부두 제시를 위하여 울산항 주요 환적화물 대상의 Fire & Explosion Index 평가를 실시하였다. 스티렌모노머와 벤젠의 Fire & Explosion Index 평가결과 심각한 폭발 위험성을 확인하였고, 평가결과를 기준으로 노출반경을 산출 하였다. 노출반경 결과를 기반으로 주요 부두별 위험범위를 산정하였으며, 항만시설, 주변 위험시설 및 거주시설을 고려한 환적가능 부두 후보지로 12개 부두를 제시하였다. 본 연구는 위험반경만을 고려하였기 때문에 향후 실질적인 위험물 환적 부두의 지정 시에는 해상교통안전성, 부두 및 계류시설, 안전설비 및 비상대응을 위한 접근성 등을 종합적으로 고려하여 결정하여야 할 것이다.