The present study aims to improve the accuracy of the maneuvering simulations based on captive model test results. To derive the hydrodynamic coefficients in a self-propelled condition, a mathematical maneuvering model using a whole vehicle model was established. Captive model tests were carried out using the Vertical Planar Motion Mechanism (VPMM) equipment. A motor controller was used to control the constant propeller revolution rate during pure motion tests. The resistance tests, self-propulsion tests, static drift tests, and VPMM tests were performed in the towing tank of Seoul National University. When the vertical drift angle changes, the gravity load on the sensors were changed. The hydrodynamic forces were deduced by subtracting the gravity load from the measured forces. The hydrodynamic coefficients were calculated using the least-square method. The simulation of the turning circle test was compared with the free-running model test result, and the error of the turning radius was 8.3 % compared to the free-running model test.
대규모 해양 건설에 따른 해양 건설 작업자의 안전 및 해양 오염 문제가 발생하고 있다. 특히, 해양의 수중 건설 작업은 다른 작업에 비해 위험도가 높아 작업자의 안전을 고려한 무인 대체 시스템의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 수중 무인 작업을 위해 해양 건설용 ROV 시스템을 개발 완료하였다. 수중 추진체의 제어를 통한 위치제어, 공압 gripper 그리고 수중 작업 모니터링을 위한 모니터링 시스템을 개발하였다. 성능평가 결과 ROV의 수중 이동속도는 최대 0.89m/s로 평가되었으며, 공압 gripper의 최대 하중은 80kg의 하중 허용 가능함을 확인하였다. 또한, 수중 ROV의 제어와 수중 영상 스트리밍에 필요한 네트워크 대역폭이 300Mbps 이상으로 평가되었으며, 유선 통신은 205m에서 92.7 ~ 95.0Mbit/s, 무선 통신은 78.3 ~ 84.8Mbit/s의 속도로 평가되었다.
최근 무인선을 활용한 해양 조사가 주목을 받고 있으며, 특히 세일을 이용한 소형 무인 드론에 대한 연구가 고조되고 있다. 세일 드론의 용도는 해양 조사, 감시 및 오염방제 등을 들 수 있다. 따라서 본 연구에서는 트윈 세일을 채용한 드론에 대해 선속을 추정하는 방식을 이용하여 항주최적조건을 확인하고 세일드론의 운동성능 및 저항 등 초기설계단계에서 검토해야 할 성능에 대해서 고찰하고자 하였다. 그 결과, 트윈 세일 드론은 항해속도를 2.0 m/s 이하로 유지하는 편이 유리하며 복원성 또한 DNV에서 규정하는 조건을 충족시켰다. 또한, TWA 100°일 때 받음각 20°에서 최고속력은 1.69 m/s, TWA 100°일 때 받음각 25°에서 최고속력은 1.74 m/s를 보였다.
한국 천일염 생산 지역의 인구는 빠르게 고령화되고 있어 생산 노동자가 줄고 있는 추세이다. 소금 포집 작업은 천일염 생산과정에서 가장 많은 노동력을 필요로 한다. 기존의 포집 장치는 사람의 작동 및 운전이 필요하여 상당한 노동력이 필요해서, 천일염 무인포집장치를 개발하여 생산 노동자의 노동력을 감소시키고자 한다. 천일염 포집장치는 색상 검출을 통해 소금의 포집 상황과 염전에서의 위치를 파악하도록 설계되었기 때문에, 포집장치의 색상 검출 성능이 중요한 요소이다. 그래서 색상 검출 성능 향상을 위해 이미지 처리를 이용한 알고리즘을 연구하였다. 알고리즘은 입력 이미지를 크기 재조정, 회전 및 투시 변환을 이용하여 around-view 이미지를 생성하고, RoI를 설정하여 해당 영역만 HSV 색상 모델로 변환하고 논리곱 연산을 통해 색상 영역을 검출한다. 검출 된 색상영역은 형태학적 연산을 이용하여 검출 영역을 확장하고 노이즈를 제거하여 컨투어와 이미지 모멘트를 이용하여 검출영역의 면적을 계산하고 설정된 면적과 비교하여 염판에서 포집장치의 위치 경우를 결정한다. 성능 평가는 알고리즘을 적용한 최종 검출 색상의 계산 면적과 알고리즘의 각 단계의 검출 색상의 면적을 비교하여 평가하였다. 평가 결과 소금을 검출하는 흰색의 경우 최소 25%에서 최대 99% 이상, 빨간색의 경우 최소 44%에서 최대 68%, 파란색과 녹색은 평균적으로 각각 7%와 15% 검출면적 증가가 있어 색상 검출 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었으며, 이를 무인 천일염 포집장치의 무인작업 수행을 위한 위치 확인에 적용 가능할 것으로 사료된다.
현재 국내 항만에서의 작업은 대부분 수작업으로 진행되기 때문에 다양한 안전사고 발생과 시간 및 비용 등의 손실이 우려된다. 이를 해소하고자 최적경로 알고리즘을 이용한 AGV 차량 및 자동화 크레인으로 무인 스마트 항만을 제안한다. RFID 인식으로 컨테이너의 정보를 확인하고, 각 경로의 노드 정보가 담긴 QR 코드 인식을 통해 최적으로 목적지에 달성하는 것이 핵심이다. 본 논문은 이러한 기능으로 시간 및 비용 절감, 효율 상승과 인명피해 및 안전사고 예방을 목표로 한다.
우리나라는 해상활동의 중요성이 크며, 산업화에 따른 이상기후 현상 등을 규명하기 위해 육상에 많은 자동기상 관측설비를 운영 중이지만 해상에서는 그 수가 매우 부족하다. 또한, 해양안전정보 구축 등을 위해 해양조사선을 운영 중이나 접근이 어려운 곳이 많고 높은 운영비용이 요구된다. 따라서 다양한 해양관측 등이 가능한 소형무인화선박의 개발이 필요하다. 한편 소형 무인화 선박에서 세일(Sail)은 항해 성능에 큰 영향을 미치므로 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 에어포일 형상보다 높은 공기역학적 성능을 갖는 것으로 알려진 트윈커브세일(Twin curvy sail)의 설계변수인 캠버(Camber)효과에 대해 검토하였다. 5 종류의 캠버에 대해 유동해석 결과, 캠버 크기가 9 %일 때 가장 높은 양력계수를 나타내었다. 트윈커브세일의 경우 Port sail과 Starboard sail의 상호작용에 의해 받음각 23°에서 가장 높은 양력계수를 갖고, Port sail의 경우 받음각 20°에서 가장 높은 양력계수를 Starboard sail의 경우 받음각 15°에서 가장 낮은 양력계수를 나타내었다. 또한, 트윈커브세일은 모든 받음각에서 에어포일 형상인 NACA 0018보다 높은 양력계수를 나타내었다.
자율운항선박 도입에 관한 논의가 국제해사기구에서 본격적으로 시작됨에 따라 자율운항선박 관련 기술개발이 세계적으로 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 통신, 보안, 고장진단, 유지보수 등의 기술개발이 아직 미흡하여, 자율운항선박의 상용화까지는 많은 시간이 소요될 것으로 예상된다. 이러한 기술들은 문제가 발생할 경우 선박에 막대한 피해를 발생시킬 수 있으며, 특히, 연안을 항해하는 선박보다는 대양을 항해하는 선박에 더 치명적이기 때문이다. 본 연구에서는 대양항해 시 자율운항선박에 발생할 수 있는 문제들을 극복하기 위한 방안으로 여러 척의 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 그룹항법시스템을 제안한다. 하나의 그룹은 한 척의 유인선박인 리더선박과 여러 척의 무인선박인 추종선박으로 구성되어 있으며, 항해하는 동안 일직선 형태를 유지한다. 리더선박은 출발지에서 목적지까지 미리 설정된 변침점을 따라 항해하며, 추종선박은 리더선박의 경로를 추종하여 항해한다. 선박의 침로를 제어하기 위한 타각 제어기는 선박에서 주로 사용되는 PD 제어기를 구현하여 사용하였다. 그룹항법시스템을 검증하기 위해 선박해양플랜트연구소에서 공개한 KVLCC2의 축소 모형인 L-7 모델을 사용하여 시뮬레이션을 진행하였다.
무인 잠수정은 자율 무인잠수정(이하 'AUV' 또는 '자율무인잠수정'을 혼용)과 원격조정잠수정(이하 'ROV'로 지칭)으로 분류를 할 수 있다. ROV는 테더 게이블로 인한 작업 범위의 한계와 운동성능 효율이 떨어지는 단점을 지니고 있어, 테더 케이블이 필요 없는 AUV에 대한 필요성이 증대되고 있다. 추측 항법 시스템인 관성 항법 시스템(inertial navigation system, 이하 'INS'로 지칭)은 외부 도움없이 관성측정 장치(inertial measurement unit, 이하 'IMU'로 지칭)를 활용하여 구성된 시스템을 말한다. IMU는 자이로 스코프(gyroscope), 가속도계(accelerometer), 지자기(magnetic)센서로 구성된 측정 장치로 3개의 센서를 사용하여 상호 보정을 통한 기동 체의 위치, 속도 및 자세 정보를 제공한다. 복합항법시스템은 추측항법시스템이 가지는 누적오차와 측위 항법시스템이 가지는 외부환경에 대한 단점을 상호 보완하는 방법으로 연구가 진행 중이다. 하지만 심해서 또는 해양의 특성에 따라 측위 시스템이 사용되지 못하기 때문에 추측 항법시스템의 다양한 관성 센서를 활용한 상로 보완과 신호처리 방법을 통한 연구 개발이 진행 중이다. 다양한 센서 정보를 통합하는 목적으로 칼만 필터와 같은 최적 필터기법이 보편적으로 사용되고 있다. 칼만 필터는 확률 선형 시스템에 대하여 공정잡음 및 측정 잡음이 가우시안 확률 분포를 따를 때 최적의 추정자가 된다. 또한 가우시안 조건을 만족하지 않는 경우에도 선형 추정자 중에 추정 오차의 분산이 가장 작은 추정자이다. 칼만 필터가 최상의 성능을 발휘 하려면 공정잡음과 측정 잡음의 실제 값을 정확히 알아내는 것이 중요하다. 잡음 수준에 대한 정보가 부정확 할 경우 칼만 필터는 발산 할 수 있기 때문에 시스템에서 잡음 수준의 공산은 칼만 필터의 최적 이득을 결정하는 중요한 요소로 추정치에 큰 영향을 준다. 따라서 칼만 필터를 추측항법시스템에 적용 시킬 경우 실제 모텔의 잡음 공분산을 정확히 추정할 수 있는 기법이 요구된다. 추측항법시스템은 다양한 센서를 활용하기 때문에 움직이는 기동 표적에 적용시 잡음공분상이 변하기 때문에 항법시스템이 저하 될 수 있다. 본 연구에서는 다양한 센서를 융합하여 해양 생체 로봇의 정밀 자세 제어가 가능한 시스템을 제안하고자 한다.
해미래는 한국해양연구원 해양시스템안전연구소에서 해양수산부의 지원으로 2001년부터 6년에 걸쳐 순수 국내 기술로 개발한 6, 000m급 과학탐사용 섬해 무인잠수정이다. 해미래는 2006년 4월에 동해 1차 시도에서 1, 065m까지, 10월 동해 2차 시도에서 2, 026m 해저변까지, 11월에 필리핀 앞 태평양에서 5, 775m 해저변까지 시험 탐사를 성공적으로 수행하였다. 이로서 우리나라는 세계에서 4번째로 독자적인 섬해 무인 잠수정 설계 및 개발 기술을 확보하였으며, 앞으로 국가 전략 기술로서의 섬해 연구를 위한 기초를 마련하였다. 본 논문에서는 섬해 무인잠수정의 구성과 기능에 대하여 설명하고 해미래의 개발 및 시험 과정에 대하여 간단히 설명한다. 또한 첫 탐사를 위한 준비 과정과 3차례에 결친 시험 탐사 결과를 요약한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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