기존 운항선박에 적용되어 있는 알람 모니터링 기술은 온도, 압력 등의 데이터 항목을 AMS(Alarm Monitoring System)으로 관리하고 해당 센싱 데이터가 정상 수준 범위를 초과할 경우만 선원에게 알람을 제공한다. 또한 기존 선박의 정비는 PMS(Planned Maintenance System)를 따른다. 이는 장비로부터 측정된 센싱 데이터가 설정범위 이상으로 측정되어 이에 따른 알람을 통해 정비하거나, 대상 기기의 고장 유무에 관계없이 일정 시간 사용 후 해당 부품을 사전에 교체하는 방식으로 운영되고 있다. 하지만 선박 기관운영의 신뢰성과 운항 안전성을 확보하기 위해서는 실시간 상태 모니터링 데이터 기반의 사전적 진단 및 예측이 가능해야 한다. 그러기 위해서 실선 데이터를 종합적으로측정하여 데이터베이스화 하고 이를 선박의 보조기기와 배관의 상태기반 예지보전을 위한 상태 진단 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 특히 반응형 웹 기반으로 선박의 보조기기와 배관 상태 정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 선내 개인용 컴퓨터(Personal Computer, PC)에서 보는 용도뿐만 아니라 스마트폰 등 다양한 모바일 기기의 접근 및 활용이 가능하도록 화면과 해상도에 맞춰 최적화된 상태 관리가 가능하도록 하여 업데이트 비용이 적게 들며, 관리 방법도 쉽다. 본 논문에서는 자율운항선박 핵심 기술인 상태기반정비(Condition Based Management, CBM) 기술력을 확보하기 위해 선박의 보조기기 중 펌프와 청정기, 그리고 배관 중 해수 및 스팀 배관의 상태 진단 모니터링을 통해 이상 현상을 파악하고, 이를 통해 융합 분석할 수 있도록 선박 보조기기 및 배관의 성능 진단 및 고장 예측에 활용하여 예방정비 의사결정을 지원하고자 한다.
기존의 육상레이더망을 이용한 선박모니터링 시스템(vessel monitoring system)의 경우는 선박을 탐지할 수 있는 범위가 제한적이기 때문에 지속적인 관리와 감시에 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 극복하고, 광역의 지역에 대한 효율적인 영상정보의 수집과 기상조건에 상관없는 자료의 취득이 가능한 SAR 위성영상을 활용하여 해양모니터링을 위한 선박감시시스템의 핵심 부분이 될 수 있는 선박탐지에 관한 연구를 수행하고자 한다. 선박 탐지에 관한 연구는 크게 선박 대상체 자체를 탐지하는 알고리즘과 항행선박에 의해 발생되는 선형 항적(航跡)을 탐지하는 알고리즘으로 나눌 수 있는데, 본 연구에서는 선박 대상체 자체를 탐지하는 방법을 제안하고, 선박대상체의 위치와 항로를 파악하여 그 정확도를 일부 현장자료를 통해 검증하고자 한다. 1차 다항식 변환을 통해 입력영상을 기하보정하고 잡음제거를 위해 Wiener 필터를 사용한다. Otsu(1979)가 제안한 분산최대 2분할법을 통해 입력영상을 이진화시키고 레이블링 기법을 사용하여 영상화소들의 그룹을 재구성한다. 형태학적 필터링과 화소간 거리 클러스터링을 이용하여 선박후보대상체들을 빠르게 추출하고 중심좌표와 침로를 계산한다.
본 논문에서는 수중 드론이 받아들이는 데이터 정보의 통신 방식과 데이터 정보의 콘솔 디스플레이로의 구현 방식에 관해 기술하였으며, 통합 모니터링 시스템 인터페이스의 기능과 음파 탐지기 인터페이스 설계 및 구현에 대하여 설명하였다. 콘솔과 연결된 컨트롤러를 이용해 수중 드론의 운항 및 자세를 제어할 수 있도록 하였고, 수중 드론과 장애물 사이의 거리 정보를 음파 탐지기로부터 획득하여 카메라 영상과 함께 콘솔 화면에 시각적으로 표시할 수 있도록 제작하였다. 통합 모니터링 내비게이션 콘솔은 개선사항에 맞게 구현하여 작업자가 편리하고 쉽게 이용할 수 있다. 또한 통합 모니터링과 제어 소프트웨어 기능 고도화를 통해 사용자별 프로젝트 관리 기능과 선저 검사용 보고서 출력 기능을 추가하여 다른 수중 드론과는 차별성과 경쟁력 있게 제작하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권2호
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pp.288-294
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2011
본 논문에서는 FPGA기반의 SoC보드(Xilinx Virtex-4 ML401 EVM)를 이용한 전력인버터제어시스템을 설계하였다. 선박에 전력시스템을 적용하기 위해서 선박의 최신 통신 프로토콜인 NMEA 2000 표준 프로토콜을 적용하였으며 전력 시스템의 성능을 평가하기 위한 PC기반의 모니터링 프로그램을 제작하였다. 전력 제어시스템은 FPGA기반의 임베디드 SoC보드상에서 이중프로세서(Dualprocessor)형태로 설계하였으며 이중프로세서를 적용함으로써 실시간 제어 감시가 가능하다. 이중프로세서 중 하나는 전력 제어를 위한 PWM신호생성 및 전력 회로내의 주요 전력 파라미터를 센싱 하는 제어용 프로세서로 동작하며(Control processor) 다른 프로세서는 제어프로세서의 각종 전력 센서 파라미터와 제어 파라미터들을 이중포트 램(Dual Port RAM)을 이용하여 정보를 공유하고 외부 NMEA 2000프로토콜 기반의 모니터링 장치와 네트워크 기반의 통신을 수행하는 통신용 프로세서(Communication processor)로 구성된다. 본 논문에서 제작한 전력 제어시스템은 선박내의 분산발전,송배전 및 전압 레귤레이션 시스템에 적용 될 수 있다.
본 논문은 지상파 기반의 측위·항법·시각(PNT, Positioning, Navigation, and Timing) 서비스의 대표격인 eLoran(enhance LOng RAnge Navigation) 시스템의 시각동기 성능 모니터링 시스템의 설계에 관한 것으로서, GNSS(Global Navigation Satellite System)의 신호 취약성에 따른 시각동기시스템의 한계에 대해 설명하고, 이에 대한 백업시스템으로 대표적 지상파항법시스템인 eLoran 시스템의 시각동기 성능모니터링 시스템에 대해 중점적으로 다룬다. eLoran 시스템을 이용한 시각동기 서비스 및 이에 대한 성능감시를 위한 보정기준국(dLoran, differential Loran) 관점에서의 시각동기 성능모니터링 시스템의 구성과 그 요구성능에 대해 설명한다. 또한 eLoran 테스트베드 환경 내 시각동기 모니터링 시스템의 장기 시범운영을 통해서, eLoran 시각동기서비스의 성능을 분석한다. 시각동기 성능모니터링 시스템을 이용한 성능 분석결과 보정 전 43.71 ns, 보정 후 22.52 ns (rms)의 시각정밀도를 나타내었으며, 이를 통해서 정밀시각 동기원으로 eLoran 서비스가 충분히 GPS 백업 시각동기시스템으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권4호
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pp.483-488
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2015
본 논문에서는 엔진유지관리 개선을 위해 Web 기반 선박엔진성능분석용 장기모니터링시스템을 구현하고자 한다. 이 시스템은 시뮬레이터, 다채널 A/D 변환기가 내장된 감시모듈, 모니터링 컴퓨터, 네트워크저장기(NAS), RS485 및 무선인터넷 통신시스템으로 구성된다. 기존 제품은 각 엔진마다 압력센서를 설치하고 이를 감시모듈에서 실시간으로 계측한 후 통신에 의해 현장 제어실 PC나 Web 상에서 모니터링이 가능하지만 많은 샘플링 압력데이터 용량으로 인해 통신전송속도가 느려지고, 장기모니터링에 오류가 발생할 수 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 각 실린더별 압력센서에서 받은 원본 압력데이터는 NAS에 저장하고, 원본 압력데이터를 구간별 다운샘플링을 하여 제어실에서 장기모니터링하고, Web에서의 장기모니터링을 위하여 다운샘플 데이터를 무선전송 한다. 제안한 방식에서는 전송량을 1/10로 하였으므로 작은 용량을 가진 메모리를 사용할 수 있고, 빠른 통신속도를 유지할 수 있어 통신비용이 절감되며, 화면전체에 약 30일간의 장기모니터링이 가능하여 엔진의 유지관리에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 사료된다.
해양사고 발생이 잦거나 그 사고 여파가 매우 큰 위험물 운반선, 여객선 등 사고 취착선박의 경우 선내 장비 이상으로 인한 사고 또한 미연에 예방할 필요가 있다. 이에 항행 관련 사고를 미연에 예빙하기 위해서 선내시스템의 정보를 이용하여 선박의 이상 유무를 파악하는 기술을 개발했다.
선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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