위치에 따라 변화하는 해류가 있는 해상에서 선박이 일정속도로 움직이면서 진행각도를 제어하여 특정목표점에 최단시간으로 도착하고자 한다. 이러한 문제는 Zermelo의 항해문제라고 불리고 있으며 calculus of variation에 의해 최단시간제어의 근사해를 구할 수 있지만 매우 복잡한 비선형방정식의 역관계를 테이블 형태로 이용하여야 하므로 그 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 이러한 근사해의 정확도를 높이기 위해 신경회로망을 이용하여 비선형 방정식의 역관계식을 표현하였고, 신경회로망의 보간 기능으로 인해 높은 정확도의 최단시간제어가 가능하였다. 여러 가지 항해 상황에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다.
This paper describes the track initiation and target-tracking filter for ship tracking in a marine environment by using Light Detection And Ranging (LiDAR). LiDAR with three-dimensional scanning capability is more useful for target tracking in the short to medium range compared to RADAR. LiDAR has rotating multi-beams that return point clouds reflected from targets. Through preprocessing the cluster of the point cloud, the center point can be obtained from the cloud. Target tracking is carried out by using the center points of targets. The track of the target is initiated by investigating the normalized distance between the center points and connecting the points. The regular track obtained from the track initiation can be maintained by the target-tracking filter, which is commonly used in radar target tracking. The target-tracking filter is constructed to track a maneuvering target in a cluttered environment. The target-tracking algorithm including track initiation is experimentally evaluated in a sea-trial test with several boats.
The proceeding bearings of marine diesel engine are affected by dynamic loads from the cylinder gas pressure and the inertia force from the crank mechanism. Oil film must support the load of the shaft and it also must protect the proceeding and the bearings from damage. This study uses Goenka's new curve fit to carry out the theoretical analysis of oil film in proceeding bearings for MAN B&W 12K90MC-C and Hyundai Heavy Industry Co., Ltd HiMSEN H21/32 Engine. The applied engine's analysis results show the behavior of the proceedings in main and crank pin bearings. The results of this study will be the proper criteria for the proceeding bearings design and be available for development of the new technology in the proceeding bearing and for the high strength lining coating.
북극항로(NSR)를 통항하는 상선과 화물량이 매년 중가추세에 있다. 쇄빙선의 도움을 받아 북극항로를 통항하는 상선의 안전한 항해를 위협하는 가장 큰 요인은 얼음과의 충돌이다. 따라서 선박과 얼음의 충돌 메커니즘을 규명하기 위한 노력이 관련 연구자들에 의해서 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 북극항로를 운항하는 내빙선과 유빙의 충돌을 가정한 예인수조실험을 실시하며, 충돌 후 얼음의 운동(속력, 궤적)을 머신비전검사를 통해서 계측한다. 아울러 오차계산을 통해서 머신비전검사 기법의 정밀도를 검증한다.
본 논문은 산업용 로봇을 위한 힘 피드백 제어 기반의 연마면의 보정과 작업자의 감각을 기반으로 한 정확한 연마면 작업을 대체하기 위한 교시방법을 적용한 연마 결과를 제시하였다. 교시방법은 연마작업의 위치, 경로, 반응에 대한 정밀도 개선을 위해서 연마로봇에 적용하였다. 힘 센서 기반의 교시방법에 의해 연마가 가능한 선박용 연마로봇을 제시하였고, 힘 센서에 의한 교시방법을 연마로봇에 적용하여 실험한 결과를 제시함으로써 그 유효성을 검증하였다. 또한, 로봇교시 포인터의 수를 줄이기 위하여 가공면의 특이점들만을 이용하여 곡면 가공이 가능하도록 로봇 궤적을 생성하는 방안을 제시하여 실험결과를 제시하였다.
Maritime monitoring requirements have been beyond human operators capabilities due to the broadness of the coverage area and the variety of monitoring activities, e.g. illegal migration, or security threats by foreign warships. Abnormal vessel movement can be defined as an unreasonable movement deviation from the usual trajectory, speed, or other traffic parameters. Detection of the abnormal vessel movement requires the operators not only to pay short-term attention but also to have long-term trajectory trace ability. Recent advances in deep learning have shown the potential of deep learning techniques to discover hidden and more complex relations that often lie in low dimensional latent spaces. In this paper, we propose a deep autoencoder-based clustering model for automatic detection of vessel movement anomaly to assist monitoring operators to take actions on the vessel for more investigation. We first generate gridded trajectory images by mapping the raw vessel trajectories into two dimensional matrix. Based on the gridded image input, we test the proposed model along with the other deep autoencoder-based models for the abnormal trajectory data generated through rotation and speed variation from normal trajectories. We show that the proposed model improves detection accuracy for the generated abnormal trajectories compared to the other models.
위성 통신 기술의 발달로 국부적으로 수행되던 위치 추적의 범위가 전 세계로 확산되었다. 하지만 기존의 물류 관제 시스템들은 관제 서버와 물류간의 통신을 위하여 휴대폰 통신망을 이용하기 때문에 일부 지역 내에서 이동하는 물류에 대해서만 관제가 가능하다. 이 논문에서는 위성 통신을 이용하여 전 세계를 이동하는 물류 매체인 냉동 컨테이너의 위치 및 상태 정보를 관리하기 위한 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 냉동 컨테이너의 상태를 직접 관제하는 데이터 수집부, 관제 서버와의 통신을 담당하는 위성 통신부, 냉동 컨테이너 정보를 관리하는 관제부로 구성된다. 시스템의 관제부에서는 냉동 컨테이너의 위치 추적 및 관제를 효과적으로 수행하기 위하여 기존의 TB 트리를 기반으로 하는 다중 버전 이동 객체 색인을 사용하였다. 제안된 냉동 컨테이너 관제시스템은 화주, 운송회사 등 육해상 물류관련 기관에서 냉동컨테이너 및 선박 위치추적, 컨테이너 통제, 컨테이너 통계 등 다양한 용도로 사용될 수 있어 화주에게는 컨테이너 운송에 대한 서비스를 제공하며, 선사에게는 선박안전경보시스템, 선박 관리, 냉동컨테이너를 효율적인 관리 기능을 제공하게 한다.
본 연구는 두점식 선박 계류시스템의 종방향 외력에 대한 비선형 동적거동 해석을 수행하였다. 특정 입력 매개변수에 대한 카오스 운동과 한계주기궤도 등의 비선형 거동의 특성을 연구하였다. 주로 비선형복원력은 계류시스템의 강한 비선형성과 동적거동의 다양성을 제공한다. 계의 운동방정식 시뮬레이션에 사용된 수치 적분기는 4차 룽게쿠타법이다. 외력진폭과 주파수를 변화시킬 때 분기 그림과 동적불안정 현상들을 볼 수 있다. 외력의 주파수(진동수)가 0.4 rad/s인 경우 수많은 혼돈상태 점들 사이에 주기창이라 불리는 안정적인 주기해가 관측된다. 주파수가 0.7 rad/s인 경우는 외력진폭이 1.0을 초과할 때 혼돈 영역이 갑자기 증가한다. 주파수가 1.0 rad/s인 경우는 주파수가 0.4 rad/s 및 0.7 rad/s인 경우와 비교해 볼 때, 혼돈 운동이 약화된다. 아울러, 두점식 계류시스템은 각 매개변수에서 준주기 운동, 한계주기궤도, 대칭성의 깨짐과 같은 다양한 정상상태의 궤적이 관측된다.
본 논문에서는 근거리 레이더의 특성 분석을 통한 선박 내 안전을 위한 물체탐지 시스템의 개발에 초점을 두었다. 근거리용 레이더들은 가격이 저렴한 대신에 자동차와 같은 특수 용도로 개발되었으므로 다른 곳에 적용하기 위해서는 기기의 특성 분석과 다양한 환경에서의 실험을 통한 데이터 특성 분석이 필수적이다. 또한 본 연구의 목표인 사람 및 물체의 정확하고 신속한 감지 시스템의 구성을 위해서는 입력되는 많은 반사 신호들 중에서 이동하는 물체만을 정확하게 분류하여 표시하기 위한 데이터 클러스터링 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 이를 위해 반사되는 데이터들의 궤적정보와 속도 및 RCS 값을 이용한 클러스터링 알고리즘을 제안 하였다.
동해에서 수행된 국내 최장기 수중글라이더 운용 및 연속 단면 관측 결과를 보고한다. 본 연구팀은 수중글라이더를 활용하여 2020년 9월 18일부터 12월 21일까지 총 95일 동안 국립수산과학원(NIFS) 정선 관측 106 라인에 거의 일치하는 37.9 °N 위도선을 따라 동경 129.1 °E ~ 131.5 °E 사이를 6회 왕복하는 국내 최초의 연속 물성 단면 관측을 성공리에 수행하였다. 본 수중글라이더는 2020년 9월 18일 129.1 °E 위치에서 투하되어 9월 19일부터 88일간의 비행 관측을 수행하였고, 2020년 12월 15일부터 6일간 129.2 °E 위치에서 위치 제어 유지(Virtual Mooring)후 회수되며 전체 운용을 마무리하였다. 표층부터 800 dbar 수심까지 톱니형태의 궤적을 그리면서 총 수평거리 2550 km를 비행하는 동안 글라이더의 경로 이탈은 RMS 거리 262 m를 벗어나지 않을 정도의 매우 안정적인 경로 추종 모드를 보여줬다. 비행 관측을 통해 획득한 총 12개의 고해상도 물성 횡단면 자료로부터 수온과 염분의 연속적인 변동이 보이는 아중규모 특성을 확인하였고, 국립수산과학원(NIFS)의 격월 선박 관측 자료와 비교함으로써 시공간 해상도 차이에 따른 뚜렷한 특성을 발견하였다. 첫째는 공간 해상도 차이에 따른 결과로 표층 전선역의 세기 및 이동, 수온약층 강화현상 등 아중규모 현상들이 글라이더 횡단면 자료에서만 뚜렷하게 관찰되었다. 이러한 아중규모 구조는 현행 선박 관측 자료의 정점 간격(25 km) 보다 작다는 특징이 있었는데, 동해 내 아중규모 구조의 이해를 위해서는 고해상도 관측이 필요함을 의미한다. 둘째는 시간 해상도 차이에 따른 결과로 글라이더 자료에서 추출한 평균 7일 간격의 수온과 염분 시계열이 대략 6주 주기를 갖는 월중변동(Intramonthly variation) 특성을 보인다는 것과 대략 1주 동안 급격한 관측치의 변동이 나타난다는 것을 확인하였다. 이는 격월 정선 관측 자료에는 확인되지 않는 특징이다. 따라서, 정선 관측해역의 물성 변동을 이해하기 위해서는 선박 관측과 비교하여 상대적으로 비용이 저렴하고 효율적인 글라이더 관측을 통한 보완이 필요하다고 여겨진다. 마지막으로 두 플랫폼 간 관측치의 편차를 확인하였는데, 이러한 편차의 요인을 공간 규모에 기초한 정점의 정의 및 시간 규모에 따른 변동성, 그리고 각 플랫폼의 CTD 측정 장비의 교정 관점에서 논하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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