• Title/Summary/Keyword: 선박 분류

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NIR의 도입에 따른 항만국통제 대응방안에 관한 소고 (A Study on the Preparedness of Port State Control for the Enforcement of NIR)

  • 김주형
    • 한국항해항만학회지
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    • 제38권2호
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    • pp.141-146
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    • 2014
  • 2014년 1월부터 아 태지역 Tokyo-MOU에서는 새로운 점검체제인 NIR를 도입하여 항만국통제(PSC)를 시행하고 있다. NIR의 가장 큰 특징은 기존 TF방식과 달리 회사의 안전관리수준까지 평가하여 선박의 위험도 수준을 고위험, 표준위험, 저위험 선박 등 3단계로 분류하고 그 수준에 따라 PSC 점검주기를 달리하는 것이다. 특히, 국제안전경영(ISM)코드의 안전관리체제(SMS)와 관련된 결함과 6개이상의 결함수, 출항정지이력 등은 선박의 위험도수준 평가에 큰 영향을 미치게 되었다. 이에 따라 선박과 회사들은 변화된 PSC환경에 대비하기 위하여 종전과는 다른 안전관리체제의 적절한 이행과 시스템 보장이 각별히 요구된다. 정부대행기관 및 주관청에서도 기존과는 다른 새로운 PSC 대응방안이 필요하다. 구체적으로는 선박과 회사간 유기적인 협력과 지원체제 강화, 심사주체와 객체의 변경을 통한 타성 극복, 정부대행기관에 대한 주관청의 관리감독 강화 그리고 민 관 협력체제 운영을 위한 네트워크 구축 등의 방안이 있다.

다채널 진동 센서를 이용한 선박 엔진의 진동 감지 및 고장 분류 시스템 (Defect Detection and Defect Classification System for Ship Engine using Multi-Channel Vibration Sensor)

  • 이양민;이광용;배승현;장휘;이재기
    • 정보처리학회논문지A
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    • 제17A권2호
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    • pp.81-92
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    • 2010
  • 진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진의 고장 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중적 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 진동 정보의 오류 부분만을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 오차 범위를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 유무 판별은 약 100% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형의 유형 인식에서는 약 96% 정확성을 가졌다.

NIR의 도입에 따른 항만국통제 대응방안 (A Study on the Preparedness of Port State Control for the Enforcement of NIR)

  • 김주형
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.63-64
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    • 2014
  • 2014년 1월부터 아 태지역 Tokyo-MOU에서는 새로운 점검체제인 NIR를 도입하여 항만국통제(PSC)를 시행하고 있다. NIR의 가장 큰 특징은 기존 TF방식과 달리 회사의 안전관리수준까지 평가하여 선박의 위험도 수준을 고위험, 표준위험, 저위험 선박 등 3단계로 분류하고 그 수준에 따라 PSC 점검주기를 달리하는 것이다. 특히, 국제안전경영(ISM)코드의 안전관리체제(SMS)와 관련된 결함과 6개이상의 결함수, 출항정지이력 등은 선박의 위험도수준 평가에 큰 영향을 미치게 되었다.

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이상감지 상관계수를 이용한 선박디젤기관의 고장진단시스템에 관한 연구 (The Fault Diagnosis of Marine Diesel Engines Using Correlation Coefficient for Fault Detection)

  • 김경엽;김영일;유영호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.18-24
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    • 2011
  • 본 논문은 선박 감시 시스템에서 수집된 데이터를 통계적 분석을 통해 고장유무를 진단할 수 있는 통계적 방법 기반의 고장진단시스템을 제안한다. 이를 위해 선박엔진데이터를 연소계통, 열교환계통, 그리고 전동기 및 펌프계통으로 분류하고 이들 데이터 간 상관계수를 분석하여 고장진단을 위해 필요한 전문가지식기반의 진단테이블을 도출한다. 고장진단성능을 테스트하기 위해 실제 운항데이터에 고장의 원인이 될 수 있는 외란을 삽입하여 고장유무를 판단하며 이를 사용자편의의 인터페이스로 제공하기 위해 VC++로 고장진단시스템을 구현한다.

LNG/LPG관련 해양사고 시나리오 구축에 대한 고찰 (LNG/LPG marine accident scenarios considered relevant for building)

  • 강유미;안정민;임정빈
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
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    • pp.205-207
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    • 2015
  • LNG/LPG는 폭발가능성이 크기 때문에 매우 위험한 물질이다. LNG/LPG는 gas상태의 연료를 극 초저온에 고 압력 상태로 고농축한 액체 연료이다. 온도나 압력에 따라 물질의 상태가 변하기 때문에 폭발이나 화재가 일어날 수 있다. 하지만 무조건 사고가 일어나는 것은 아니며 현재까지도 화재나 폭발이 일어난 경우가 드물다. LNG/LPG선박은 충돌이나 파손 등 사고위기가 클수록 위험하다. 사고위기가 일어나는 요소로는 복잡한 항로, 많은 선박 수, 해마다 증가하는 LNG/LPG의 수요량 등이 있다. 본 연구에서는 LNG/LPG관련 해양사고 시나리오를 만들기 위해 사고 연계 고리(Accident chain)를 만들어 분석하였다. 해양사고의 연계 고리를 만들기 위해서는 story가 필요하다는 것을 알게 되었고, Risk를 통해 Peril과 Hazard를 분석 할 수 있었다. LNG/LPG의 위험성은 고압에 기인하는 위험, 화재위험, 동상위험, 화학반응의 위험, 질식 위험 등으로 분류 할 수 있었다. 아직까지는 LNG/LPG선박의 화재 및 폭발사고는 거의 일어나지 않았으나 매년 그 수요량이 증가하고 있고, 매우 위험한 물질임을 본 연구를 통해 알 수 있었다.

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Hot Issue - IMDG Code 37차 개정판 주요 개정 내용

  • (사)한국포장협회
    • 월간포장계
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    • 통권265호
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    • pp.98-109
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    • 2015
  • 국제해상위험물규칙(IMDG Code : International Maritime Dangerous Goods Code)은 1956년 유엔 경제사회이사회(UN ECOSOC)의 위험물운송 전문가 위원회에서 제정한 "위험물 운송에 관한 유엔권고"(일명, 오렌지 북)를 기본골격으로 국제해사기구가 1965년 제정한 포장 위험물의 해상운송 시 적용하는 국제규칙이다. IMDG Code에는 위험물을 그 특성에 따라 제1급(화약류)부터 제9급(기타 위험물)까지로 분류하고, 이들 위험물의 표시 및 표찰, 포장방법 및 포장용기 기준, 선적서류, 선박 적재방법 및 위험물 상호 간의 격리 등 포장 위험물의 해상운송에 관한 기본원칙이 규정되어 있다. 또한 IMDG Code에는 위험물의 화재 또는 누출 시 비상대응절차, 인명사고 시 의료응급처치 지침, 화물고박지침 및 선박에서 살충제의 안전사용 방법 등에 관한 규정도 수록되어 있다. 본 고에서는 2년마다 개정되고 있는 IMDG Code 37차 개정판의 주요 개정내용을 살펴보도록 한다.

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Hot Issue - IMDG Code 37차 개정판 주요 개정 내용

  • (사)한국포장협회
    • 월간포장계
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    • 통권266호
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    • pp.106-119
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    • 2015
  • 국제해상위험물규칙(IMDG Code : International Maritime Dangerous Goods Code)은 1956년 유엔 경제사회이사회(UN ECOSOC)의 위험물운송 전문가 위원회에서 제정한 "위험물 운송에 관한 유엔권고"(일명, 오렌지 북)를 기본골격으로 국제해사기구가 1965년 제정한 포장 위험물의 해상운송 시 적용하는 국제규칙이다. IMDG Code에는 위험물을 그 특성에 따라 제1급(화약류)부터 제9급(기타 위험물)까지로 분류하고, 이들 위험물의 표시 및 표찰, 포장방법 및 포장용기 기준, 선적서류, 선박 적재방법 및 위험물 상호 간의 격리 등 포장 위험물의 해상운송에 관한 기본원칙이 규정되어 있다. 또한 IMDG Code에는 위험물의 화재 또는 누출 시 비상대응절차, 인명사고 시 의료응급처치지침, 화물고박지침 및 선박에서 살충제의 안전사용 방법 등에 관한 규정도 수록되어 있다. 본 고에서는 2년마다 개정되고 있는 IMDG Code 37차 개정판의 주요 개정내용을 지난 달에 이어 살펴보도록 한다.

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일대다 충돌상황에서의 국제해상충돌예방규칙에 따른 충돌회피 알고리즘적용에 관한 연구

  • 김다정;오규성;심성보;안경수
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.125-127
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    • 2014
  • 본 논문은 선박의 일대다 충돌상황에서 국제해상충돌예방규칙(COLREGs, International Regulations for Preventing Collisions at Sea, 1972)을 만족하도록 피항경로를 생성하는 충돌회피 알리고즘의 개발과 적용에 관해 기술한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 조우선박의 상대 방위각, 충돌위험정도 및 상호시계와 제한시계의 시계상태에 따라 피항동작을 분류하고, 규칙기반형태의 전문가시스템인 CLIPS(C Language Integrated Production System)를 이용하여 국제해상충돌예방규칙에 따른 피항행동공간을 생성한다. 검증을 위하여 Izuma problems의 3가지 충돌상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 다양한 충돌상황에 대하여 안전한 충돌회피경로가 생성됨을 확인 할 수 있었다.

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우리나라 中小 造船業의 世界化

  • 이세중
    • 대한조선학회지
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    • 제32권1호
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    • pp.11-15
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    • 1995
  • 우리나라 조선업을 40,000 TDW(Handy-max size)를 기준 해서 대형 조선소와 중소 조선소로 분류해도 무리가 없을 것으로 생각됩니다. 그런데 중소 조선소는 10,000 TDW급 이하의 선박을 주로 건조하고 있으므로 40,000 TDW-10,000 TDW(Hand-size)사이는 거의 공백 상태라고 해도 무방할 것입니다. 우리나라 조선업은 건조선박크기로 볼 때 대형과 소형사이에 중형이 거의 없습니다. 중소 조선소들은 그 숫자가 많기는 하나, Hand-size 이하의 소형선을 건조해 왔고, 그 시장도 극동해역을 거의 벗어나지 못해 왔으므로 중소 조선업이 "세계화"되었다고 말하기에는 다소 미흡한 점이 많아 보입니다. 필자는 우리나라 중소 조선업의 "세계화"가 가능할 수 있다고 믿는 사람중의 하나입니다. 그래서, 먼저 몇가지 소견을 밝힘으로서 여러 회원들 중 뜻을 같이 하고저 하는 분들을 이 가능성에로 초대하고 싶습니다. 이 글은 커다란 잠재력 개발을 향한 첫걸음에 불과한 것이고, 여러 회원들의 동참에 의해 지속적으로 개발돼 나갈 수 있을 것이다.적으로 개발돼 나갈 수 있을 것이다.

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딥러닝 기반 어선조업종류 판별 방법 (Deep-learning based Fishing Gear Type Classification)

  • 김광일;김지희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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    • pp.33-34
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    • 2019
  • 대부분의 나라에서는 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업상황을 모니터링 한다. 우리나라도 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업량, 불법조업 유무를 판별한다. 현재까지는 어선의 불법조업 유무 판별은 어선의 위치정보 기반으로 이루어 졌으나, 허가받지 않는 어구를 사용하는 불법조업에 대한 판별은 불가능 하였다. 이에 본 논문에서는 어선 항적과 조업면허 데이터를 이용하여 데이터 기반의 어선 조업 판별모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 어선 항적데이터를 시계열 단위로 전처리하여 학습 이미지들을 생성하고, 해당 어선의 조업면허 정보를 레이블로 하여 학습 데이터를 제안하는 딥러닝 모델에 적용한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 1년 동안 제주 주변해역에서 조업하는 어선의 선박자동식별장치의 항적데이터를 수집하여 실험을 하였다. 실험 결과 제안한 방법의 분류정확도는 71.5%를 얻었다.

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