기술의 발전에 따라 항만을 구성하는 시스템들이 급속도로 고도화되고 있다. 근래에는 시스템 간 연결성이 크게 확대되어 이를 활용한 연구 사례가 많이 보고되고 있다. 본 논문에서는 자율운항선박을 대상으로 하는 선박 입출항지원시스템의 개념 설계와 초기 연동 구조 설계 결과를 다룬다. 개발되는 시스템은 선박의 입출항 지원 기능을 수행하기 위해 선박의 운항 정보, 육상의 레이더, AIS 정보 등을 필요로 하며, 이러한 데이터를 활용하고 연계하기 위한 구조가 소개된다.
최근 들어 급증하고 있는 해양사고의 주요 원인은 인간의 수행 오류에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위해 디지털 선박의 구축, 선박 정보의 모니터링 시스템 등의 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 선박의 안전한 항해를 위해 다양한 형태의 대량 정보를 효율적으로 저장하고, 이용하고, 관리하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문은 지능형 자율운항시스템의 아키텍쳐인 RVC 지능시스템 모델을 기반으로 하는 VWS(Virtual World System)을 제안한다. VWS는 선박의 안전 항해에 필요한 모든 정보를 저장하고 지능형 자율운항시스템의 부시스템에 정보를 서비스한다. VWS는 특정 문제 영역을 표현하기 위하여 토폴로지 데이터베이스를 이용하고, 실시간 처리 특성을 반영하기 위하여 스케줄링을 도입하였다. 또한 분산 처리 특성을 반영하기 위하여 가상세계 API를 정의하였다. 본 논문에서는 설계된 VWS를 지능형 선박 자율운항시스템에 장착하고 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 입증해 보였다.
This paper presents the optimum design of cylindrical shell under external pressure loading. Two kinds of material, AI7075-T6, Ti-6AI-4V, are considered. For each material, the design variable is a thickness of the unstiffened parallel middle body shell, and the state variable, constraint, is hoop stress and the object function is total weight of the cylindrical shell. Optimization is performed by conventional FE Program, ANSYS. In addition, buckling analysis is performed for the middle body of the cylindrical shell. Finally, we calculates the payload of the cylindrical shell to keep neutral buoyancy with optimized thickness in deep-sea applications.
An AUV (Autonomous Underwater Vehicle) is an unmanned underwater vessel to investigate sea environments and deep sea resource. To be completely autonomous, AUV must have the ability to home and dock to the launcher. In this paper, we consider a class of homing trajectory planning problem for an AUV with kinematic and tactical constraints in horizontal plane. Since the AUV under consideration has underactuated characteristics, trajectory for this kind of AUV must be designed considering the underactuated characteristics. Otherwise, the AUV cannot follow the trajectory. Proposed homing trajectory panning method that called VGM (Virtual Goal Method) based on visibility graph takes the underactated characteristics into consideration. And it guarantees shortest collision free trajectory. For tracking control, we propose a PD controller by simple guidance law. Finally, we validate the trajectory planning algorithm and tracking controller by numerical simulation and ocean engineering basin experiment in KORDI.
The development and introduction of a Maritime Autonomous Surface Ship (MASS) are some of the most important changes leading to the fourth industrial era in the maritime area. The term 'MASS' refers to a ship operating independently, without human intervention, to reduce maritime accidents caused by human errors. Recent UK findings MASS also noted that particularly the dynamic positioning system will be considered to apply as newly function to a MASS. The DP system, a ship system developed decades ago and used for specific purposes like offshore operations, provides various functions to facilitate the accurate movements of the vessel, and operators can make decisions within the DP system, in addition to the ordinary ship system. In this paper, it would like to present the connection and application method with the main technical elements of the DP system in connection with the main technology of the DP system to achieve the safe operation of a MASS. In particular, among various position reference systems, the capability plot function of DP system, and the "follow target" mode in the operation mode are attractive functions that can contribute to the safe operation of autonomous ships.
Crew Transfer Vessels (CTVs) are primarily used for the maintenance of offshore wind farms. Despite being manually operated by professional captains and crew, collisions with other ships and marine structures still occur. To prevent this, the introduction of autonomous navigation systems to CTVs is necessary. In this study, research on the obstacle avoidance system of the autonomous navigation system for CTVs was conducted. In particular, research on obstacle avoidance simulation for CTVs using deep reinforcement learning was carried out, taking into account the currents and wind loads in offshore wind farms. For this purpose, 3 degrees of freedom ship maneuvering modeling for CTVs considering the currents and wind loads in offshore wind farms was performed, and a simulation environment for offshore wind farms was implemented to train and test the deep reinforcement learning agent. Specifically, this study conducted research on obstacle avoidance maneuvers using MATD3 within deep reinforcement learning, and as a result, it was confirmed that the model, which underwent training over 10,000 episodes, could successfully avoid both static and moving obstacles. This confirms the conclusion that the application of the methods proposed in this study can successfully facilitate obstacle avoidance for autonomous navigation CTVs within offshore wind farms.
In the 21st century, the rapid development of automation and artificial intelligence technologies is driving innovative changes in various industrial sectors. In the transportation industry, this is evident with the commercialization of autonomous vehicles. Moreover research into autonomous navigation technologies is actively underway in the aviation and maritime sectors. Consequently, for the practical implementation of autonomous ships, an effective collision avoidance algorithm has become a crucial element. Therefore, this study proposes a collision avoidance algorithm based on the Obstacle Zone by Target(OZT), which visually represents areas with a high likelihood of collisions with other ships or obstacles. The A-star algorithm was utilized to represent obstacles on a grid and assess collision risks. Subsequently, a collision avoidance algorithm was developed that performs fuzzy control based on calculated waypoints, allowing the vessel to return to its original course after avoiding the collision. Finally, the validity of the proposed algorithm was verified through collision avoidance simulations in various encounter scenarios.
This paper presents the analysis of the speed-power performance in the real sea using a large container vessel data provided as a test bed from a shipping company. To perform a speed trial of the vessel during a commercial voyage, the on-board measuring device and various operation data acquisition systems were mounted on the vessel for long-term performance monitoring and the voyage operated under the container loading condition close to the design draft was adopted. The content of this paper consists of Part I and Part II. Part I, such as this paper, contains the speed trial method and analysis results of the operating vessel. Part II contains the analysis of the speed-power characteristics change over time and before and after hull cleaning using operation data measured from the voyage operated under a condition similar to the speed trial.
Remotely operated vehicle(ROV) and autonomous underwater vehicle(AUV) have been used for underwater surveys, underwater exploration, resource harvesting, offshore plant maintenance and repair, and underwater construction. It is hard for people to work in the deep sea. Therefore, we need a vision control system of underwater submersible that can replace human eyes. However, many people have difficulty in developing a deep-sea image control system due to the deep sea special environment such as high pressure, brine, waterproofing and communication. In this paper, we will develop an Ethernet based remote image control system that can control the image mounted on ROV.
자율운항선박은 인간의 개입을 최소화하고, 선박에게 주어진 임무를 안전하게 수행하기 위해 운항에 필요한 다양한 정보를 자동으로 수집 관리하며, 선박이 스스로 판단하여 정해진 목적지까지 부분 또는 전체 항로를 자율적으로 운항하거나, 필요시 부분적으로 원격관제에 의해 운항을 가능하게 하는 선박운항기술을 말한다. 이러한 선박의 안전운항을 위해 선박에 탑재된 다양한 항해 통신장비 및 엔진, 기관 등의 각종 센서로 부터 신호를 수집 및 관리하기 위해서는 공통플랫폼 기술이 필요하다. 이 논문에서 제안하는 공통플랫폼은 스마트 선박 구현의 핵심으로 육상과 선박 간의 위성통신 또는 지상파 통신으로 연결된 통신 환경에서 실시간으로 원활한 정보 교환을 통해 육상의 관제국에서 모니터링과 원격관제를 지원하여 해상의 안전한 선박 운항을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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