석션버켓기초는 20m 이상의 수심 조건에서 경제적인 시공이 가능한 건설 공법이다. 석션버켓기초는 내부가 비어 있는 양동이가 뒤집어진 형태의 구조물을 목표지점에 위치시킨 후, 버켓 내의 공기나 물을 흡입하여 내/외부의 수압차이에 의한 관입력으로 기초를 설치한다. 안정성 확보를 위해 버켓의 수직도 확보는 필수적이다. 그러나 해저지반의 불균질성이나 편심으로 인하여 버켓의 기울어짐이 발생할 수 있다. 석션버켓기초는 현재 시공과정에서 관입/인발 작업 반복을 통해 수직도를 확보하는 방법이 일반적으로 적용되고 있다. 그러나 이 방법은 현장 작업자의 경험 및 숙련도에 의존적이며 수직도 확보에 비교적 장시간이 소모된다. 본 논문에서는 실시간 석션버켓 수직도 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 수직도 데이터를 수집하는 센서부, 수집된 데이터를 처리하여 무선 전송해 주는 컨트롤러부, 원형강관의 수직도 정보를 실시간으로 보여주는 디스플레이부로 구성되어 있다. 제안된 시스템은 기울기 센서와 임베디드 컨트롤러를 활용하여 구현되었다. 제안된 시스템의 실험 결과 roll/pitch가 0.028% 이내의 오차로 측정이 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 시스템을 석션버켓기초 모형실험에 적용하여 수직도 정보의 실시간 확인이 가능함을 보였다.
세계 주요 항만에서 해상안전관리의 주요한 수단으로 자리잡은 VTS는 향후 E-네비게이션을 비롯하여 해상과 항만의 각종 데이터를 총괄하는 데이터 베이스의 중심이 될 것으로 전망되고 있다. 다양한 정보의 수집과 분석이라는 측면에서 최근에 주목되고 있는 빅 데이터 개념을 포함한다면 VTS를 통해 수집할 수 있는 데이터의 범위와 정보 분석 능력 및 활용범위를 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 통신 빈도와 같이 정량적 분석 위주로 접근했던 기존 연구와는 달리 VTS 통신의 목적이나 유형과 같은 분석을 포함하여 관제대상 선박에 대한 정보와 각 통신의 소요시간까지 수집하였다. 이렇게 수집된 정보의 여러 항목을 교차하여 비교하고 분석할 수 있는 데이터 수집 모델을 본 연구에서 제시하여 관제통신 건수, 방식, 관제 유형방법, 선종별 통신량 및 법령 위반건수 등을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이 연구 결과 (1) 부산항 북항의 경우에는 정보전달 형태의 관제가 빈번하고, 특정한 선종의 선박과 통신이 편중되어 있으며 (2) 관제 채널 청취 불이행, 항로 준수 위반의 법령 위반 사항이 자주 발생하고 있으나 통신량의 혼잡으로 인하여 소극적인 관제가 수행되고 있다는 사실을 알 수 있었다. 이렇게 수집된 정보는 IALA Guideline에서 작업부하로 지적하고 있는 '상황인지가 가능한 수준의 관제통신량'에 대한 분석 자료로 활용할 수 있으며 향후 e-내비게이션 연구를 위한 데이터베이스로 이용될 수 있을 것이다.
본 연구는 인적오류 예방을 위해 선박 충돌위험 가능성이 높은 여섯 가지 선박조우상황(Head on, $045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$, Overtaking, Overtaken)에 대해서 양 선박의 거리가 점차 감소될 때 항해 당직자가 느끼는 충돌위기체감지수(Collision Risk Perception Index, CRPI)를 획득하고 통계분석을 통하여 신뢰도분석 및 가설을 검증한 후 곡선근사과정을 통해 다항 계수로 모델링하는 것이 목적이다. 해상에서 실제 경비함 두 척과 항해당직 승조원 총 30명을 대상으로 CRPI 데이터 획득 실험을 하였으며 데이터 분석결과 각 조우상황에서 높은 신뢰도를 나타냈고 유의미한 결과를 나타냈다. 또한 타 선박 조우시 양 선박간 거리가 가까워지는 상황에서 항해당직자의 승선경력과 연령이 많고, 상위면허를 보유 할수록 CRPI에 음(-)의 영향을 미친다는 것을 알았다. 또한 3차 다항식 모델로 CRPI를 추정한 결과 평균제곱오차(RMSE)는 Head on에서 1.19, $045^{\circ}$에서 0.87, $090^{\circ}$에서 0.81, $135^{\circ}$에서 0.71, Overtaking에서 1.29, Overtaken에서 0.87로 나타나서 CRPI 곡선근사가 유용함을 알았다.
본 연구는 유선, 어선 등이 관제대상으로 확대됨에 따라 해당 선박이 VTS(Vessel Traffic Service) 관제사에게 미치는 충돌사고 위험도를 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 VTS 관제사를 대상으로 설문을 하고 소형선박의 범위를 정하여 부산 VTS 관제 구역을 항해하는 일반상선과 소형선박의 침로 등을 3일간 조사하였다. 이를 VTS 관제사 관점에서의 충돌위험 평가모델(CoRI)로 위험도를 구한 결과, 침로 편차에 따른 위험도의 증가 감소 패턴은 비슷하였고, 최댓값과 최솟값은 큰 차이가 없었다. 또한 대부분 VTS 관제사는 선박근접상황에 대해 안전하게 관제할 수 있는 최소 시간으로 3분이 필요하다 응답하였는데, 소형선박의 충돌위험도는 3분의 시간 동안 매우 급격하게 위험도 변화를 보여 VTS 관제사의 업무량 증가와 집중도 저하 우려가 있다고 판단된다. 본 연구는 소형선박의 관제대상 포함 여부가 VTS 관제사에게 미치는 영향을 충돌위험도로 검토한 것으로, 향후 다양한 사례를 통한 CoRI 모델의 각 지수에 대한 분석과 검증을 통해 관제 대상 선박의 적절한 범위 설정을 위한 방안 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
는 열교 환기를 세척할 때 최근 신재생에너지의무화제도(RPS: Renewable Portfolio Standard)대상 신재생에너지 항목에 발전소 온배수가 신재생에너지공급인증서(REC:Renewable Energy Certificate)의 수열에너지(가중치 1.5)로 추가되어 온배수 열원에 대한 가치가 높아졌다. 본 연구에서는 고탁도지역 온배수의 직접적인 활용을 위한 방안으로 히트펌프시스템 내 탁도저감장치를 도입하여 열교환기에 가해지는 오염물질의 저감 효과를 확인해보기 위해 한 달 동안 실증테스트를 실시하였다. 실험결과 탁도 저감효과가 80 % 이상으로 고탁도 지역의 온배수 활용을 위한 방안으로 탁도저감장치의 적용가능성을 확인 할 수 있었다. 또한 탁도저감시스템에 따른 열교환기의 오염도 저감 효과를 검증하기 위해 30일간 운전한 열교환기를 해체하여 분석해본 결과 탁도저감시스템을 거친 열교환기보다 그렇지 않은 열교환기의 오염정도가 높은 것을 확인하였다. 열교환기에 유입된 오염물질(스케일)을 분석해본 결과 주로 $SiO_2$, $Na(Si_3Al)O_8$, $CaCO_3$, NaCl 성분의 광물이 검출되었는데 이는 높은 탁도로 인해 해양퇴적토가 열교환기에 유입된 것으로 분석되었다. 그 외에도 소량이지만 $TiO_2$, MnO, $Cr_2O_3$가 검출되었다. 이는 열교환기를 세척할 때 열교환기 재료로부터 기인한 중금속이 소량 용출된 것으로 판단된다.
제주해역은 많은 상선 및 어선들이 항해를 하고, 자망, 트롤 등 다양한 어구를 활용하여 어로활동을 하고 있다. 그 동안 해양폐기물 수집은 주로 제주도 해안 및 연안해역에서 시행되고 있으나, 연근해 해역에서 발생되는 해양폐기물 발생에 대한 수집 및 연구가 미미하였다. 이에 본 연구는 제주대학교 실습선을 이용하여 제주도 북서해역에 침전한 해양폐기물을 수거하고 각 폐기물별로 관련 선박의 항적을 분석하였다. 또한 일정 구역 및 선박 체류시간별로 얼마나 많은 해양폐기물을 투기하고 있는지 분석하기 위해 선박자동식별장치 항적데이터를 활용하여 대상해역에 선박이 체류한 시간을 추출하여, 어선업종별로 1 ㎢ 단위구역에서 시간당 해양폐기물 발생양을 분석하였다. 분석 결과 연근해 해역은 어선기인 폐어구가 대다수였으며, 그중 자망 및 통발 어구가 많은 비율을 차지하고 있었다. 본 연구에서 단위구역에서 시간당 해양폐기물 발생량은 자망어업이 평균 0.94 kg, 통발어업이 3.49 kg, 저인망어업이 0.10 kg, 연승어업이 0.11 kg, 기타어업이 0.02 kg으로 산출되었다. 이 결과를 활용하여 향후 연근해 수중환경 정화시 해양폐기물 발생이 높은 해역위주로 해양폐기물 수거가 가능할 것이다.
최근 공중 전투체계 기술들이 발전함에 따라 대공방어 시스템의 발전이 요구되고 있다. 대공 방어 시스템의 운용개념에 있어, 표적에 적합한 무장을 선택하는 것은 제한된 대공 전력을 사용하여 위협체에 대해 효율적으로 대응한다는 측면에서 체계에 요구되는 능력 중 하나이다. 비행 위협체의 식별에 있어 많은 부분이 운용자의 육안 식별에 의존하는데 고속으로 기동하고 원거리에 위치한 비행체를 육안으로 판별하는 것은 많은 한계가 있다. 뿐만 아니라, 현대 전장에서 무인화 및 지능화된 무기체계의 수요가 증가함에 따라 운용자의 육안 식별 대신 체계가 자동으로 비행체를 식별하고 분류하는 기술의 개발이 필수적이다. 영상자료를 수집해 딥러닝 기반의 모델을 이용하여 무기체계를 식별한 사례로는 전차와 함정 등이 있지만 비행체의 식별에 대한 연구는 아직 많이 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하여 전투기, 헬기, 드론을 분류하는 모델을 제시하고 제시하는 모델의 성능을 분석한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 시험세트에 대해 95% 이상의 정확도를 보이고, precision 0.9579, recall 0.9558, F1-socre 0.9568의 값을 나타내는 것을 확인할 수 있다.
수동형 소나의 성능을 측정하기 위해 주어진 환경과 시스템 변수 하에서 보통 최대 탐지거리를 고려한다. 음파가 해표면 또는 해저면과 필연적으로 접촉하는 천해에서는 표적탐지가 최대 탐지거리까지 유지되는 게 일반적이다. 그러나 심해에서는 음파가 해표면 또는 해저면과 접촉하지 않을 수도 있으며, 이 경우 음파가 도달하지 않는 음영구역이 존재할 수도 있다. 이 경우 최대 탐지거리만으로 각 소나의 탐지성능을 완전하게 기술하기 어려울 수 있다. 보다 완전한 탐지성능 기술을 위해 '탐지견고성(Robustness Of Detection, ROD)' 개념을 도입하고자 한다. 동해 연안에서 수괴의 공간적 분포와 최대 탐지거리 및 탐지견고성은 밀접한 관계가 있으며, 최대 탐지거리와 탐지견고성은 서로 반대의 공간적 변동을 보인다. 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 도입하여 수온의 시공간적 분포를 분석한 결과 첫 번째 모드는 전형적인 계절 변화를 보이고, 두 번째 모드는 혼합층 등의 세기 변화를 반영하는 것으로 추정된다. 이 두 모드가 전체 변화의 약 92 %를 설명한다. 수심 5 m와 100 m 표적을 가정하여 수동형 소나의 최대 탐지거리와 두 모드의 계절 변화의 상관관계를 분석하면 첫 두 모드와 높은 음의 상관계수(약 -0.9)를 보인다. 수온의 계절적 변화는 표층 ~ 수심 200 m에서 발생하며, 이에 따라 수심 100 m에 표적이 존재한다고 가정하여 수동소나를 수심 100 m 이상에서 운용할 경우 계절변화가 미미한 탐지성능을 기대할 수 있다.
The purpose of this study is to research on founding of the department of marine leisure industry in fisheries high school. Research methods were used a survey district, students and teachers in fisheries high school and industry human are 353 people in the target. The results of this research are as follows. First, the ratio in favor of making the marine leisure industrial department had more than 81%. The second, teachers and industry people selected core factors include oceanography, water leisure, leisure diving, commercial diving, lifeguard, rafting. Finally, subject for the department of marine leisure industry in fisheries high school are fisheries shipping industry basis, understanding of the ocean, marine leisure tourism, underwater technology, navigation, seamanship, maritime laws regulations, heat engines and aquatic organism.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.165-171
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2006
This paper proposes a data fusion algorithm of nonlinear multi sensor dynamic systems of synchronous sampling based on filtering step by step. Firstly, the object state variable at the next time index can be predicted by the previous global information with the systems, then the predicted estimation can be updated in turn by use of the extended Kalman filter when all of the observations aiming at the target state variable arrive. Finally a fusion estimation of the object state variable is obtained based on the system global information. Synchronously, we formulate the new algorithm and compare its performances with those of the traditional nonlinear centralized and distributed data fusion algorithms by the indexes that include the computational complexity, data communicational burden, time delay and estimation accuracy, etc.. These compared results indicate that the performance from the new algorithm is superior to the performances from the two traditional nonlinear data fusion algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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