• 한국항해항만학회지
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• 제32권8호
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• pp.589-596
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• 2008

선박의 접안운동을 자동화하기 위하여 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 의한 제어를 수행하였다. ANN은 시스템의 비선형성이 표현 가능하므로 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운동에 적합하다. 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 다층 인식자(Multi-layer perceptron)를 사용하였고, 교사 데이터(Teaching data)와 역전파(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 신경망의 출력값과 목표 출력값 사이의 오차가 최소가 되도록 신경망 학습을 수행하였다. 접안 시 저속조종 수학모델을 사용하여 접안 시뮬레이션을 수행하였으며, ANN의 입력층 성분(unit)이 8개인 구조와 6개인 구조의 접안 제어를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 두 ANN에 의하여 접안 경로 선택에 차이가 나타났으나 접안 조건은 모두 만족하였다.

• 한국항만학회지
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• 제6권2호
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• pp.3-24
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• 1992

In the fuzzy control of shop the qualitative knowledge and information that the ship's operators have acquired through their experience can be logically described by the Linguistic control Rule (LCR). The algorithm of the control is made of the LCR and the control of the shop is performed by processing this algorithm implementing a computer. The problem in the fuzzy control is that it is very difficult to describe qualitative human knowledge in the LCR correctly. To tackle this difficulty a Fuzzy Neural Network (FNN) was introduced in this paper. The characteristics of the multi-layer FNN control system applied to the ship's steering system is investigated through the computer simulation, and the results were compared with those of the ordinary fuzzy control system of a ship. The results showed that the FNN method is a very effective to translate human knowledge into the LCR.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5B호
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• pp.517-529
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• 2011

본 논문에서는 차세대 해상 통신 시스템인 SANET (Ship Ad-hoc NETwork)의 우선 전송 규격 파라미터를 설정하고, VHF 대역의 실측 해상 채널을 분석하여 SANET 채널 모델링을 수행한다. 또한, 프리앰블, guard time, 파일롯을 포함한 단일 및 다중 반송파 시스템을 위한 프레임 구조를 제안하며, 제안된 프레임 구조 하에서 채널 보상과 채널 부호화 기법에 의한 SANET 시스템의 BER (Bit Error Rate) 성능을 평가 및 분석한다. 결과로 ${\pi}$/4-DQPSK와 ${\pi}$/8-D8PSK를 적용한 단일 반송파 SANET의 경우, differential 변조방식 채택에 의하여 별도의 채널 보상을 하지 않으며, 부호화 이득을 얻을 수 있는 컨볼루션 부호화를 적용하기로 한다. 다중 반송파 SANET의 경우에는 해상환경, 파도에 의한 선박의 움직임 등에 의한 K값의 변화를 고려하여 시스템의 성능을 최대화 하도록 채널 보상 기법과 컨볼루션 부호화를 적용한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권11호
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• pp.1185-1191
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• 2014

선내 통합유무선 네트워크에서는 선내의 각종 센서와 제어기를 자율적으로 구성관리하고 원격제어를 제공하는 기능을 수행한다. 특히 센서장비에 장착되는 무선통신 모듈은 선내 통합유무선 네트워크와의 원활한 연결을 위하여 무선 게이트웨이 기능을 수행하는 브릿지(bridge)를 통한 데이터 전송방식이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 선내 센서네트워크를 위한 그리드 기반 WPAN을 제안한다. 제안한 그리드 기반 WPAN은 그리드 기반의 네트워크 구조로서 다중 경로 통신을 지원하고 에너지 효율적이며 강인성을 갖는다. 제안한 방식을 시뮬레이션한 결과, 제안한 그리드 기반 WPAN은 IEEE 802.15.4 기반 망 보다 수율 및 전력소비 면에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.651-659
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• 2014

본 논문은 선단 내 해상 통신에서 두 통신 선박이 다중 안테나 릴레이 선박의 도움으로 데이터를 교환하는 양방향 릴레이 네트워크를 고려한다. 상기 네트워크에서 두 통신 선박의 정보 전송률이 다를 때 정보 전송 신뢰도를 높이는 전송률 인지 세 단계 아날로그 네트워크 부호화 기법을 제안한다. 제안 기법은 릴레이에서 직교하게 수신된 각 통신 선박의 신호로부터 향상된 품질의 아날로그 네트워크 부호화 신호를 안테나 수신 전력만을 이용하여 생성함으로써 릴레이를 채널 추정 기능 없이 낮은 복잡도로 구현할 수 있도록 한다. 또한, 제안 기법은 두 통신 선박의 서로 다른 전송률을 고려한 전송률-인지 릴레이 전력 할당 방법을 적용하여 비대칭 전송률을 갖는 데이터 교환의 아웃티지 확률을 크게 줄일 수 있음을 모의실험으로 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1831-1838
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• 2015

본 논문은 전력선 기반 무배선통신시스템을 이용하여 선박에 통신네트워크를 구축하는 방안을 제시한다. 이를 위하여 전력선과 데이터통신 기기의 연결을 위한 유도성 결합장치와 복합통신장치를 개발한다. 실제 운항되는 선박을 대상으로 시험한 결과, 구현된 무배선통신시스템은 최장 200 m 거리에서 25.8 Mbps 이상의 전송속도를 제공하고, 통신 성공률은 100%인 것으로 측정되었다. 따라서 제시된 시스템은 전송채널의 추가 설치 없이도 선박에 통신네트워크를 구축할 수 있는 유용한 대안인 것으로 판단된다. 또한 설치가 용이하고 데이터통신을 위한 다양한 인터페이스를 지원하므로 미래 디지털 선박에 실시간 모니터링 시스템을 도입하는 경우 매우 효과적일 것으로 기대된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.140-151
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• 2020

It is important to identify the location of ship hull blocks with exact block identification number when scheduling the shipbuilding process. The wrong information on the location and identification number of some hull block can cause low productivity by spending time to find where the exact hull block is. In order to solve this problem, it is necessary to equip the system to track the location of the blocks and to identify the identification numbers of the blocks automatically. There were a lot of researches of location tracking system for the hull blocks on the stockyard. However there has been no research to identify the hull blocks on the stockyard. This study compares the performance of 5 Convolutional Neural Network (CNN) models with multi-view image set on the classification of the hull blocks to identify the blocks on the stockyard. The CNN models are open algorithms of ImageNet Large-Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Four scaled hull block models are used to acquire the images of ship hull blocks. Learning and transfer learning of the CNN models with original training data and augmented data of the original training data were done. 20 tests and predictions in consideration of five CNN models and four cases of training conditions are performed. In order to compare the classification performance of the CNN models, accuracy and average F1-Score from confusion matrix are adopted as the performance measures. As a result of the comparison, Resnet-152v2 model shows the highest accuracy and average F1-Score with full block prediction image set and with cropped block prediction image set.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권8호
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• pp.681-687
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• 2014

최근 몇 년 간 스마트 폰과 같은 개인 스마트 디바이스들의 확산으로 인해 인터넷 트래픽이 급증하고 있다. 이는 지상에 있는 기지국뿐만 아니라 건물, 버스, 철도, 선박 등에 설치된 AP(Access Point)나 기지국에도 심각한 과부하를 야기한다. 따라서 이를 해소하기 위해 크루즈선과 같은 선박 내부에서 효과적인 콘텐츠 분배를 위한 통신시나리오를 제안한다. 또한 제안한 시나리오 안에서 기존의 단말 간 직접통신(D2D: Device-to-Device)을 확장하여 다중 단말 간(MD2MD: Multi-Device-to-Multi-Device) 직접 통신 네트워크를 구성하고 이에 적합한 전송기법을 제시한다. 제안한 선박 내 다중 단말 간 직접통신 방식은 STBC(Space-Time Block Coding) 전송기법, SM(Spatial Multiplexing) 전송기법, 그리고 하이브리드 STBC-SM 기법을 비교분석하여 전송률(throughput) 관점에서 향상된 성능을 보인 전송기법을 채택했다. 제안한 방식은 선박 내 통신 특히 사용자의 수가 많아 트래픽이 심하여 선박 내 설치된 AP의 과부하가 심할 경우 이를 분배하고 사용자들에게 효율적으로 보다 질 높은 콘텐츠를 제공할 수 있는 기술로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.43.4-43
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• 2001

This paper deals with motion identification using artificial neural network (ANN) and its application to automatic ship berthing. As ship motions are expressed by multi-term non-linear model, it is very difficult to find optimal methods for automatic ship berthing especially under environmental disturbances. In this paper, metier identification was used to estimate the effect of environmental disturbances and then the differences between values of identification and state variables are used to estimate the effect of environmental disturbances. A rule based-algorithm using the difference is suggested to cope with the effect of the disturbances. The algorithm adjusts the value of input units of ANN, which control a ship to keep desired route ...

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.607-612
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• 1992

For hydroforming process, determination of back-up fluid pressure in chamber is one of the most essential tasks. In this paper, we present a back-up pressure estimation system which estimates the back-up pressure of hydroforming process utilizing a multi-layered neural network. The neural network learns the nonlinear relation ship between the back-up pressure and the geometric state variables of hydroforming process. The proposed method does not necessitate sophisticated analysis on hydroforming process but some geometric intuition. The experimental results show that the neural network well approximates the nonlinear relationship between the back-up pressure and the geometric state variables of hydroforming process, thus giving the good estimation of back-up pressure vs punch stroke curve.