Anti-surface missiles have been the most dangerous threat to the surface ships, therefore analyzing the defense effectiveness of surface ships against diverse anti-surface missiles attack strategies is very important to evaluate and anticipate the naval combat ship's abilities in terms of AAW (Anti-Air Warfare). In this paper, we don't study on the defense effectiveness of a ship against a missile, but focus on the defense effectiveness for surface ships against multiple missiles specialized in strategies of anti-surface missiles; ripple fire attack and simultaneous time on target attack (STOT). So, we conduct a variety of monte-carlo simulations with high-fidelity simulators, analyze the measure of defense effectiveness for the key factors of strategies and evaluate the effects and possible interactions of several factors through the analysis of the design of experiment (DOE).
우리나라 선박들이 해적에 의해 피랍되는 경우가 늘어나면서 해적의 위험으로부터 벗어날 수 있는 다양한 방법이 연구되고 있다. 정부는 2011년 1월 선박설비기준을 일부 개정하여 선원대피처를 지정된 위험해역을 항해하는 모든 선박에 설치하도록 강제화하였다. 따라서 이 연구에서는 선박 피랍의 위험상황 발생시 장시간 대피 거주해야 하는 선원대피처의 적정규모를 선원들의 피난 안전성에 기초한 이론적인 산출과 FDS를 이용한 화재시뮬레이션을 통해 설정하고자 한다.
본 연구에서는 인명구조활동을 지원하기 위한 피난동선예측 알고리즘 개발의 첫 단계로 피난동선예측 알고리즘의 개념을 정립하고 그 타당성을 수치적으로 명확히 제시하였다. 제안하는 알고리즘은 평상시 선박내 모니터링 시스템으로부터 지속적으로 승객이동 데이터를 취득, 분석, 정형화하고, 재난발생시 이 데이터와 예측 툴을 활용해 도출한 승선자의 피난동선예측 정보를 구조자에게 제공하여 인명피해를 최소화시키는 프로세스로 요약할 수 있다. 피난훈련을 통해 피난특성 데이터를 취득하였고 이를 기존 인명피난예측 툴에 입력하여 피난특성을 예측한 결과, 예측 툴의 구조적 원인으로 인해 가시거리가 충분히 확보되고 피난경로를 충분히 숙지한 상황에서의 피난 시나리오(SN1)에서만 신뢰할 만한 예측결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 타 분야의 예측 툴을 사용하여 피난특성을 예측한 결과, 제안 알고리즘이 구현될 경우 평균피난시간예측값과 피난동선(지점경유)예측값이 각각 0.6 ~ 6.9 %, 0.6 ~ 3.6 % 범위의 오차에서 실측값과 매우 유사한 경향을 보였다. 향후 선내 모니터링 데이터를 분석하고 이를 활용한 예측성능이 우수한 피난동선예측 알고리즘을 개발할 계획이다.
The shipbuilding and offshore industry is a large and complex assembly industry, which causes many safety accidents. The major accidents in the shipbuilding and offshore industry workplaces are stenosis, falling objects, dust, fire, explosions, and gas poisoning. The accident by worker in this industry mainly has three factors: frequent movement, narrow work space, and increased use of subcontractors. To control these factors, it is necessary to monitor the worker's location and work status. In this paper, a worker location monitoring system using inaudible sound wave was designd that can be used in environments with many metal barriers. The process included deriving stakeholder requirements, transforming to system requirements, designing system architecture, and developing prototype. The prototype was validated by third-party testing agency. As a result, it satisfied the designed performance and verified its feasibility.
본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.
함포 사격통제시스템은 수상함 전투체계에서 가장 사용빈도가 높은 무장 시스템으로 탄도 계산의 연산과정이 복잡할 뿐만 아니라 각종 레이더 및 센서등 자함에 탑재된 대부분의 장비로부터 정보를 수신하여 탄도계산을 수행하기 때문에 시뮬레이션을 통해 사전에 검증을 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 함포 사격통제시스템을 검증하기 위한 시뮬레이션 환경 구축 기법을 제안하였으며, 구축된 시뮬레이션 환경을 통해 무기체계의 개발진행단계별로 주어진 데이터를 최대한 활용하는 효율적이며 실용적인 시뮬레이션 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통해 검증된 사격통제시스템은 실제 수상함 전투체계에 탑재되어 함포사격에서 우수한 결과를 얻었으며, 이를 통해 제안된 시뮬레이션 방법의 정확성 또한 입증되었다.
Tropical fire ant로 알려진 Solenopsis geminata (Fabricius)는 열대 및 온대지역에 분포하는 잡식성 개미로서, 식물에 피해를 주기도 하지만 야외활동을 하는 사람들이 물릴 경우 심하게 부어오르고 통증을 유발하는 위생해충으로 유명하며 우리나라에 침입 시 제주도 및 남부지방의 농경지 및 산림에 피해를 줄 것으로 예상되어 현재 식물방역법상 관리해충으로 지정된 종이다. 이 개미는 선박을 통하여 항구주위에서 먼저 정착하여 확산되고 있으며, 현재 동남아, 중국남부지역에서 급격히 확산되고 있다. 우리나라에서는 1990년대에는 수입식물검역 과정에서 검출실적이 1건이었으나 2000년부터 검출빈도가 증가추세에 있어 2006년도에는 7건이 검출되어 국내 침입이 우려되고 있다. 따라서, 동종에 대한 형태, 분포, 기주식물, 생태 등에 대한 자료를 정리하여 금후 수입식물검역시 참고하고 국내 침입시 조기 박멸하기 위한 자료로 이용하고자 한다.
수성막포(aqueous film forming foam, AFFF)는 함정 유류화재 대응에 핵심적인 역할을 하는 주요 소화약제 중 하나이다. 이 형태의 소화약제는 막 형성, 열 제거, 연소 억제, 그리고 화학 물질 혼합물을 이용하여 화재를 진압하는 데 효과적이다. 이러한 특성은 유류화재 대응에 있어서 큰 장점을 제공하지만, AFFF는 폼 형태로 분사되어 화재에 대응하는 과정에서 기존 유체와 차별점을 가진다. 따라서 AFFF 폼의 레오미터를 활용한 유변학적 특성 분석은 함정 유류화재 대응을 위한 AFFF 분사 특성 예측에 핵심적인 역할을 수행하며, 이는 효과적인 화재 진압과 밀접한 연관이 있다. 본 연구에서는 레오미터 실험을 통해 AFFF 폼의 비뉴턴 유체(전단박화) 거동을 확인하였으며, 폼의 안정성과 직결되는 데이터들을 얻을 수 있었다. 이러한 실험 데이터들은 AFFF를 활용한 소화 시스템의 효율성을 높이는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.
Blast Hardened Bulkhead (BHB) is an important measure that can increase the ship's survivability as well as protect the lives of the crew by mitigating the damage extent caused by an internal explosion in the ship. In particular, both the pressure and the shock impulse should be considered when designing the BHB against reflected shock waves having a high pressure with a short duration. This study proposes a design method for BHB that considers both the pressure and the shock impulse generated during the internal explosion. In addition, analysis and design concepts for accident loads such as explosion, fire, and collision of NORSOK and DNVGL, one of the international design guidelines for the curtain plate type blast hardened bulkhead type applied by the Korean Navy, are utilized. If this method is applied, it is expected that it can be used as a design concept for the pressure as well as the shock impulse of the explosion load of the curtain plate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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