It is clearly understood that e-navigation is beneficial to prevent collision and grounding of ships. The purpose of this study is to define and present a future ship operation system under the e-navigation environment in order to provide clear direction for the design of Korean e-navigation system. The future ship operation system consists of shipboard navigational system, shore supporting system and maritime communication system. To achieve the objectives of this study, the ship operation system was discussed separately into SOLAS ships and non-SOLAS ships in this study. In SOLAS ships, mariners become a system manager, choosing system presets, interpreting system output, and monitoring vessel response. In small ships and fishing vessels, mariners may enjoy their navigation by using the automatic tracking of ship's position on the portable electronic chart display. The improved bridge design, integrated and harmonized navigational system and single window reporting will reduce significantly the administrative and physical workload of mariners. Mariners can concentrate their attention more on navigational duty under the e-navigation environment. To build an effective Korean e-navigation system, the essential navigational functions and e-navigation services for small ships and fishing vessels must be identified and developed taking into account user needs.
한국형 e-Navigation 서비스 중 하나인 S2 모듈은 선내 상황을 모니터링 하고 이상 발생시 긴급레벨 판정 및 이에 따른 대응가이던스를 선박에 제공해주는 서비스 개념이다. S2 모듈은 화재/ 내항성/ 항행 안전 서브모듈로 구분되며, 본 논문에서는 여객선 H호의 선내이상 알람 발생시 항행안전모듈 대응가이던스 사례연구를 통해 실선기반의 S2 서비스 개념을 설명한다.
세계의 글로벌화에 따라 움직이는 물동량이 크게 증가하면서 선박의 해상 운송 능력 향상을 위해 선박의 대형화가 지속적으로 이루어지고 있으며 선박의 수도 크게 증가하고 있는 추세에 따라 선박에서의 위험지역 모니터링에 대한 관심 이 증대되고 있고 국제해사기구(IMO)를 중심으로 선박안전관련 국제협약의 기준이 강화되고 있는 실정이다. 국내는 2012년 해양경찰청에 의해 선박 위치정보 기반의 선박 사고예측 및 예방 시스템이 구축되었으나, 최근 세월호 사건 등 선박 사고에 대한 대응의 문제점이 지적되고 있는 실정으로 위의 문제점을 해결하고자 본 논문을 통해 위험 구역 경보 및 위급상황 시 선박 운항 위치정보를 자동으로 전달해주는 DGPS를 탑재한 웨어러블 타입의 즉각 응급대응 시스템을 설계를 하고자 한다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.667-679
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2020
As the LNG carrier operates in ice covered waters, it is key to ensure the overall safety, which is related to the coupling effect of ice-breaking process and internal liquid sloshing. This paper focuses on the sloshing simulation of the ice-breaking LNG carrier, and the numerical method is proposed using Circumferential Crack Method (CCM) and Volume of Vluid (VOF) with two main key factors (velocity νx and force Fx). The ship motion analysis is carried out by CCM when the ship navigates in the ice-covered waters with a constant propulsion power. The velocity νx is gained, which is the initial excitation condition for the calculation of internal sloshing force Fx. Then, the ship motion is modified based on iterative computations under the union action of ice-breaking force and liquid sloshing load. The sloshing simulation under the LNG tank is studied with the modified ship motion. Moreover, an ice-breaking LNG ship with three-leaf type tank is used for case study. The internal LNG sloshing is simulated with three different liquid heights, including free surface shape and sloshing pressure distribution at a given moment, pressure curves at monitoring points on the bulkhead. This present method is effective to solve the sloshing simulation during ice-breaking process, which could be a good reference for the design of the polar ice-breaking LNG carrier.
본 연구는 운영레벨에서의Kompsat-5 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상과AIS (Automatic Identification System) 자료를 이용한 선박탐지 모니터링 가능성을 검토하였다. 분석을 위해 신진항 서측연안과 제주항 북측연안에서 수집된 Kompsat-5 SLC 영상과 연안에서 수집된 AIS 자료를 사용하였다. Kompsat-5 영상의 선박탐지를 위해 HVAS (Human Visual Attention System) 알고리즘을 적용하였다. HVAS는 CFAR (Constant False Alarm Rate)에 비해 탐지속도와 탐지율 측면에서 뛰어나다는 장점을 가지고 있다. 통합 분석결과 소형선박을 제외하고 Kompsat-5 선박탐지 결과와 AIS는 전반적으로 일치하는 것으로 분석되었다. Kompsat-5 영상에서 탐지되었으나 AIS 자료에서 탐지되지 않은 선박은 육안 판독을 통해 AIS 자료의 부재로 인한 것으로 보인다. 한편 SAR 영상에서도 선박의 기포항적, 육지 masking을 위해 사용된 DEM 파일의 오차(또는 위성궤도 오차), 그리고 고스트 현상에 의한 오탐지가 발생하였다. 향후 SAR 영상 분석 알고리즘 개선과 신뢰성 있는 AIS 자료 확보를 통한 운영레벨에서의 선박탐지 모니터링 기술 개발은 국가해양영토 광역감시망 구축에 크기 기여할 것이다.
한국형 e-Navigation의 내항성 안전 모듈은 운항 중인 선박을 실시간으로 모니터링하고 내항성의 이상 상태를 사전에 경고함으로써 선박의 안정성을 확보하는 선내 원격 모니터링 서비스 중 하나이다. 일반적으로 선박설계를 위한 내항성능은 주어진 조건에서 선체 운동 시뮬레이션을 수행하여 평가하여 왔다. 하지만 운항 중 선박의 내항성능을 실시간으로 평가하기 위해 이러한 시뮬레이션을 실제 운항조건에 맞추어 수행하는 것은 계산시간의 한계로 인해 현실적이지 않다. 본 연구에서는 기계학습 기반의 근사모델을 활용하여 선박의 내항성능 평가 요소들 중 하나인 횡동요 운동특성을 합리적으로 보다 빠르게 예측하는 방법을 소개하고자 한다. 다양한 학습 기법과 데이터의 샘플링 조건을 적용하여, 얻어진 근사모델의 결과와 운동해석 결과의 오차가 거의 1% 내로 일치함을 보였다. 따라서 이러한 방법을 활용하면 선박의 실시간 내항성능을 평가하는데 효율적으로 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
운송 산업은 우리나라의 3면이 바다로 둘러싸여 있는 지리적 요건과 자원 소비량의 대부분을 수입에 의존하는 자원 빈곤 문제로 인해 중요한 산업 중 하나이다. 그 중에서도 해운업의 비중은 운송 산업의 대부분을 차지할 정도로 크며, 해운업에서의 유지보수는 선박의 운영 효율성 개선 및 비용 감소에 있어서도 중요하다. 그러나 현재 선박이 유지보수를 위해 일정기간 주기로 검사가 시행되고, 이에 따라 시간과 비용이 발생하며 원인규명도 제대로 되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 제안 방법론인 LSTM-AutoEncoder를 활용해 실제 선박 운항 데이터에 대해 시점을 고려하여 선박 고장의 원인이 될 수 있는 이상 탐지를 수행한다. 또한 클러스터링을 통해 군집화를 수행하고 이상치에 대해 요인별로 그룹화를 통해 선박 메인엔진 고장의 잠재 원인을 규명한다. 이는 선박의 다양한 정보에 대해 보다 빠르게 모니터링이 가능하고, 이상 정도를 식별할 수 있다. 또한 현재 선박의 고장 감시시스템에 있어서도 구체화된 경보 점 설정과 고장 진단 체계를 갖추고, 유지보수시점을 찾는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
선박 객체 검출 기술은 입력된 비디오 및 영상 데이터에서 선박 객체가 존재하는 경우 선박의 위치를 검출하는 기술로서 입력 영상의 환경 변화와 잡음의 영향에 따라서 검출 정확도의 편차가 높다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 배경 구축 기법과 형태학적 연산 기반의 다중 선박 객체 검출 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 배경 제거 단계, 잡음 제거 단계, 객체 기준 위치 설정 단계, 객체 재구성 단계, 다중 객체 검출 단계 등 5단계를 거쳐서 선박을 검출한다. 다양한 변수를 고려한 15가지 실험 비디오를 대상으로 한 실험을 통해서 98.7%의 검출율을 나타내었으며, 환경 변화에 강인한 검출을 수행하는 것을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 해상 관제와 선박 자동 운항 기술의 기반 기술로서 유용하게 사용될 수 있다.
선박과 선박, 선박과 육상 관제소간에 선박의 위치정보 등을 자동 송수신하여 선박 간의 충돌 방지 및 해난 수색 구조 활동을 지원하기 위하여 선박 자동 식별 장치인 AIS(automatic identification system)을 채용하고 있다. 그리고, 항만의 관제시스템은 선박 AIS와 연계하여 선박의 통항을 관리한다. 효율적인 통항관리를 할 수 있도록 AIS 연동하는 선박 인식 및 표출 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 카메라로부터 입력된 해상 또는 항만 영상에 대하여 배경추정을 이용한 영상기반의 선박검출과 검출된 해당 선박의 AIS 신호를 연동하여 모니터 상에 표출하는 AIS 연동 선박검출 방법을 제안한다. 해상 또는 항만에서 실시간 입력되는 영상에 대하여 선박 검출 실험을 하였다. 시뮬레이션 및 실험결과 제안하는 알고리즘이 항만의 선박 관제에 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 카메라로부터 입력된 해상 또는 항만 영상에 대하여 배경추정을 이용한 영상기반의 선박검출과 해당 선박의 AIS 신호를 연동하여 모니터 상에 표출하는 AIS 연동 선박검출시스템을 제안한다. 해상 또는 항만에서 실시간 입력되는 영상에 대하여 선박 검출 실험을 하였다. 시뮬레이션 및 실 환경에서의 실험결과 제안하는 알고리즘이 선박 관제에 효과적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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