해상 상태의 변화는 어선에 탑승하고 있는 선원들의 피로도, 인지능력, 활동성 및 숙련도 변화 등과 같은 현상이 발생한다. 어선의 동요가 심해지면 특히, 멀미 증상이 발생하게 되며 개개인의 작업수행 능력이 급격히 떨어진다. 본 연구에서는 3톤급, 7톤급, 10톤급, 20톤급 어선을 대상으로 하여 파랑 중 운동 성능을 평가하여, 실해역 조건으로 어선의 선내 위치별 수직가속도 성분을 선체 운동 계산법을 통하여 계산하였다. 어선의 크기별 정박상태에서 수직가속도 스펙트럼을 사용한 멀미의 정도를 표시하였으며, MSI 계산은 입사파 방향 180도, 150도, 120도, 90도, 60도, 30도, 0도로 수행하였다. 그 결과 특정 주파수에서 입사파 방향에 따른 멀미의 가능성이 나타났다.
The economic and social bad influences of the illegal fishery bring about the results of the fishery resources exhaustion, of the fishery disorder and of the obstruction to sound management for fishery. The typical illegal fishery conducted in the coastal and offshore area of Korea can be divided as follows; fishery conducted by legally unauthorized method, fishery without permission from the Government, and fishery conducted in contravention of the laws and regulations concerning the fishing vessel, fishing gear and fishing method etc. The major reasons of origination of the illegal fishery in the coastal and offshore area of Korea are; Firstly, almost of the fishermen are poorly equipped in economical scale, Secondly, it is very easy to approach the illegal fishery because the domiciliation condition of the fishing village is deteriorated. Thirdly, almost of the fishermen are lacking in lawabiding spirit. Fourthly, the insolvent and unstable fisheries management policy with the lukewarm enforcement of the fisheries laws and regulations by the Government. Fifthly, the small scale family supporting fisheries are widespreaded. Sixthly, to retrieved the economical difficulties the fishermen are easily led astray the illegal fishery. As a conclusion the authors made some suggestions to stamp out the illegal fishery by this study. For the first, temptation fishermen into lawabiding fishery through intensification of the penal regulations is required. Second, simplification of the fishery type through combination of resemble fishing methods is required. Third, actual improvement of the fundamental fishery permission regime is required. Fourth, Introduction of the self-regulating or co-management system for the fishery management is required.
As Indonesia determines to increase its marine fishery production, the development of tradi-tional boatyards has to be included in the agenda as it will give the local fishing communities a better chance to compete with large capital intensive fishing companies. It will also spread job opportunities evenly throughout the country instead of concentration fishing vessel con- struction in a few large shipyards located primarily on the highly populated island of Java. However development every single boatyard in indonesia would not only be prohibitively ex-pensive, but it would also create social tensions as the introduced technology would not be immediately accepted by the rural societies whose own traditions are still culturally signif-icant. Both these problems can be reduced by developing a collaborative scheme between traditional boatyards and a larger shipyard. The shipyard, with modern facilities, can develop work packages containing knock down components which are then assembled in the tradi-tional boatyards. The work packages are planned and designed so that every component can be assembled with relatively simple tools. Radical changes can be avoided as new techniques can be introduced gradually, responding to the boatyard\\`s own requirements and aspirations. While this manufacturing procedure is conceptually straightforward its efficient implemen-tation is in practice complicated by the fact that each traditional boatyard has unique char-acteristics in terms of labour resources, technological capability, and transportation links. By developing a computer model to simulate the interaction between the main shipyard and small traditional a computer model to simulate the interaction between the main shipyard and small traditional boatyards work packages can be designed that ensure that activities at all manufacturing locations are efficient.
본 논문에서는 소형어선의 운동 응답을 예측하기 위해 딥러닝 모델을 구축하였다. 크기가 다른 두 소형어선을 대상으로 유체동역학 성능을 평가하여 데이터세트를 확보하였다. 딥러닝 모델은 순환 신경망 기법의 하나인 장단기 메모리 기법(LSTM, Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 딥러닝 모델의 입력 데이터는 6 자유도 운동 및 파고의 시계열 데이터를 사용하였으며, 출력 라벨로는 6 자유도 운동의 시계열 데이터로 선정하였다. 최적 LSTM 모델 구축을 위해 hyperparameter 및 입력창 길이의 영향을 평가하였다. 구축된 LSTM 모델을 통해 입사파 방향에 따른 시계열 운동 응답을 예측하였다. 예측된 시계열 운동 응답은 해석 결과와 전반적으로 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 시계열의 길이가 길어짐에 따라서 예측값과 해석 결과의 차이가 발생하는데, 이는 장기 데이터에 따른 훈련 영향도가 감소 됨에 따라 나타난 것으로 확인할 수 있다. 전체 예측 데이터의 오차는 약 85% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 보였으며, 소형어선의 시계열 운동 응답을 잘 예측함을 확인하였다. 구축된 LSTM 모델은 소형어선의 모니터링 및 경보 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
국내 연안의 소형어선에서 선외추락 등의 사고 시 대처 방법은 VHF-DSC 무선설비의 경보신호 버튼 조작에 의한 조난 경보 송신과 선박패스 장치(V-Pass)의 경보버튼 작동 또는 비콘 분리에 의한 경보신호 송신 방법이 병행 운용되고 있다. 그러나, 1~2인 승무 소형어선에서 선외추락 시 승조원이 이들 설비를 직접 조작하여 경보신호를 송신할 방법이 없으나, 외국에서는 VHF-DSC 및 AIS, Bluetooth 등의 기술을 사용한 선외추락 경보장치(MOB)를 이용하여 경보신호를 모선과 타선에 직접 송신하여 대처하고 있다. 외국에서 운용 중인 MOB 장치의 성능 및 기술 분석을 위해 근 장거리 전파환경을 측정한 결과, MOB 장치가 수면 표면에 있을 경우 최대 1해리 이내에서 경보 신호의 수신이 가능함을 확인하였다. 국내 여건에 맞는 MOB 장치는 VHF 통신거리 내의 무선국으로 경보신호를 보내야 하나, 허위의 경보신호를 줄이기 위해서는 선박에 탑재된 VHF-DSC 무선설비와 원격으로 연동되어 운용하는 형태가 가장 적합한 것으로 판단된다. MOB 장치와 VHF-DSC 장치를 연결하기 위한 여러 가지 기술을 검토한 결과, 장치의 소형화 등의 장점이 있는 Bluetooth 방식이 적합하다. MOB 장치에서 비상신호 송신 시, 전용 수신기에서 수신하여 VHF-DSC 무선설비의 외부입력단자를 통해 비상신호를 인지시켜 자체 경보 알람 발생으로 모선에서 인지할 수 있으며, 모선에서 대처하지 못한다면 VHF-DSC 무선설비에 의한 조난경보 신호를 모든 무선국으로 송신하는 방식을 이용하면 국내 연안의 소형어선 등에서 선외추락으로 인한 비상상황에 대처할 수 있을 것으로 판단된다.
Ever increasing fuel prices and environmental concerns are forcing commercial vessel operators and designers to re-assess current vessel designs with an emphasis on their propulsion systems. The most important parameter determining propulsive efficiency is the diameter of propeller. Many investigations have been carried out to adapt a large and slow turning propeller known as one of the most robust and effective way of achieving high efficiency in ship propulsion system. However, for the same vessel a further increase of propeller diameter would require the modification of the aft end while still paying attention to the hull clearance to prevent excessive propeller excited vibrations. In order to take the advantage of this approach small workboats (e.g. tug boats, fishing vessels etc.) operate in service with a significant increase of aft draught and hence resulting "inclined keel" configuration can be observed. Although it is not unusual to see large vessels sometimes to operate with stern trim to improve their operational performance and fuel efficiency, it is rare to see a such vessel purposely built with an inclined keel feature to fit a large diameter propeller for power saving. This paper investigates the application of the inclined keel configuration to a 3600TEU container vessel with the aim of fitting an 11 % larger diameter propeller (and hence resulting 17.5 % lower rpm) to gain further power saving over the similar size basis container ship with conventional "level keel" configuration.
본 연구에서는 연안 선박과 소형 어선의 안전관리 개선을 위해 한국형 e-navigation을 활용하여 기존의 해상교통관리체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하였다. 시스템적인 측면과 기능적인 측면에서 기존 해상교통관제(VTS)의 고도화방안을 제시하였고, 해양안전종합정보시스템(GICOMS)를 기반으로 한 통합 e-navigation 운영시스템의 구성도와 해역별 해상교통관리체계의 운영방안을 제시하였다. 특히, 연안에서의 소형 선박과 어선에 대한 해상교통관리 강화를 위하여 해사클라우드 기반의 선박-선박/육상 간 데이터통신방안과 지역별 해사안전지원센터의 설치를 제안하였다. 본 연구가 연안선박과 소형어선에 중점을 둔 한국형 e-navigation의 추진에 도움이 될것으로 보며, 향후 e-navigation을 활용한 해양사고예방시스템의 개발과 운영 등에 관한 후속연구가 필요하다고 본다.
이 논문은 우리나라의 해난 사고가 매년 600~700건씩 발생되어 많은 인명과 재산피해가 나타나고 있다. 2008년부터 2012년까지 최근 5년간 해양사고 발생현황을 분석해 보면, 해양사고에서 충돌사고가 37%로 가장 높게 나타났으며 이러한 충돌사고에서 어선이 58%로 가장 많이 발생되었는데, 그중에서도 20톤 미만의 소형선박의 충돌사고가 27%로 가장 많은 것으로 확인되었다. 그러므로 해난 재해시 선박 통신의 역할은 많은 인명과 재산피해를 가져오는 원인을 제거하는 것이라 생각하고 국가적인 차원에서 연구하고자 한다.
The first step is to determine the principal dimensions of the design ship, such as length between perpendiculars, beam, draft and depth when accomplishing the design of a new vessel. To make this process easier, a database with a large amount of existing ship data and a regression analysis technique are needed. Recently, deep learning, a branch of artificial intelligence (AI) has been used in regression analysis. In this paper, deep learning neural networks are used for regression analysis to find the regression function between the input and output data. To find the neural network structure with the highest accuracy, the errors of neural network structures with varying the number of the layers and the nodes are compared. In this paper, Python TensorFlow Keras API and MATLAB Deep Learning Toolbox are used to build deep learning neural networks. Constructed DNN (deep neural networks) makes helpful in determining the principal dimension of the ship and saves much time in the ship design process.
본 연구는 모형선박의 횡방향 무게분포를 변화시키면서 횡요주기 및 관성모멘트에 의한 GM을 추정하고 경사시험으로 계측되는 GM 값과 비교한다. 그 과정에서 각 수치를 분석하여 관계성을 파악한다. 실험 및 비교에 사용된 선박의 종류는 3종류로 7톤급, 20톤급 어선과 KVLCC의 모형선을 사용하였다. 실험은 스윙프레임 테스트와 자유 횡요 감쇠테스트를 수행하여 관성모멘트와 횡요주기를 계측하고, 경사시험으로 GM을 계측하였다. 관성모멘트와 횡요주기로 추정된 GM과 경사시험으로 구해진 GM은 선박의 무게 분포 변화에도 동일한 경향을 보였지만, 경사시험에서 구해진 GM이 더 작은 값을 보였다. 따라서 GM 추정 시에 관성모멘트나 횡요주기 외에도 추가적인 보정 계수나 파라미터가 필요하다고 판단된다. 추후 무게중심을 변화시켜 추정 GM과의 관계를 분석하여 보정 계수를 산출할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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