To predict the oil spill dispersion phenomena in the ocean, the oil spill response model, which can be used for strategic purpose on the oil spill site, based on Lagrangian particle-tracking method was formulated and applied to the neighboring area with Pusan port where the oil spill incident occurred when the tanker ship No.1 Youil struck on a small rock near the Namhyungjeto on September 21, 1995. The real-time tidal currents to be required as input data of the oil spill model were obtained by the two-dimensional hydrodynamic model and the tide prediction model. Evaluation of tidal currents using observation data was successful. For wind data, other input data of oil spill model, observed data on the spot were used. To verify the oil spill model, the oil spill modelling results were compared with the field data obtained from the spill site. Compared the modelling results with the observation data, there exist some discrepancies but the general pattern of modelling results was similar to that of field observation. The modelling results on 7 days after spill occurred showed that the 40% of spilled oil is in floating, 36% in evaporated, 23% at shore, and 1% in out of boundary, respectively. According to the evaluation of weighting curves of effective components to the dispersion of oil, the winds make a 37% of contribution to the dispersion of oil, turbulent diffusion 39.5%, and tidal currents 23.5%, respectively. Provided the more accurate wind data are supported, more favorable results might be obtained.
본논문은 "s"를 변환함수로 하는 GIC회로가 자이레이터와 마찬가지로 인덕터를 RC능동회로로서 실헐할 수 있고, 또 임의의 안정한 전달함수가 GIC를 포함한 2단자대회로의 open-circuit voltage ratio로서 실현될 수 있음을 밝힌 것이다. 트랜지스터를 사용하여 GIC회로를 구성함에 있어시 트랜지스터의 nullator-norator model이 적어도 10kHz 이하의 주파수 범위에서 훌륭하게 적용될 수 있음이 밝혀졌다. GIC를 사용한 회로합성법의 특징은 다음괴 같다. 첫째로, 임의의 안정한 전달함수는 대단히 단순한 회로구성을 되풀이함으로서 체계계적으로 또 기계적으로 실현될 수 있다. 둘째로, 전체 회로에 있어서 GIC를 제외한 모든 회로요소는 저항뿐이다. 셋째로 n차의 전달함수를 실현하는데 있어서 필요한 콘덴서의 수효는 n이며, 이것은 가능한 가장 적은 수효라고 믿어진다.
Although ship's draught information onboard is substantial for both the safety of navigation and the estimation of loaded cargoes, its accuracy depends, in conventional surveying method, on the skillfulness of observers and the condition of the sea surface round the vessel. To obtain more accurate information accessibly, measuring instruments with sophisticated sensors such as mechanical, electronic and ultrasonic transducers have been developed. However, they have still limitation in accuracy and in making up a system due to the complexity of processing signal. In this paper, we propose a new technique for analyzing ultrasonic pulse signal, in order to improve the measurement accuracy and simplify a remote sensing system of draught by ultrasonic waves. In this technique, pulse signal is translated into phase curve which is composed of the phase value defined in time domain. Then, the time interval between two signals different in waveform, is waveform, is analytically determined by calculating average time difference on phase curves. Also, analytical procedure can be carried out in real time with the successive five data sampled at T/4, for high speed digital processing with computer and A/D converter. This technique is useful for measuring draught under the influence of sea condition and for interfacing its data briefly to the integrated bridge system.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제11권2호
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pp.679-687
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2019
This paper presents the autonomous swimming technology developed for an Autonomous Underwater Vehicle (AUV) operating in the underwater jacket structure environment. To prevent the position divergence of the inertial navigation system constructed for the primary navigation solution for the vehicle, we've developed kinds of marker-recognition based underwater localization methods using both of optical and acoustic cameras. However, these two methods all require the artificial markers to be located near to the cameras mounted on the vehicle. Therefore, in the case of the vehicle far away from the structure where the markers are usually mounted on, we may need alternative position-aiding solution to guarantee the navigation accuracy. For this purpose, we develop a sonar image processing based underwater localization method using a Forward Looking Sonar (FLS) mounted in front of the vehicle. The primary purpose of this FLS is to detect the obstacles in front of the vehicle. According to the detected obstacle(s), we apply an Occupancy Grid Map (OGM) based path planning algorithm to derive an obstacle collision-free reference path. Experimental studies are carried out in the water tank and also in the Pohang Yeongilman port sea environment to demonstrate the effectiveness of the proposed autonomous swimming technology.
In this paper, making the best use of the features of the electro-rheological (ER) valve, a two-port pressure control valve using ER fluids is proposed and manufactured. The ER-Valve characteristics are evaluated by changing the intensity of the electric field and the number of electrode. As only with electrical signal change to the ER-Valve in which ER fluid flowing, ER fluid flow is controlled, so development of simple ER-Valves have been tried. The ER-Valves and pressure drop check method are considered to be applied to the fluid power industry. Using the manufactured pressure control valve, a one-link manipulator with FHA (Flexible Hydraulic Actuator) is driven. As a result, it is experimentally confirmed that the pressure control valve using ER fluids is applicable to use in driving actuator. If it applies characteristics of the ER fluids, it will be able to apply in the control system for the ER Valve which occurs from industrial controller. After having durability test, shear stress increased regularly because of starch particles crushed by pump and particle size that was almost the same. Moreover, Ra of copper electrode increased about 1.56 times rather than before those of performing durability test, and Rz increased about 2.2 times.
본 논문은 저가형 고정도 아날로그 디지털 혼합형 엔코더에서 센서 취부 오차에 의해 발생하는 정지 2축 좌표상의 두 아날로그신호의 크기, 위상오차 문제 보상에 관한 연구이다. 기존의 혼합형 엔코더에서 문제시되고 있는 두 아날로그 위치정보 신호의 크기문제는 상대 크기에 대하여 정규화 함으로써 해결하였으며, 센서 취부시 발생하는 위치오차문제는 정지 2축 좌표축을 센서의 위치 오차분을 보상할 수 있도록 회전함으로써 보상할 수 있었다. 또한 제안된 새로운 방식의 위치 검출기법을 DSP의 QEP기능과 A/D변환기를 사용한 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
LMTT(Linear Motor-based Transfer Technology) is horizontal transfer system in the maritime container terminal for the port automation. The system is modeled PMLSM(Permanent Magnetic Linear Synchronous Motor) that is consists of stator modules on the rail and shuttle car(mover). Because of large variant of movers weight by loading and unloading containers, the difference of each characteristic of stator modules, and a stator module's default etc., LMCS(Linear Motor Conveyance System) is considered as that the system is changed its model suddenly and variously. In this paper, we will introduce the soft-computing method of a multi-step prediction control for LMCS using DR-FNN(Dynamically Constructed Recurrent Fuzzy Neural Network). The proposed control system is used two networks for multi-step prediction. Consequently, the system has an ability to adapt for external disturbance, cogging force, force ripple, and sudden changes of itself.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권11호
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pp.4246-4267
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2020
As the network goes deep into all aspects of people's lives, the number and the complexity of network traffic is increasing, and traffic classification becomes more and more important. How to classify them effectively is an important prerequisite for network management and planning, and ensuring network security. With the continuous development of deep learning, more and more traffic classification begins to use it as the main method, which achieves better results than traditional classification methods. In this paper, we provide a comprehensive review of network traffic classification based on deep learning. Firstly, we introduce the research background and progress of network traffic classification. Then, we summarize and compare traffic classification based on deep learning such as stack autoencoder, one-dimensional convolution neural network, two-dimensional convolution neural network, three-dimensional convolution neural network, long short-term memory network and Deep Belief Networks. In addition, we compare traffic classification based on deep learning with other methods such as based on port number, deep packets detection and machine learning. Finally, the future research directions of network traffic classification based on deep learning are prospected.
신안군 해역의 섬을 통한 관광사업이 활발해지면서 도서 간을 연결하는 해상교량은 현재까지 총 13개가 완공되었다. 그러나 통항로에 설치된 해상교량은 선박통항에 있어 위험성을 주며, 특히 섬과 섬을 연결하는 연도교의 경우 수로의 폭이 매우 좁아 그 위험도는 더욱 높다. 본 연구는 신안군 해역의 연도교에 대한 해상교통조사를 토대로 교각과 선박의 충돌위험도를 항만수로의 위험도 평가 모델인 IWRAP(IALA Waterway Risk Assessment Program)을 활용하여 평가하였다. 그 결과 신안1교가 충돌확률이 가장 높은 것으로 분석되었으며, 통항선박의 대부분은 연안 여객선으로 나타났다. 또한, 신안1교는 대상해역의 교각 중 가장 충돌사고가 많이 발생한 곳으로 본 연구에서는 그 원인을 분석하고자 하였다. 신안1교 해역환경의 위성사진을 영상처리기법으로 분석한 결과 해도에는 볼 수 없는 장애물이 교량 근처에 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 이로 인해 장애물을 피해 교량의 통항유도방식인 양방향 통항과 달리 한 방향으로 통항이 집중되는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 영상처리기법을 활용한 위험원인 분석방법은 향후 연도교의 위험요인 분석을 하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
2008년 2월 일본 홋카이도 서해상의 발달된 저기압에 의해 생성된 폭풍파랑이 동해상 남/남서쪽으로 전파되어 한국과 일본의 동해 해안을 따라 상당한 인명 및 재산 피해를 입혔다. 본 연구는 두 파트로 구성되어 있다. 첫번째 파트에서는 연안역을 따라 상당한 피해를 입은 일본 토야마만에서의 극한 폭풍파랑을 추산하였다. 추산방법으로는 풍파의 성장발달에 중요한 요소인 바람의 강도와 계속 시간의 극한조건을 산정 후, 극한조건을 적용한 동계 온대저기압 상황을 비정역학 기상모델과 스펙트럼 파랑모델을 이용한 수치 실험을 통해 추산하였다. 추산된 토야마만 후시키 토야마에서의 극한 폭풍파랑의 유의파고 및 주기는 각각 6.78 m와 18.28 sec이다. 두 번째 파트에서는 2008년 2월 폭풍파랑으로 인해 북방파제 및 항구에 상당한 피해를 입은 토야마만 후시키항에서의 파랑-구조물 상호작용에 관한 수치실험을 수행하였다. 수치실험은 적합격자세분화 및 wet-dry법이 적용된 비선형천수방정식 모델을 이용하였다. 첫 파트에서 추산된 폭풍파랑 특성은 파랑-구조물 상호작용 수치실험에서 입사파 조건으로 사용되었다. 수치실험 결과, 후시키항의 북방파제가 폭풍파랑에 의해 파손 시, 배후의 만요우부두는 월파 및 월류에 안전하지 못 함이 파악되었다. 또한, 추산 폭풍파랑 상황 하에서 만요우부두의 현 호안시설로는 측면 호안벽으로부터의 월류에 대응하지 못 함이 파악되었다. 두 번째 수치실험결과로부터, wet-dry법이 적용된 적합격자세분화에 의해 세분화된 격자는, 계산부하를 효율적으로 유지하는 동시에, 해안선의 표현 및 해안구조물의 표현에 뛰어남을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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