Journal of Information Technology Applications and Management
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제19권1호
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pp.37-46
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2012
The scheduling problem of large products like ships, airplanes, space shuttles, assembled constructions, and automobiles is very complex in nature. To reduce inherent computational complexity, we often design scheduling systems that the original problem is decomposed into small sub-problems, which are scheduled independently and integrated into the original one. Moreover, the steep growth of communication technology and logistics makes it possible to produce a lot of multi-nation corporation by which products are produced across more than one plant. Therefore vertical and lateral coordination among decomposed scheduling systems is necessary. In this research, we suggest an agent-based coordinating mechanism for multi-level scheduling systems in supply chain. For design of a general coordination mechanism, at first, we propose a grammar to define individual scheduling agents which are responsible to their own plants, and a meta-level coordination agent which is engaged to supervise individual scheduling agents. Second, we suggest scheduling agent communication protocols for each scheduling agent topology which is classified according to the system architecture, existence of coordinator, and direction of coordination. We also suggest a scheduling agent communication language which consists of three layers : Agent Communication Layer, Scheduling Coordination Layer, Industry-specific Layer. Finally, in order to improve the efficiency of communication among scheduling agents we suggest a rough capacity coordination model which supports to monitor participating agents and analyze the status of them. With this coordination mechanism, we can easily model coordination processes of multiple scheduling systems. In the future, we will apply this mechanism to shipbuilding domain and develop a prototype system which consists of a dock-scheduling agent, four assembly-plant-scheduling agents, and a meta-level coordination agent. A series of experiment using the real-world data will be performed to examine this mechanism.
The centrifugal separator which uses gravity separation method for oil-water separation, rotating at high-speed, is one of the most commonly used device for controlling the amount of the oil in waste water collected in bilge. The IMO (International Maritime Organization) has set regulations, also known as MARPOL 73/78, for the prevention of marine pollution. In addition, DET NORSKE VERITAS (DNV) has set standards regarding the assignment of Environmental Class Notation, CLEAN or CLEAN DESIGN, of ships. One of the requirements for classification is that in addition to conforming to MARPOL 73/78, more stringent measures must be taken as well. One of these measures is to limit the oil concentration in bilge water to less than 5ppm. So in this study, an Oil-Water Separator (OWS) is used together with multiple separating plates as a filtration system to be used as an oil-water separation device. The OWS operates using centrifugal separation in which the mixture is separated by centrifugal forces. The main purpose of this paper is to present the OWS separation efficiency according to the rotation speed, mass-flow rate, the angle and the number of stacked layers of the laminated plate using Computational Fluid Dynamics (CFD). Improvements to the device will be investigated from these results.
Since the power capacity needed for the propulsion of large ships is very large, a multiphase AC induction propulsion mode is generally adopted to meet the higher requirements of reliability, redundancy and maintainability. This paper gives a detailed description of the development of a 20MW fifteen-phase PWM driver for advanced fifteen-phase propulsion induction motors with a special third-harmonic injection in terms of the main circuit hardware, control system design, experiments, etc. The adoption of the modular design method for the main circuit hardware design can make the enclosed mechanical structure simple and maintainable. It can also avoid the larger switch stresses caused by the multiple turn on of the IGBTs in conventional large-capacity converter systems. The use of the distributed controller design method based on a high-speed fiber-optic ring net for the control system can overcome such disadvantages as the poor reliability and long maintenance times arising from the conventional centralized controller which is designed according to point-to-point communication. Finally, the performance of the 20MW PWM driver is verified by experimentation on a new fifteen-phase induction propulsion motor.
오늘날 컨테이너 터미널은 증가하는 물동량을 유치하기 위하여 치열한 경쟁을 펼치고 있다. 이에 본 연구는 컨테이너 터미널의 생산성 향상을 위한 노력의 일환으로 두 가지 야드 트럭 우선순위 규칙(Dispatching rule)을 제안하였다. 첫 번째 Multi-attribute Dispatching은 컨테이너 터미널 생산성에 영향을 미치는 복수 요인들의 가중합으로 구성된 할당 방법이며, 선박의 체류시간을 감소시키기 위하여 안벽 크레인의 작업량을 고려하였다. 두 번째 Cycling Dispatching은 터미널 생산성 개선에 가장 큰 영향을 미치는 Double cycle횟수를 증가시키기 위한 할당 방법이다. 또한 본 연구는 풀링(Pooling)과 우선순위 규칙(Dispatching rule)이 터미널 생산성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 풀링과 우선순위 규칙을 조합한 8가지 시나리오를 구성하였다. 실험은 실제 컨테이너 터미널의 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 구현하였다. 실험 결과, 풀링과 우선순위 규칙 그리고 둘의 교호작용이 생산성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 8가지 시나리오 중에서는 터미널 기준 풀링과 Multi-attribute Dispatching의 조합이 GCR, 선박 출항지연시간 등 KPI 지표에서 우수한 결과를 보임을 확인하였다.
Precise propulsion shafting alignment of ships is very important to prevent damage of its support bearings due to excessive reaction forces caused by hull deflection, forces acted on propeller and crankshaft, and so forth. In this paper, a new iterative shafting alignment calculation procedure considering the interaction between shaft deflection and oil film pressure of Sterntube Journal Bearing (SJB) bush with single or multiple slopes is proposed. The procedure is based on a pressure analysis to evaluate distributed equivalent support stiffness of SJB by solving Reynolds equation and a deflection analysis of shafting system by a finite element method based on Timoshenko beam theory. SJB is approximated with multi-point biaxial elastic supports equally distributed to its length. Their initial stiffness values are estimated from dynamic reaction force calculated by assuming SJB as single rigid support. Then, the shaft deflection and the support stiffness of SJB are sequentially and iteratively calculated by applying a criteria on deflection variation between sequential calculation results. To demonstrate validity and applicability of the proposed procedure for optimal slope design of SJB, numerical analysis results for a shafting system are described.
자율운항선박의 기반은 추진시스템의 안정성이 중요하며, 추진체계의 안정성을 위하여 다중 발전 체계 및 추진체계를 갖추어야한다. 기존 선박에서는 안정성을 위하여 높은 발전 용량을 산정하며, 그 결과 저부하 운전으로 인한 경제성 하락을 야기한다. 이를 해결하기 위해서는 전력체계의 최적화를 통하여 발전 체계의 경량화와 효율의 증가가 필요하다. 본 논문에서는 전기추진선박용 OPMS(Optimization Power Management System)를 구축한다. OPMS는 하이브리드형 발전시스템, 에너지저장시스템, 부하제어시스템으로 구성된다. 발전시스템은 이중연료엔진, 에너지저장시스템은 배터리, 부하제어시스템은 추진 부하, 상용 부하, 불규칙 부하, 화물 기기 관련 부하, 갑판 부하로 구성된다. 각 시스템별 기기들의 특성에 대하여 모델링하여 전력체계를 구축하였다. 실험을 위하여 선박 운용에 따른 시나리오를 작성하고 안정성 및 경제성을 기존의 전기추진선박과 비교하였다. 실험의 결과 발전기의 비교적 적은 시간 투입으로 같은 전력량을 공급함으로써 선박의 LNG 1.3%, Main Fuel 0.3%, Pilot Fuel 35.1%의 연료소모량 감소를 통하여 경제성 및 안정성을 확인하였다.
Recently, the interest in marine leisure activities has been growing rapidly with the work-life balance trend. In response to this demand, the Korean government is supporting fostering and revitalizing the relevant industries and facilities. In particular, a marina has been making efforts to change itself into a resort with multiple amenities instead of a simple mooring facility. However, the facilities in a marina for the transport of marine leisure equipment mostly consist of cranes and boat-lifts using ropes, which can result in incidents such as damage and accidents during lifting or movement. This paper proposes the equipment and support system for the safe transportation of marine leisure ships. Aluminum transport equipment was designed by performing a structural analysis to achieve a lighter weight than the existing steel products. In addition, a safety support system with alarms for tilting or obstacles and a slope monitoring system was developed to enhance the safety during operation and transportation. The safety support system developed in this study was implemented and installed in the transport system, and verified through commissioning on land.
본 논문에서는 선박 수중방사소음의 셉스트럼(cepstrum) 분석을 이용한 음향역산법을 제안하였다. 셉스트럼 분석을 통해 수중 청음기에서 계측된 선박 소음으로부터 직접 도달파와 해수면과 해저면에서 반사파와의 간섭에서 기인한 음파의 다중반사 구조를 추출할 수 있다. 음향학적 역산은 계측 신호의 셉스트럼과 모의 신호의 셉스트럼을 비교하여 최적의 역산인자를 찾는 방식으로 구성되었다. 본 논문에서 제안된 역산기법을 대한해협에서 계측한 선박 수중방사소음 데이터에 적용하여 대상 선박의 음원중심과 수중청음기의 위치를 추정하였다.
This paper describes a recurrent neural network (RNN) for the fault classification of a blade pitch system of a spar-type floating wind turbine. An artificial neural network (ANN) can effectively recognize multiple faults of a system and build a training model with training data for decision-making. The ANN comprises an encoder and a decoder. The encoder uses a gated recurrent unit, which is a recurrent neural network, for dimensionality reduction of the input data. The decoder uses a multilayer perceptron (MLP) for diagnosis decision-making. To create data, we use a wind turbine simulator that enables fully coupled nonlinear time-domain numerical simulations of offshore wind turbines considering six fault types including biases and fixed outputs in pitch sensors and excessive friction, slit lock, incorrect voltage, and short circuits in actuators. The input data are time-series data collected by two sensors and two control inputs under the condition that of one fault of the six types occurs. A gated recurrent unit (GRU) that is one of the RNNs classifies the suggested faults of the blade pitch system. The performance of fault classification based on the gate recurrent unit is evaluated by a test procedure, and the results indicate that the proposed scheme works effectively. The proposed ANN shows a 1.4% improvement in its performance compared to an MLP-based approach.
The advent of deep learning-based algorithms has facilitated researches on target detection from synthetic aperture radar(SAR) imagery. While most of them concentrate on detection tasks for ships with open SAR ship datasets and for aircraft from SAR scenes of airports, there is relatively scarce researches on the detection of SAR ground vehicle targets where several adverse factors such as high false alarm rates, low signal-to-clutter ratios, and multiple targets in close proximity are predicted to degrade the performances. In this paper, a dataset of ground vehicle targets acquired from TerraSAR-X(TSX) satellite SAR images is presented. Then, both detection and instance segmentation are simultaneously carried out on this dataset based on the deep learning-based Mask R-CNN. Finally, this paper shows the future research directions to further improve the performances of detecting the SAR ground vehicle targets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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