선박 침수 사고의 경우, 선박의 운용 책임자가 취할 수 있는 대응방안이 한정되어 있어 정확한고 신속한 의사결정을 위해서는 기존의 안전관련 시스템을 활용한 효율적인 의사결정 지원 시스템이 필요하다. 수밀 및 준수밀 문, 격벽 밸브, 배수 펌프 등과 같이 침수 사고 시작동하는 대부분의 시스템들은 침수가 선박 전체로 전파되는 것을 막도록 충분한 구획분할 정도를 확보하는데 목적이 있다. 침수 시나리오가 파국적이지 않다고 가정하더라도 발라스트 탱크의 사용은 침수 전파 방지와 선박 안정성을 향상하기 위한 매우 효과적인 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 침수 손상 시 최적의 대응방안을 위해 채워져야 하는 발라스트 탱크들을 선정하고, 각 발라스트 탱크의 수위를 결정하는 최적화 알고리즘을 기술한다.
선박 침수 사고의 경우, 선박의 운용 책임자가 취할 수 있는 대응방안이 한정되어 있어 정확한고 신속한 의사결정을 위해서는 기존의 안전관련 시스템을 활용한 효율적인 의사결정 지원 시스템이 필요하다. 수밀 및 준수밀 문, 격벽 밸브, 배수 펌프 둥과 같이 침수 사고 시 작동하는 대부분의 시스템들은 침수가 선박 전체로 전파되는 것을 막도록 충분한 구획분할 정도를 확보하는데 목적이 있다. 침수 시나리오가 파국적이지 않다고 가정하더라도 발라스트 탱크의 사용은 침수 전파 방지와 선박 안정성을 향상하기 위한 매우 효과적인 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 침수 손상 시 최적의 대응방안을 위해 채워져야 하는 발라스트 탱크들을 선정하고, 각 발라스트 탱크의 수위를 결정하는 최적화 알고리즘을 기술한다.
Gas Combustion Unit (GCU) onboard liquefied natural gas carriers handles boil-off to stabilize tank pressure. There are many factors for LNG cargo operators to take into consideration to determine whether to use GCU or not. Gas consumption of main engine and re-liquefied gas through the Partial Re-Liquefaction System (PRS) are good examples of these factors. Human gas operators have decided the operation so far. In this paper, some deep learning neural network models were developed to provide human gas operators with a decision support system. The models consider various factors specially into GCU operation. A deep learning model with Sigmoid activation functions in input layer and hidden layers made the best performance among eight different deep learning models.
Objective: The aim of this study is to investigate maritime officers' strategies to avoid the ship collision in crossing situations. Background: In a situation where there is a risk of collision between two ships, maritime officers can change the direction and speed of the own-ship to avoid the collision. They have four options to select; adjusting the speed only, the direction only, both the speed and direction at the same time and no action. Research questions were whether the strategy they are using differs according to the shipboard experience of maritime officers and the representation method of ARPA (automatic radar plotting aid) - radar graphic information. Method: Participants were 12. Six of them had more than 3 years of onboard experience, while the others were 4th grade students at Korea Maritime and Ocean University. For each participant, 32 ship encounter situations were provided with ARPA-radar information. 16 situations were presented by the north-up display and 16 situations were presented by the track-up display. Participants were asked to decide how to move the own-ship to avoid the ship collision for each case. Results: Most participants attempted to avoid the collision by adjusting the direction of the ship, representing an average of 22.4 times in 32 judgment trials (about 70%). Participants who did not have experience on board were more likely to control speed and direction at the same time than participants with onboard experience. Participants with onboard experience were more likely to control the direction of the ship only. On the other hand, although the same ARPA Information was provided to the participants, the participants in many cases made different judgments depending on the method of information representation; track-up display and north-up display. It was only 25% that the participants made the same judgment under the same collision situations. Participants with onboard experience did make the same judgment more than participants with no onboard experience. Conclusion: In marine collision situations, maritime officers tend to avoid collisions by adjusting only the direction of their ships, and this tendency is more pronounced among maritime officers with onboard experience. The effect of the method of information representation on their judgment was not significant. Application: The results of this research might help to train maritime officers for safe navigation and to design a collision avoidance support system.
A ship-to-ship (STS) lightering operation takes place in order to transfer cargo (e.g. crude oil or petroleum products) between an ocean-going ship and a service ship alongside it. Instrumental measurements to accurately determine the relative speeds and distances during the approach between the vessels would benefit the operational safety and efficiency. A velocity information GPS (VI-GPS) system, which uses the instantaneous velocity measures from carrier-phase Doppler measurement, has been applied in a field observation onboard a service ship (Aframax tanker) approaching a ship-to-be-lightered (VLCC) in open waters. This article proposes to apply VI-GPS as the input sensor to a guidance and decision-support system aiming to provide accurate velocity information to the officer in charge of an STS operation. A method for precise velocity measurement using VI-GPS was described and the measurement results were compared each other with the results of Voyage Data Recorder (VDR) and VI-GPS that showed the concept of a guidance and decision-support system applying VI-GPS with the field test results during STS operations. Also, it turned out that VI-GPS has sufficient accuracy to serve as an input sensor from the field test results.
Rolling stock maintenance, which focuses on preventive maintenance, is typically implemented considering the potential harm that may be inflicted to passengers in the event of failure. The cost of preventive maintenance throughout the life cycle of a rolling stock is 60%-75% of the initial purchase cost. Therefore, ensuring stability and reducing maintenance costs are essential in terms of economy. In particular, private railroad operators must reduce government support budget by effectively utilizing railroad resources and reducing maintenance costs. Accordingly, this study analyzes the reliability characteristics of components using field data. Moreover, it resolves the problem of determining an economical replacement interval considering the timing of scrapping railroad vehicles. The procedure for determining the optimal replacement interval involves five steps. According to the decision model, the optimal replacement interval for the onboard signal device components of the "A" line train is calculated using field data, such as failure data, preventive maintenance cost, and failure maintenance cost. The field data analysis indicates that the mileage meter is 9 years, which is less than the designed durability of 15 years. Furthermore, a life cycle in which the phase signal has few failures is found to be the same as the actual durability of 15 years.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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