• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.433-436
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• 2010

본 논문에서는 파일형 선박충돌 방호공에 선박이 충돌하였을 때 방호공의 거동을 해석하였다. 방호공의 구조는 상부슬래브, RCP 말뚝 및 이를 지지하는 지반은 비선형 지반스프링으로 모델링 하였다. 상부슬래브 8절점요소로 모델링 하였으며 철근과 콘크리트로 구성되어있다. RCP 말뚝은 철근망과 충진콘크리트로 구성되어있으며 충돌 시 파괴거동을 표현할 수 있는 Damaged Plasticity로 모델을 사용하였고 Shell 요소로 모델링 하였다. 선박충돌 시 선박의 강성에 따른 거동 특성을 파악하기 위해 선박을 강체모델과 실제모델에 대한 해석을 수행하였다. 선박과 교량의 충돌은 정면충돌로 고려하였으며, 충돌속도는 3.3m/sec로 가정하였다. 선박과 방호공과의 충돌 해석은 비선형 해석 프로그램인 ABAQUS/Explicit을 이용하여 수행하였으며, 이를 통하여 선박 충돌 시 방호공의 에너지 거동을 분석하였다. 해석결과 선박의 강성이 커질수록 슬래브의 변형 및 소산 에너지량이 커지는 것을 확인할 수 있었다.

• Computational Structural Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.89-94
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• 2009

최근에 선박의 도킹해석은 3차원 전선 구조 해석을 통해 수행되어 왔으나 도킹해석 모델을 구성하는데 많은 시간과 노력이 필요하였다. 전선구조해석 모벨을 만들기 위해 필요한 선박구조 도면이 완성되기 전인 초기 설계단계에서 도킹시 반목배치를 조기에 확정하고, 구조 안정성을 확보하기 위한 노력이 요구되어 왔기 때문에 간이화된 도킹 해석 프로그램을 개발하게 되었다. 2차원 격자구조를 이용한 도킹해석기법을 통해 얻은 반목에서의 지지력이 3차원 전선해석모델을 사용하여 얻은 반목에서의 반력 결과와 비교해 타당한 결과를 보여 주고 있음을 확인하였다. 간이화된 도킹용 해석 프로그램을 개발하였으며, 다음과 같은 기능을 갖추어 사용자가 쉽게 격자 구조 모델을 생생하고 해석을 수행할 수 있도록 구성하였다. 향후 각 요소의 단면 특성치를 자동으로 산정하는 기능이 추가되어야 한다. 그리고 부유식 도크(Floating dock)에서의 도킹해석은 본 개발의 대상이 된 건식 도크(Dry dock)에서의 경우와 다른 고려사항이 추가되어야 하기 때문에 향후 추가적인 연구와 개발을 통해 새로운 기능으로 포함될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2020.11a
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• pp.108-110
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• 2020

본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.2A
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• pp.43-49
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• 2011

In this study, to analyze the collision behaviors of the bridge super-structure and the vessel which the collision point is located far from its rotation center such as bridge of a vessel and equipments on a barge, the simplified collision model was proposed. The model was configured to denote the mass, stiffness and the nonlinear behaviors of the bridge and the vessel. The nonlinear equation of motions of the proposed model were numerically solved by 4th order Runge-Kutta method. The parametric studies were performed for various collision conditions by the standardized Korean barge vessel in term of barge width, and its effects to the maximum collision load of bridge were analyzed.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.259-261
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• 2015

The model for ship maneuvering simulation is to enhance the competence of officer's ship maneuvering skills such as navigation equipment operation, collision avoidances, countermeasure an emergency situation so on. Despite using such ship maneuvering model, critical maritime accidents are occurred periodically in the world. To find adequate simulation model to evaluate competence abilities of deck officer who have maneuvering skills with some competence levels, we search the standard ship maneuvering method representing on the part 3 Person Overboard(POB) to onboard emergences of IAMSAR manual. Moreover we monitor the officer's human factors appearing during education and training and consider the use of human factors as fundamental data.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.33 no.4
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• pp.66-74
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• 1996

In this paper, a 3-dimensional ship structural model which includes the longitudinals and stiffeners is constructed. This model can be constructed from the well-defined data structure which represents the ship structural members and their relationship. So the object-oriented concept for the data structure is introduced. The structural analysis model is automatically generated by extracting the necessary information for structural analysis from the ship structural model : Users need to handle the ship structural model only when any design change occurs because the structural analysis model is automatically generated.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1999.07b
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• pp.509-519
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• 1999

STEP은 제품모델 정보를 서로 다른 CAD 시스템에서 교환할 수 있게 하기위한 중립형식의 국제표준으로서 CALS/EC의 구현을 위해 필수적인 핵심기반 기술이다. 선박 관련 STEP은 지금까지 미국과 유럽의 여러 연구사업을 통해 개발되어 오고 있으며 AP215(선박구획배치), AP216(선박선형), AP217(선박배관), AP218(선박구조)은 올해 안에 CD(Committee Draft) 안이 완성될 예정이다. 우리나라는 일본과 함께 세계 조선시장을 양분하고 있는 조선 강국이면서도 관련 정보기술의 낙후로 STEP 기술 개발에는 미온적이었으나 최근 선박해양공학분소에서 과기부의 특정과제로 수행하는 KS-STEP 과제를 통하여 ATS 318 (AP218, 선박구조의 ATS) 개발 책임을 맡게되어 본격적인 관련 연구를 시작하게 되었다. 여기에서는 ATS 318 개발을 위해 조선소와 선급 등 선박관련 업체들의 기술 정보 교환 프로세스를 분석하여 나타내었다. 각 프로세스에서 요구되는 기술정보의 형태와 추상화 정도가 분석되고 선박 STEP AP들의 기반 구조인 SCM(ship common model)에서 어떻게 그들 특성을 지원해야 하는지를 검토하였다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.38 no.4
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• pp.56-65
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• 2001

The structural model of midship section is within the scope of STEP AP218. It supports to represent the ship structure, but most of shipyards and classification societies exchange the information using 2D drawings at the present. To translate the 2D information into the ship structure model of STEP AP218, we analyze the 2D midship section information of KR-TRAS of Korean Register of shipping, and include the transverse members information with the 3D model. We also define the mapping table and the mapping relationships between two data structures. With this mapping table we develop the translator for the midship section, and visualize the translated ship structure model using a STEP viewer. The ship structure model can be used to exchange information between design departments, and through the lifecycle of design, analysis, and maintenance.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.39 no.6_1
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• pp.1451-1466
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• 2023

In the context of maritime emergencies, the utilization of drones has rapidly increased, with a particular focus on their application in search and rescue operations. Deep learning models utilizing drone images for the rapid detection of distressed vessels and other maritime drift objects are gaining attention. However, effective training of such models necessitates a substantial amount of diverse training data that considers various weather conditions and vessel states. The lack of such data can lead to a degradation in the performance of trained models. This study aims to enhance the performance of deep learning models for distress ship detection by developing a maritime environment simulator to augment the dataset. The simulator allows for the configuration of various weather conditions, vessel states such as sinking or capsizing, and specifications and characteristics of drones and sensors. Training the deep learning model with the dataset generated through simulation resulted in improved detection performance, including accuracy and recall, when compared to models trained solely on actual drone image datasets. In particular, the accuracy of distress ship detection in adverse weather conditions, such as rain or fog, increased by approximately 2-5%, with a significant reduction in the rate of undetected instances. These results demonstrate the practical and effective contribution of the developed simulator in simulating diverse scenarios for model training. Furthermore, the distress ship detection deep learning model based on this approach is expected to be efficiently applied in maritime search and rescue operations.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.28 no.5
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• pp.435-441
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• 2004

This paper deals with modelling and identification of a shipboard stabilized satellite antenna system using the optimal neural network structure. It is difficult for shipboard satellite antenna system to control and identification because of their approximating ability of nonlinear function So it is important to design the neural network with optimal structure for minimum error and fast response time. In this paper, a neural network structure using genetic algorithm is optimized And genetic algorithm is also used for identifying a shipboard satellite antenna system It is noticed that the optimal neural network structure actually describes the real movement of ship well. Through practical test, the optimal neural network structure is shown to be effective for modelling the shipboard satellite antenna system.