해상작업 모니터링 시스템은 해상에서 수행될 수 있는 국가와 국가 간의 광케이블 매설 작업이나 낙도의 전기 공급을 위한 해저의 전선 매설 작업, 천연가스공사의 파이프라인 매설 작업 등 각종 해상작업에서 사용되는 선박 자동화를 위한 모니터링 시스템이다. 다양한 센서로부터의 입력과 환경 설정을 통해 얻어진 데이터를 가공 처리하고, 전자해도 데이터를 읽어 GPS의 위치정보와 함께 나타낸다. 또한, 작업과 관련한 루트파일의 정보를 오버레이해서 관련 데이터를 처리하며, 무선 네트워크 환경으로 구축된 무선접속장치(AP; Access Point)와 클라이언트 측의 휴대용 개인정보단말기(PDA; Personal Digital Assistants)를 무선 랜으로 연동시켜 실시간으로 정보를 처리하도록 하며, 유효 반경 내에서의 자유로운 이동을 가능하게해서 작업의 효용성을 높일 수 있다. 본 연구는 이러한 상황 하에서 해상작업과 관련한 모니터링 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현함으로써 선박 자동화와 선박의 안전 항해를 지원하고 해상에서의 작업 부하를 최소화시키며 사고 방지를 통한 선박의 경쟁력을 높일 수 있다.
해상작업 모니터링 시스템은 해상에서 수행될 수 있는 국가와 국가간의 광케이블 매설 작업이나 낙도의 전기 공급을 위한 해저의 전선 매설 작업, 천연가스공사의 파이프라인 매설 작업 등 각 종 해상작업에서 사용되는 선박 자동화를 위한 모니터링 시스템이다. 다양한 센서로부터의 입력과 환경 설정을 통해 얻어진 데이터를 가공 처리하고, 전자해도 데이터를 읽어 GPS의 위치정보와 함께 나타낸다. 또한, 작업과 관련한 루트파일의 정보를 오버레이하여 관련 데이터를 처리하며, 무선 네트워크 환경으로 구축된 무선접속장치(AP; Access Point)와 클라이언트 측의 휴대용 개인정보단말기(PDA; Personal Digital Assistants)를 무선랜으로 연동시켜 실시간으로 정보를 처리하도록 하며, 유효 반경 내에서의 자유로운 이동을 가능하게 하여 작업의 효용성을 높일 수 있다. 본 연구는 이러한 상황 하에서 해상작업과 관련한 모니터링 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현함으로써 선박 자동화와 선박의 안전 항해를 지원하고 해상에서의 작업 부하를 최소화시키며 사고 방지를 통한 선박의 경쟁력을 높일 수 있다.
선박제조에서 Ubiquitous-IT Convergence를 적용한 디지털 장치들은 선박 자동화 장치로서 사용되고 있다. 선박의 화재 등 재난의 책임 소재를 가리는 법적인 증거자료로서 무결성과 연속성을 갖춘 선박 블랙박스의 항해자료기록이 필요하다. 본 논문에서는 선박에서 사용되는 근거리 RFID 센서와의 Zigbee 무선 근거리 통신과 Wireless LAN, UWB 통신, GPS와 인공위성을 이용한 다차원 네트워크를 이용하여 선박 블랙박스로부터 Forensic자료를 생성하는 연구이다. 블랙박스에 기록되는 선박의 항해 기록은 3DES 1024bit로 암호화하여 인공위성을 통해 전송되며, SHA-1 해시 함수를 이용하여 선박보험사와 선박관리기록청에 실시간으로 2중으로 저장하여 Forensic자료로서 연속성과 무결성을 확보한다.
용접은 조선공업의 핵심기술의 하나로서 용접작업의 장치화와 자동화를 통한 생산성 향상은 선박의 건조비 절감에 기여하는 바가 크다. 용접의 품질과 생산성은 엔지니어링 부서로부터 제공되는 관련정보의 질과 적합성에 많이 의존한다. 본고는 선박의 설계에서 생산에 이르기까지의 정보를 통합한 조선 CIMS구축에 활용될 수 있는 선박 용접 정보 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 기존 용접정보의 생성과정과 내용을 체계적으로 분석하고 객체지향기법을 적용하여 복잡 다양한 선박의 용접 정보를 모델링 하였다. 또 이들 객체지향 모델을 지원하면서 방대한 양의 선박 용접정보를 신속하고 정확하게 처리하는 데이터베이스를 구축하였다. 개발시스템은 산적화물선을 대상으로 하였으며 사건구동 방식의 프로그래밍 기법을 적용하고 그래픽 사용자 환경을 구현하여 사용자의 편의성을 제고하였다.
현재 선박의 항해계획은 항해사의 지식과 경험적인 방법에 의존하고 있다. 그러나 최근에는 선박 자율운항기술이 발전됨에 따라, 항해계획의 자동화 기술도 여러 가지 방법으로 연구되고 있다. 본 연구에서는 강화학습 기법 중 하나인 Q-러닝을 기반으로 선박 최적 항해 경로를 생성하고자 한다. 강화학습은 다양한 상황에 대한 경험을 학습하고, 이를 기반으로 최적의 결정을 내리는 방식으로 적용된다.
선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
선박경제운항이란 파도와 바람과 같은 해양 기상정보 예측을 바탕으로 선박의 운항방법에 따른 연료 소모량과 운항시간을 예상해보고, 가장 경제적인 운항을 하는 것을 말한다. 본 논문에서는 실용화할 수 있는 범용의 경제운항시스템 개발에 중점을 두었다. 기존의 시스템들을 살펴보면 임의의 정해진 경로를 대상으로 실험하는 경우가 많은데, 이를 개선하여 임의의 출발점과 도착점이 주어지면 A*알고리즘을 통해서 지리상 최단경로를 찾아내도록 하여 시스템을 자동화하였으며 적용범위를 세계 전역으로 확대 하였다. 그리고 기존의 엔진출력을 고정하거나 속력을 일정하게 운항한다는 가정에서 벗어나서 엔진출력을 탐색하여 보다 효율적인 운항 솔루션을 찾아내도록 하였다. 그리고 사용측면에서는 운항사들에게 보다 효용성 높은 시스템이 되기 위해서, 일방적인 권고보다는 연료소모량과 운항시간 별로 다양한 솔루션들을 제공하여 운항사의 판단을 존중함과 동시에 운항보조시스템으로서의 역할에 충실할 수 있도록 하였다.
해양수산부와 산업통산자원부가 공동으로 추진하고 있는 자율운항선박 기술개발 프로젝트의 핵심기술은 지능항해시스템, 기관자동화시스템, 성능실증센터 및 실증기술, 운용기술 및 표준화로 나누어지며, 대한민국은 2025년까지 자율운항수준을 대양에서는 IMO Level 3, 연안에서는 IMO Level 2까지 달성하는 것을 목표로 하고 있다. 한편, 삼면이 바다로 둘러싸인 대한민국은 세계물류 이동의 거점임과 동시에 어선 등록 척수가 매년 6만 5년여 척이 넘는 어업이 활성화된 나라이며, 주요 어업 해역인 남해안은 대표적 무역항인 부산항, 광양항 등으로 통하는 항로와 중첩되기 때문에 자율운항선박의 원활한 운항을 위해서는 어업이라는 변수가 반드시 고려되어야 한다. 이 연구에서는 핵심기술 중 지능항해시스템 기술개발과 관련, 어업이 지능항해에 미칠 수 있는 영향을 어구, 어법, 어선으로 분류하여 고찰하였고, 발생 가능한 변수를 줄이기 위한 연구 방향을 제시하였다.
4차 산업혁명 시대에 자동화 기술혁신이 떠오름과 동시에 컨테이너 터미널 내에서도 자동화 장비 및 시스템을 도입하기 위한 개발이 이루어지고 있다. 초대형 선박의 등장으로 세계 각 국 터미널은 보다 많은 물동량을 유치하며 신속한 서비스를 제공하기 위한 경쟁력을 키워 나가고자 자동화 기술과 접목하여 항만의 인프라를 구축하고자 한다. 첨단산업으로 떠오르고 있는 자동화 기술을 도입하기 위해 본 연구에서는 컨테이너 터미널 자동화 도입 결정을 위한 구조방정식 모델을 제안하며 실증분석을 위해 터미널 운영사에 종사하는 종사자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 결정모형을 통하여 컨테이너 터미널 자동화 도입 시 터미널 운영사에서 중요시 하는 요인을 분석 한 후 가이드라인 역할 및 방향성을 제시하고자 한다.
일반적으로 선박공정에서 작업자는 완성된 블록을 레이저 계측장비를 이용하여 제작된 선박블록의 3차원 좌표를 측정한다. 그런데 제작된 선박블록의 좌표측정은 수작업으로 이루어졌으므로 이에 의한 측정된 좌표는 설계단계에서 작성된 도면의 설계좌표와 편차가 발생한다. 이로 인해 작업자는 육안으로 직접 선박블록의 측정좌표와 설계좌표의 일치정도를 확인해야 하며, 이는 선박불록의 정도관리에 대한 인적 및 시간적 비용을 크게 증가시킨다. 본 논문에서는 선박공정의 선박블록의 정도관리에 있어서 이러한 단점을 해결할 수 있는 자동화된 3차원 좌표의 패턴매칭 알고리즘을 제안하고, 제안한 3차원 좌표의 패턴매칭 알고리즘의 성능은 자체적으로 개발한 3차원 좌표 시뮬레이션 프로그램에 의해 분석하였다. 단일 및 다수 선박블록의 측정좌표 데이터에 대한 좌표매칭율은 거리오차 허용범위가 20~25cm에서 약 90.2%가 됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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