최근 들어 선박 내 안전과 정보전달 시스템 구축에 대한 수요가 증대하고 있다. 선박 내에 기 구축된 유선망을 활용하는 방안이 있으나 이는 새로운 배선을 해야 하고 구조물의 일부를 불가피하게 변형해야 하고 이에 따른 구축시간의 증가와 비용증가가 크므로 이에 따른 무선 감지기 망을 구축함으로써 비용과 구축시간을 단축할 수 있다. 이 논문에서는 선박 내 무선신호전달 특성을 측정하고 분석하는데 적합한 서명 수열-양방향 패킷 방식 기반 선내 전파전달측정 시스템을 설계하고 모의 실험을 통해 검증한 뒤, 구성된 시스템을 기반으로 측정한 데이터를 분석한다. 이와 같은 선내 채널 측정시스템을 활용함으로써 신뢰성 있고 비용효율적인 선박 내 무선 망을 구성할 수 있을 것으로 기대한다.
해양 관측과 위성 원격탐사를 이용하여 시공간적으로 다양하게 변하는 생태 어장 환경 및 선박 관련 자료를 획득할 수 있다. 이번 연구의 주요 목적은 야간 불빛 위성 자료를 이용하여 광범위한 해역에 대한 어선의 위치 분포를 파악하는 딥러닝 기반 모델을 제안하는 것이다. 제안한 모델의 정확성을 평가하기 위해 야간 조업 어선의 위치를 포함하고 있는 AIS(Automatic Identification System) 정보와 상호 비교 평가 하였다. 이를 위해, 먼저 AIS 자료를 획득 및 분석하는 방법을 소개한다. 해양안전종합시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS)으로부터 제공받은 AIS 자료는 동적정보와 정적정보로 나뉜다. 동적 정보는 일별 자료로 구분되어있으며, 이 정보에는 해상이동업무식별번호(Maritime Mobile Service Identity, MMSI), 선박의 시간, 위도, 경도, 속력(Speed over Ground, SOG), 실침로(Course over Ground, COG), 선수방향(Heading) 등이 포함되어 있다. 정적정보는 1개의 파일로 구성되어 있으며, 선박명, 선종 코드, IMO Number, 호출부호, 제원(DimA, DimB, DimC, Dim D), 홀수, 추정 톤수 등이 포함되어 있다. 이번 연구에서는 선박의 정보에서 어선의 정보를 추출하여 비교 자료로 사용하였으며, 위성 자료는 구름의 영향이 없는 깨끗한 날짜의 영상 자료를 선별하여 사용하였다. 야간 불빛 위성 자료, 구름 정보 등을 이용하여 야간 조업 어선의 불빛을 감지하는 심층신경망(Deep Neural Network; DNN) 기반 모델을 제안하였다. 본 연구의결과는 야간 어선의 분포를 감시하고 한반도 인근 어장을 보호하는데 기여할 것으로 기대된다.
선박은 화물 운송의 효율을 증대시키기 위해 대형화되는 추세이다. 선박 대형화는 선박 작업자의 이동시간 증가, 업무 강도 증가 및 작업 효율 저하 등으로 이어진다. 작업 업무 강도 증가 등의 문제는 젊은 세대의 고강도 노동 기피 현상과 맞물러 젊은 세대의 노동력 유입을 감소시키고 있다. 또한 급속한 인구 노령화도 젊은 세대의 노동력 유입 감소와 복합적으로 작용하면서 해양산업 분야의 인력 부족 문제는 극심해지는 추세이다. 해양산업 분야는 인력 부족 문제를 극복하기 위해 지능형 생산설계 플랫폼, 스마트 생산 운영관리 시스템 등의 기술을 도입하고 있으며, 스마트 자율물류 시스템도 이러한 기술 중의 하나이다. 스마트 자율물류 시스템은 각종 물품들을 지능형 이동로봇을 활용하여 전달하는 기술로서 라이다, 카메라 등의 센서를 활용해 로봇 스스로 주행이 가능하도록 하는 것이다. 이에 본 논문에서는 이동로봇이 선박 갑판의 통행로를 감지하여 stop sign이 있는 곳까지 자율적으로 주행할 수 있는지를 확인하였다. 자율주행은 Nvidia의 End-to-end learning을 통해 학습한 데이터를 기반으로, 이동로봇에 장착된 카메라를 통해 선박 갑판의 통행로를 감지하여 수행하였다. 이동로봇의 정지는 SSD MobileNetV2를 이용하여 stop sign을 확인하여 수행하였다. 실험은 약 70m 거리의 선박 갑판 통행로를 이동로봇이 이탈 없이 주행 후 stop sign을 확인하여 정지하는지를 5회 반복 실험하였으며, 실험 결과 경로이탈 없이 주행하는 결과를 얻을 수 있었다. 이 결과를 적용한 스마트 자율물류 시스템이 산업현장에 적용된다면 작업자가 작업 시 안정성, 노동력 감소, 작업 효율이 향상될 것으로 사료된다.
시간영역반사계(TDR)는 케이블의 물리적 결함을 검사하는 기법이며 누수 탐지 분야로의 응용영역을 확대하고 있다. 본 연구는 시간영역반사계 기법을 활용하여 선박 기관실 해수 배관의 누설 감지용 케이블형 센서를 개발하였다. 케이블 센서의 형상은 꼬임형상과 흡습부재를 이용하여 제작하였으며 개발된 센서의 누수 감지 여부와 위치 탐지 가능성을 확인하였다. 개발된 센서는 실제 배관 시험 장치에 부착하여 평가하였으며 해수 누설에 따른 다양한 TDR 신호를 취득하였다. 센서는 꼬임횟수, 피복 두께를 변수로 하여 제작하였으며 TDR 신호에 미치는 효과를 분석하였다. 실험 결과, 꼬임형 센서는 평행한 띠 형상의 센서에 비해 평활한 신호 취득이 가능하였으며 최적 꼬임 횟수는 단위길이 당 10회 이상인 것으로 나타났다. 절연 피복두께의 경우 적정 민감도 확보가 가능한 절연 피복부재의 두께는 도선직경의 80%~120%로 확인되었다. 누수 위치 추정을 위해 회귀분석 실시 결과, 결정계수는 0.9998로 실제 누설 위치와 높은 상관관계를 나타내었다. 결과적으로 제안된 TDR 기반의 누수 감지용 꼬임형 센서는 해수 배관 시스템의 누수 감시 센서로의 충분한 적용성을 확인하였다.
To reduce emissions of marine pollutants, regulations are being tightened around the world. In the shipbuilding and shipping industries, various countermeasures are being put forward. As there are limits to applying countermeasures to ships already in operation, however, it is necessary for these vessels to use energy efficiently. The sensors installed on ships typically gather a very large amount of data, and thus a big data platform is needed to manage and analyze the data. In this paper, we build a big data analysis platform based on Hadoop and Spark, and we present a method to detect abnormal ship operation using the platform. We also utilize real ship operation data to discuss the data analysis experiment.
선박에서 신변이상자를 신속히 발견하는 것은 안전사고로 인한 피해를 최소화하는 데 매우 중요하다. 일반적으로 실내 위치 추적 시스템을 도입하려면 선박에 새로운 인프라를 구축해야 한다. 본 논문에서는 기존의 화재경보망을 활용하여 일반적으로 스마트 기기를 지니고 있는 사람이 위험상황에 처했을 때 즉각 스마트 기기를 인식하고 위치를 파악할 수 있는 실내 위치 파악 시스템을 제안한다. 기존의 화재 감지기 및 화재 경보 시스템 제어기 등의 네트워크를 활용하기 때문에 새로운 네트워크 인프라를 구축하는 부담을 줄였다.
최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.
항만 내 선박과 부두의 사고를 예방하기 위하여 통항 및 접안 안전성 평가를 통하여 안전한 부두가 건설되어 관리하고 있으나, 선박의 접안 및 계류 과정에서 선박이 부두에 충돌하거나 로프로 인한 인명사고의 발생 등 예측할 수 없는 사고들이 종종 발생한다. 자동계류장치는 선박의 신속하고 안전한 계류를 위한 자동화된 시스템으로 로봇 매니퓰레이터와 흡착 패드로 구성된 탈/부착 메커니즘을 가지고 있다. 본 논문은 자동계류장치의 흡착 패드의 위치 및 속도제어에 필요한 선체와의 변위 및 속도 측정 시스템을 다룬다. 자동계류장치에 적합한 측정 시스템을 설계하기 위하여, 본 논문은 우선 센서의 성능 및 실외 환경적 특성 분석을 수행한다. 다음으로 이러한 분석 결과를 토대로 실외 부두환경에서 설치되는 자동계류장치에 적합한 변위 및 속도 측정시스템의 구성 및 설계 방법에 대해 기술한다. 또한 센서의 측정상태 감지 및 속도 추정을 위한 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 다양한 속도 구간에서의 변위 및 속도 측정 실험을 통해 그 유용성을 검증한다.
AIS VDL의 과부하 방지와 새로운 해상 데이터 교환 (VDE)을 위해 VHF 대역 채널이 WRC-12에서 할당되었고, ITU-R M. 1842-1을 통해 VDE 시스템의 기술 특성이 권고되었다. ITU-R M. 1842-1에서 다중 접속 방식으로 AIS class B용 CS-TDMA를 권고하고 있으나, 선박의 속도에 따른 전송주기의 적용은 고부하 데이터를 고속으로 전송하려는 VDES에 비효율적일 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽에 직접 영향을 미치는 활성 선박국의 수에 따라 전송 주기를 결정하기 위해 모의시험을 수행하였다. 모의시험에서 수신 패킷의 수, 수신 성공률, 채널 이용률, 수신 충돌률 등의 다양한 성능을 분석하여, 활성 선박국의 수에 따라 전송 주기를 결정하는데 도움을 줄 수 있는 성능 지표를 제시한다.
환경오염 문제로 인하여 질소산화물의 규제가 크게 강화되었으며 규제에 대응을 위한 연구가 활발히 진행되면 배기가스 후처리 기술 중의 SCR시스템이 연구되고 있다. 이러한 시스템의 개발에 있어 엔진 거동에 대한 NOx 제거효율을 높이고 장비가격을 낮추기 위하여 정확한 농도 측정이 필요하며, 이러한 측정에 들어가는 감시물질을 이용한 가스센서 방식의 반도체 감지 재료를 이용한 방식, SAW(surface acoustic wave)소자를 이용한 구동 방식, Micro / Nano 공진자를 이용한 방식과 광학방식을 이용한 가스센서의 적외선 흡광 방식, 광음향 방식의 기술소개 및 시장동향에 대하여 간략히 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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