선박 엔진 크랭크 케이스 내부의 기계 결함으로 발생하는 윤활 오일 미스트 발생은 폭발뿐만 아니라 급격한 온도와 압력상승으로 2차 폭발을 야기하는 등 큰 피해를 가져와 현재 선박용 엔진의 크랭크 케이스에 오일미스트 검출장치의 설치를 의무화 하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 이러한 피해를 줄이기 위하여 광 산란 방식을 이용한 오일 미스트 검출장치를 구현하였으며, 구현된 오일미스트 검출 장치의 오일미스검출 센서 센싱 성능은 전기적, 광학적 그 외 환경적 요인으로 인하여 출력값이 일정하지 못해 각각의 오일미스트 검출 센서를 보정해야 한다. 본 논문에서는 크랭크케이스마다 장착되는 오일미스트 검출 센서의 오차를 최소화하기 위하여 정밀하게 Calibration된 Reference Data를 기반으로 최소자승법을 적용하여 센서를 Calibration하였으며, 그 결과 각각의 오일미스 검출센서의 오차를 기존 방법과 비교하여 최소화할 수 있었다.
우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2~4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.
본 논문에서는 선박의 기적소리 방향 검출을 위한 시스템을 개발한다. 제안하는 시스템은 4개의 마이크로폰으로부터 기적 소리를 입력받아 원하는 주파수 대역의 신호만 통과하도록 디지털 필터링된다. 필터링된 신호로부터 8 방향의 기적소리 방향 탐지가 가능한 알고리즘을 제안한다. 또한, DSP를 이용하여 제안된 시스템의 프로토타입을 구현하였다.
본 연구에서는 소형 선박을 대상으로 축계에서의 정확한 출력을 측정하기 위한 시스템을 제안하고, 그에 대한 개발방법에 대하여 논의하고자 한다. 일반적으로 선박에 탑재되는 엔진은 선박의 사용 목적, 선박 크기 및 선속 등의 설계 사항에 맞추어 결정된다. 따라서 엔진으로부터 프로펠러에 전달되는 동력 즉, 엔진의 출력을 정확하게 검출하는 것은 설계된 선박이 본래의 설계 목적을 만족시킬 수 있는 지에 대한 판단근거로 활용되는 중요한 작업이라 할 수 있다. 실제로 엔진 출력산정에 관한 자료는 정확하게 제시되어야하며 본 연구에서는 실제 엔진을 회전기기로 가정하고, 전동기로 대체한 회전기기의 출력측정시스템을 개발하고자 한다. 선박용 엔진, 압축기, 전동기 등은 구동 동력원에 약간의 차이가 있지만 회전에 의한 동력전달방식은 큰 차이가 없다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안한 동력측정 방법은 다양한 종류의 회전기기에 폭넓게 적용할 수 있을 것이다.
유기주석화합물은 선박방오도료에 살생물제로 쓰이는 독성이 강한 물질로서 내분비계장애물질의 일종으로 알려지고 있다. 광양만에서 유기주석화합물의 오염현황을 파악하고자 표층퇴적물 및 생물체 중의 농도를 정성 및 정량분석하였으며, 생물에 미치는 영향을 파악하고자 복족류의 임포섹스(암컷에서 수컷의 성기가 발현되는 현상)를 측정하였다. 표층퇴적물 및 생물체 체내에서 phenyltin은 일부 정점을 제외하고는 모두 검출한계 이하의 값을 보였으나, butyltin은 대부분의 정점에서 검출되었다. 표층퇴적물, 참굴, 대수리 체내의 tributyltin (TBT)의 농도는 각각 미검출-29 ng/g, 178-2458 ng/g, 47-236 ng/g 범위를 보였다. TBT 화합물의 공간적인 분포는 선박활동과 밀접한 관련이 있었으며, 항구가 위치한 여수 인근을 제외하고는 광양내만에서 상대적으로 높은 값을 보였다. 한편 대수리 중의 임포섹스는 11개 정점에서 모두 관찰되었으며, 상대성기길이 지수는 47.9-107.8%의 범위를 보였다.
본 논문은 해양 인지 무선 네트워크에서 제한된 피드백을 가지는 협력적 센싱 알고리듬을 제안하고, 제안하는 알고리듬을 기반으로 협력적 센싱 알고리듬의 성능을 평가한다. 제안하는 협력적 센싱 기법은 선박들이 사용 가능한 피드백 양이 제한된 환경에서 차순위 선박들이 문턱값을 기반으로 퓨전 선박에 피드백 여부를 결정하고, 퓨전선박은 수신한 신호를 기반으로 채널 사용 가능 여부를 판단한다. 제안하는 협력적 센싱 기법은 피드백 오버헤드 감소를 목적으로 한다. 해양 인지 무선 네트워크 환경에서 문턱값 기반 협력적 센싱 알고리듬을 사용할 때 센싱 기법의 성능을 검출 확률과 차순위 선박 수에 따른 피드백 선박 수의 측면에서 평가한다. 모의실험을 통하여 제안하는 협력적 센싱 기법은 검출 확률이 다소 감소하나, 피드백 양이 크게 감소하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 선박에서 사용하는 유수 경계면 및 온도 검출기 센싱 모듈을 설계하였다. 설계된 모듈들은 구체적으로 세부분으로 나눌 수 있다. 첫째는 유수 경계면 검출부분이고, 둘째는 온도 건출부분, 셋째는 전체를 제어하는 제어부분으로 나눌 수 있다. 처음으로 유수 경계면 검출부분은 각 물질의 고유한 유전율을 이용하여 설계하였다. 이것을 이용하여 추출된 경계면의 값은 제어부에서 스피커를 통해 사람이 들을 수 있는 신호음으로 나타난다. 두 번째는 온도 검출부분이다. 기름이나, 가스는 온도에 따라 부피가 변하게 된다. 이러한 온도를 측정함으로써 실제 부피를 정확하게 계산할 수 있다. 마지막으로 전체를 제어하는 제어부분이다. 위에서 언급한 것처럼 제어부는 PIC16F84를 사용하여 유수면 경계검출부분과 온도 검출부분을 통합적으로 제어한다. 설계된 모듈들의 결과를 보면 우선 유수 경계면 검출을 오차 $\pm$2mm 내에서 거리 측정이 이루어지며, 온도 검출은 0.2$^{\circ}C$의 정확도를 가지는 성능을 보였다.
본 논문에서는 해양 환경에서 선박의 안전 운행에 위험 요소인 해상 물표를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 해양 환경에서 획득한 적외선 영상에 대한 분석을 통하여, 우리는 해수면과 같은 배경 영역들에서는 주로 수직 방향 에지가 나타나는 반면에, 해상 물표 영역은 수직 및 수평 방향 에지가 모두 나타나는 특징을 확인할 수 있었다. 따라서 우리는 IR 영상에 대해서 수평 및 수직 에지 특징 추출에 기반한 물체 영역 검출 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에서는, 통계적 필터링 방법을 이용하여 해수면의 반짝임과 복잡한 클러터와 같은 잡음들을 효과적으로 제거할 수 있는 영상 개선 작업을 수행한다. 두 번째 단계에서는 1-D Discrete Cosine Transform(DCT) 기법을 이용하여 수직 방향 에지의 정보를 나타내는 수직 에지 지도 영상, 수평 방향 에지의 정보를 나타내는 수평 에지 지도 영상을 생성한다. 그런 다음, 수직 및 수평 에지 지도 영상들을 하나의 에지 지도 영상으로 통합한다. 세 번째 단계에서는 적응적인 문턱치 방법을 사용하여 물표 후보 영역을 검출한다. 마지막 단계에서는 IR 영상에서 검출한 물표 후보 영역들에 대해서 모폴로지 연산을 수행하여 배경 및 잡음 영역을 제거함으로써 정확한 물표 영역을 검출한다.
선박의 기관실에서 사용하고 있는 화재 검출기는 연기나 열이 검출기에 도달해야 하지만 기관실의 공기 흐름은 기기의 사용유무에 따라 매우 유동적이기 때문에 상부에 설치된 검출기에 도달하기에는 많은 시간이 필요하다. 이러한 단점을 보완하기 위해 근래에는 영상을 기반으로 화재를 검지하는 연구가 이루어지고 있다. 영상기반의 연기 검지는 공기의 흐름에 영향을 받지 않으며 전송속도가 빠르기 때문에 화재의 초기 검지에 효율적이다. 본 연구는 기관실에서 연기 발생기로 발생시킨 연기의 확산모습을 녹화한 영상으로 실험을 수행하였다. 연기의 질감특징을 추출하는 LBP와 GLCM연산자를 사용하여 생성된 학습 데이터를 기계학습 분류기인 SVM으로 학습한 후 분류하여 검출 성능을 평가함으로서 연기가 상부에 설치되어 있는 검출기까지 상승하지 않더라도 영상기반으로 먼저 검지 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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