• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.40 no.4
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• pp.320-329
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• 2021

In this paper, an empirical model of air bubble size to be applied to an air masker for reduction of underwater radiation noise is presented. The proposed model improves the divergence problem under the low-speed flow condition of the existing model derived using Rayleigh's jet instability model and simple continuity condition by introducing a jet flow velocity of air. The jet flow velocity of air is estimated using the bubble size where the liquid is quiescent. In a medium without flow, the size of the bubble is estimated by an empirical method where bubble formation regime is divided into a laminar-flow range, a transition range, and a turbulent-flow range based on the Reynolds number of the injected air. The proposed bubble size model is confirmed to be in good agreement with the Computational Fluid Dynamics (CFD) analysis result and the experimental results of the existing literature. Using the acoustic inversion method, the air bubble population is estimated from the insertion loss measured during the air injection experiment of the air- masker model in a large cavitation tunnel. The results of the experiments and the bubble size model are compared in the paper.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2012.04a
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• pp.109-112
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• 2012

선박의 저항을 추정하는 일은 선박설계에 있어 가장 기본적인 작업이다. 그러나 선박의 크기는 매우 크기 때문에 일반적으로 모형선 실험을 통해 선박의 저항을 추정한다. 이 때, 모형선 실험은 Froude 수를 기준으로 수행하게 되는데 이 때문에 모형선과 실선의 Reynolds 수가 서로 다른 영역에 놓이게 된다. 따라서 모형선 실험에서 얻어진 데이터를 실선에 그대로 적용할 수 없기 때문에 모형선-실선 저항추정법을 사용하게 된다. 본 연구에서는 이러한 모형선-실선 저항추정법에 사용되고 있는 2 차원 외삽법을 살펴보고 이 기법에 사용되고 있는 ITTC 마찰저항곡선을 등가평판 주위의 유동장 해석결과와 비교하였으며 ITTC 마찰저항곡선에 대해 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.76-76
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• 2023

최근 자율주행과 관련한 시장의 관심은 기존 자동차 자율주행에서 선박 자율운항으로 자연스럽게 이동하고 있다. 이에 인공지능 및 빅데이터 등과 같은 최근 기술을 선박 자율주행에 적용하는 자율운항선박(MASS: Maritime Autonomous Surface Ship) 개발이 활발히 진행되고 있으며, 레이더 및 카메라 등과 같은 센서 정보를 선박 자율운항에 적용하여 다양한 선박 운동 및 정보를 획득하는 연구 기술이 집중되고 있다. 이러한 경향에 따라 IMO(International Maritime Organization)과 같은 국제기구에서도 자율운항선박 표준화 본격 논의로 기술표준 선점 경쟁에 참여하고 있다. 이 중 연안 자율운항선박 개발은 IMO에서 주관하는 무인화 핵심기술로 여겨지고 있어, 기존 대양 항해 기술과 함께 연안 항해에 대한 기술 개발의 중요성이 높아지고 있다. 특히 항만 인근 해역에서는 다수의 선박이 입출항함으로 인해 해상에서의 안전과 물류의 효율화가 요구되기 때문에 고도화된 자율운항 기술개발이 필요하다. 하지만 자율운항선박에서의 상황인식 기술은 탑재된 센서의 제한된 시야각 및 기상조건에 따른 인식률이 떨어지는 문제가 생긴다. 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 육상에 설치된 레이더를 활용하여 선박을 탐지할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 육상 레이더를 기반하여 얻어진 레이더 화면상의 물표 정보를 이용해 인공지능 기법에 활용하기 위한 라벨링 자동 생성 방법에 대해 소개한다. 얻어진 물표 정보에 인공지능 기법을 적용하여 선박 길이 정보를 추정하는 기술에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.323-324
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• 2022

복잡한 항만해역에서 자율운항선박 입출항 지원을 위해서는 항내에서 통항하는 선박에 대한 지속적인 인식이 필요하며, 이를 위해 선박자동식별시스템(AIS)에서 송출된 정보를 기반으로 선박의 운동정보(위치/침로/속도), 식별번호 및 크기 정보를 확인한다. 하지만, AIS 탑재 의무가 있는 선박에 대한 정보만 취득이 가능하기 때문에, 보조적으로 육상레이더를 활용하여 AIS 정보로부터 식별이 안되는 선박을 인식할 수 있는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 자율운항선박 입출항 지원을 위해 레이더 이미지를 활용하여 선박의 운동정보와 형상정보를 동시에 추정할 수 있는 알고리즘을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.11-12
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• 2015

두 선박이 정면에서 마주치며 선박간 상호 통항하거나 상대선을 추월할 경우 각 선박의 선체형상과 선속에 의한 유체력 상호작용에 따른 선박간 간섭력이 발생한다. 선박간 간섭력의 주요한 평가 요소인 횡력과 회두 모멘트의 측정을 통해 두 선박이 근접하였을 때의 위험도와 충돌을 예측할 수 있다. 선행된 간섭력에 관한 연구는 대부분 경험에 의하거나 이론적인 측면에서 관련 연구가 진행되어왔으며, 학계에서 통상적으로 널리 알려진 뉴턴의 연구(1960)에서는 깊은 수심에서 두 선박을 평행하게 항주시켰을 때 선박간 최대 흡인력은 두 선박이 정횡으로 나란하게 위치되는 지점에서 발생하고, 이때의 간섭력은 선속의 제곱에 비례한다고 추정하였다. 현대의 조선기술이 발전함에 따라 선박의 크기는 점점 대형화되고 선박의 운항 효율성 증진을 위한 다양한 선형이 개발되어 실선에 적용되고 있다. 이런 경향에 따라 과거에 비해 현대 선박 운항환경에서의 선박간 간섭은 선박의 크기 및 선형에 의한 영향이 클 것으로 판단된다. 본 연구에서는 선박의 종류별로 대표 선종을 선정하여 두 선박이 정면에서 마주치며 통과하는 운항조건에서의 선속 증가에 따른 선박 상호간 간섭력의 변화를 통상적으로 사용되는 선박조종시뮬레이터를 이용하여 실험 및 분석하여 상관관계를 도출하였다. 선박 유형에 따른 시뮬레이션 실험 결과 최대 횡력은 주로 선미 부근에서 발생하였고 최대 회두모멘트는 선수가 근접할 때 발생하였으며, 선속이 증가할수록 선박 상호간 근접거리가 좁혀졌고 선형별로 각기 다른 선속에서 선미 충돌이 발생하였다. 이 실험연구는 선형에 따른 선박 상호간 근접 시의 횡거리와 통과속력에 대한 기준 설정의 연구 근간을 마련하였고 선박간 교항시 안전운항을 위한 지침이 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.11a
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• pp.238-240
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• 2019

선박의 주기관은 사람의 심장과 같이 선박을 움직이게 하는 가장 중요한 기기이다. 주기관을 선정하고 출력을 산정하는 과정은 선박의 종류 및 사용목적에 따라서 다르지만 원칙적으로 선체 저항을 계산하고, 필요한 속력을 정하여 계산된 저항을 이기고 필요한 속력을 낼 수 있는 출력을 산정한다. 하지만 이러한 과정은 매우 복잡하고 선박을 운용하는 항해사의 입장에서는 이해하기가 어렵다. 이에 본 연구에서는 선박의 종류별로 주기관의 출력과 총톤수 또는 재화중량톤수 같은 선박의 크기와의 연관성을 분석하여 선종별로 적정한 출력을 산출하는 방법을 제안하고자 한다. 연구 결과는 승선선박의 주기관 출력의 적정성 여부를 판단하는데 도움이 될 것으로 사료된다.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.31 no.3
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• pp.119-128
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• 1994

Deflection estimation at engine room upper deck panel is performed for the actual ship structure. These deflection behaviours are basically investigated from not only the data based on the full series results of nonlinear analysis using Incremental Galerkin's Method but also actual deflection data measured from damaged ship under construction in dry dock. The effects of residual stress, initial deflection and static loading are also included. The computed estimation results of upper deck plate panel including theme effects are shown that upper deck platings of new ship expected less deflection magnitude than damaged ship.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.31 no.6
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• pp.447-454
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• 2007

To assess the port development and maritime traffic environment, the future traffic volume has been estimated using the number of inbound and outbound vessel for a specific port. The estimation of future traffic volume should be considered as an important factor to establish the degree of fairway congestion, the determination of fairway width and the operational role. Until now, the number of in and out vessel for the port has been only estimated mainly, but the type and size of inbound and outbound ships are different depending on the port's characteristics. So, it is difficult to estimate the future traffic volume using the change of only one item. This paper calculates the future traffic volume using the marine traffic characteristic factors as the number of coastal ship and ocean-going ship, the size of ship and the change of cargo volume per a ship etc. And it compared with the results of Artificial Neural Network(ANN) for accurate identification of nonlinear system.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.5 no.4
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• pp.86-92
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• 2002

The feasibility of counting number of small vessels and position in Korean waters using the panchromatic imageries derived from the IRS-1C was tested. The parameters for interpretation of satellite's imageries of small vessels were location(position), size, shape, shadow, tone, texture and pattern, height and depth, situation and association with other vessels. The position of small vessels in the sea without GCP(ground control point) was considered to be inclusive in the satellite imagery with 35 km semi-diameter, denoting rough geographical position of the vessel. The size of vessel was measured by length from stem to stern of the vessel, distinguished by following wave on the surface water. Offshore fishing vessels were separated from merchant ships by their length smaller than 100 m. The shape of vessels on panchromatic imagery of IRS-1C appeared just streamline. In case of clouds which were similar to the shape of small vessels, we were able to distinguish between vessel and cloud by shadow of cloud in the water surface. The tone of sea surface was dark black while small vessel appeared bright white. Small vessel was distinguished from the rough texture of the sea surface and the regular pattern of the waves with white capes when weather was not so good. The situation of the fishing activity was estimated by information of fishing method related to the fishing boat such as the pair trawl in the Yellow Sea.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.26 no.2
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• pp.221-226
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• 2002

To provide reliable data for drift prediction models, field experiments were carried out in the coastal region off Busan port. Four different size of vessels(10, 30, 50, 90G/T ton) were deployed for the experiment. Among them G/T 50ton class vessel was equipped with instruments measuring the currents, winds, headings and trajectory data. In the rest of vessels only the position data were recorded for the purpose of target divergence study. The trajectories of each vessel were measured by DGPS(Differential Global Positioning System) and collected by APRS(Automatic Position Reporting System). The experiment was done in wind of 2~10m/s and current of 0.5~1.5m/s. The leeway was derived by subtracting surface current velocity from target drifting velocity. The leeway rate of G/T 50ton vessel was found to be about 3.6% and the computed leeway speed equation was $U_L$=0.042 W - 0.034. The processed leeway angle data were deflected by $-30^{\circ}$~$40^{\circ}$ from the direction of ship drift.