접안을 위해 선박이 안벽으로 접근할 때나, 좁은 항내에서 선박을 조종할 때는 항해 중에서보다 많은 제약이 따른다. 그것은 대형 선박일수도 분 관성력으로 인해 효과적인 제어가 어렵기 때문이다. 그래서 터그보트를 수동적으로 제어하여 선박을 접안시키는 것이 현재로선 가장 일반적이 접안기술이라 할 수 있다. 지능적인 제어기술을 적용하여 자동접안을 시도하려는 연구결과가 보고되고 있으나, 대부분이 auto-pilot 기술에 지나지 않으며 어느 것 하나 안정적인 접안을 위한 접안기술로 볼 수 없다. 이와 같이 터그보트를 이용할 수밖에 없는 현실이라면, 보다 효과적인 터그보트 제어기술을 기반으로 한 접안지원시스템을 개발하는 것이 우선일 것이다. 그래서 본 논문에서는 터그보트의 원격제어를 통해 모선을 효과적이고 안정적으로 접안하는 문제에 대해 고찰하였다. 즉, 터그보트로 조종되는 선박조종시스템에 대한 모델링을 수행하고, 터그보트로부터 발생되는 제어력을 적절히 분배하여 모선을 제어하는 새로운 접안지원시스템을 개발하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시스템의 유효성을 검증하였다.
선박의 접안 시 현재 중ㆍ대형 선박은 체계화된 접안 시스템 없이 주선박의 선수와 선미 및 예인선에서 무전기를 이용한 통신에 의존하여 선박을 접안하고 있다. 본 논문에서는 이를 보완하고자 DGPS를 이용한 선반접안 시뮬레이tus 시스템을 설계하고자 한다. 주선박의 서버는 경ㆍ위도 좌표 값, 헤딩, 속도 등의 정보를 이용하여 선박과 부두와의 거리, 진행방향등을 구하고, 예인선과의 실시간 위치정보의 공유를 통한 정밀측정으로 안전하게 접안을 유도한다. 주 선박 및 예인선의 조타수는 PDA의 클라이언트 프로그램으로 실시간 전송되는 선박의 상태 및 각종 정보를 통해 진행상황을 알 수 있다. 또한, 시뮬레이션 프로그램으로 계산된 선박의 유도경로 데이터를 데이터베이스화하여 최적의 접안 경로를 제시함으로써, 기존의 접안환경보다 정밀한 상황 판단의 방법을 제시하였다.
선박이 지정된 선석에 안전하게 접안하기 위해서는 도선사와 예인선의 도움이 필요하다. 접안 과정에서 선박이 선석까지 남은 거리와 접안 속도는 선박에 탑승한 도선사와 선원들의 육안에 의존하는 경우가 많으므로 안전에 대한 위험 요소가 있다. 본 연구에서는 접안 과정에서의 위험요소를 줄이고, 접안에 도움을 줄 수 있는 인공지능 센서 기반 선박 접·이안 정보 추출 기술을 개발하였다. 개발 기술은 임베디드 시스템과 클라우드 시스템에서 구동되며, 인공 지능 영상처리 기술과 센서 융합 기술을 기반으로 측정한 접안 중인 선박의 운동 정보를 접안 이해 관계자들에게 서비스한다.
선박 운용에 있어 가장 어려운 과정 중의 하나가 접안작업이고, 따라서 도선사 및 예인선의 도움이 반드시 필요하다. 그 외 접안작업을 도울 수 있는 도구는 안벽에 설치된 고무형 펜더가 전부라 할 수 있다. 이러한 고무형 펜더의 한계를 극복하기 위해 짧은 범위에서 길이조정이 가능한 펜더기술이 개발되었으나 여전히 접안작업의 불편함은 크게 해소되지 못한 실정이다. 따라서 본 논문에서는, 접안작업의 안전성과 신속성을 개선할 수 있는 새로운 개념의 접안지원기술을 제안한다. 실린더형 펜더와 윈치시스템으로 구성하였으며, 펜더 스트로크 및 윈치-로우프의 장력조정으로 접안선박의 이동속도 및 안벽과의 거리제어가 가능하다. 또한 이동식으로 구성하여 선박의 접안위치에 따라 신속하게 대응할 수 있다. 개발한 시스템의 유용성을 평가하기 위해 실선을 대상으로 한 현장실험을 수행하였으며, 그 결과를 본 논문에서 소개한다.
부두의 접안능력 조정 가능성을 판단하기 위해서는 조정예상 가능한 선형을 대상으로 항만시스템의 전반적인 부분에 대한 검토가 필요하다. 이 중 선형 증가에 따른 통항 및 접안조종 안전성의 평가는 부두의 접안능력 조정 가능성을 판단하기 위한 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 광양항 제품부두의 접안조종 안전성의 평가를 위해 선박조종 시뮬레이션을 수행하여 검토하였다.
선박 접안 유도시스템은 선박 내에 장착된 위치 기반 UWB(Ultra WideBand)와 해안에 설치된 리더기를 통해 받은 접안 지점 내의 선박 정박 유무 정보를 바탕으로 관제시스템이 접안을 요청한 선박에 대해 선박의 크기와 종류를 판별하여 그 결과에 따라 접안이 가능한 지점의 위치 정보를 해당 선박에 무선 송출하여 선박의 접안을 유도한다. 이는 선박의 정박시간 대기로 발생하는 불필요한 연료의 낭비와 접안 과정 중 발생하는 충돌 사고를 예방하여 안전성을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 위치기반 UWB를 이용한 선박 접안 유도시스템의 테스트베드를 구현하였다. 또한 java 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 모바일 기기 등을 통해 실시간으로 동종의 선박들 가운데에서 사용자의 선박의 위치를 쉽게 인지할 수 있도록 정박 위치 정보를 제공하는 편의성을 제공한다.
본 연구에서는선박의 조종운동 중 중요한 과제인 접안운동을 자동화하기 위하여 현대제어이론중의 하나인 인공신경망(Artifical Neural Network, 이하 ANN으로 함)에 의한제어를 수행하였다.잘 알려진 바와 같이 ANN은 어떤 시스템의 입출력간의 연결상황과 요소들 내부의 처리방법을 정의하여 시스템을 표현하는 방법이다. 구체적으로는 시스템의 입출력에 대한 모범적인 교사 데이터(Teaching data)를 준비하여 교사데이타와 실제 입출력간의 오차가 최소가 되도록 학습을 시키게 된다. 학습의 결과 ANN은 그 시스템의 비선형성을 충분히 표현할 수가있어, 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운도에 적합할 것으로 생각된다.
불량 방충재 납입 사건에 따른 방충재 관리의 중요성 및 선박 접안사고가 화두가 되면서 본 논문에서는 현재 방충재 점검 시스템과 그로 인해 발생하는 선박의 접안사고 위험에 대해 문제를 제기한다. 문제를 해결하기 위해 본 논문은 "스마트 방충재 로봇"을 제안하며, 제안하는 로봇의 기능은 다음과 같다. 첫째, 부두에 부착된 방충재의 상태를 실시간으로 확인하고, 전용 애플리케이션을 통해 방충재를 관리한다. 둘째, 방충재 교체 시 부두 위치에 따른 해상조건을 수집하여 적합한 방충재를 추천한다. 셋째, 방충재 손상 또는 선박이 제한 접안속도 초과 시 스마트 방충재 로봇을 투입하여 선박의 접안사고를 방지한다.
선박의 접안운동을 자동화하기 위하여 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 의한 제어를 수행하였다. ANN은 시스템의 비선형성이 표현 가능하므로 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운동에 적합하다. 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 다층 인식자(Multi-layer perceptron)를 사용하였고, 교사 데이터(Teaching data)와 역전파(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 신경망의 출력값과 목표 출력값 사이의 오차가 최소가 되도록 신경망 학습을 수행하였다. 접안 시 저속조종 수학모델을 사용하여 접안 시뮬레이션을 수행하였으며, ANN의 입력층 성분(unit)이 8개인 구조와 6개인 구조의 접안 제어를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 두 ANN에 의하여 접안 경로 선택에 차이가 나타났으나 접안 조건은 모두 만족하였다.
선박의 다양화와 부두의 제한성으로 인하여 수심이 얕은 수역이나 협소한 부두에 접안 시 소형계류시설 및 부유체를 이용하여 해상 공간을 활용하고 있다. 이를 통하여 다양한 장소에서 접안이 가능하며 나아가 상당한 비용절감 효과를 가질 수 있다. 그러나 소형계류 및 부유체를 활용한 선박의 접안 시 파랑에 의해 부유체와 선박간 충격이 발생할 수 있고 이러한 충격이 대형사고로 발생할 수 있는 위험이 상존함에 따라 계류재 및 부유체의 파랑에 의한 움직임 예측과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 계류재 및 부유체 운동해석을 위한 3차원 운동 정보와 가속도를 측정함으 써 거동 특성에 대한 기초 자료를 제공하는 계측시스템을 개발하였고, 이 시스템의 구성 및 원리 등에 대하여 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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