Auto Steering System is the device for course keeping or course altering to ship's steering system. The Purpose of automatic steering system is to keep the ship's course stable with the minimum course and rudder angle. Recently, modern control theories are being used widely in analyzing and designing the ship system. Though P.D type auto pilots are widely used in ships, the stability and the adjusting methods are not clarified. In this paper the authors proposed auto steering system with Fuzzy Logic Controller. In the fuzzy control the things that the actual operators of a steering wheel has acquired through their experience can be logically described by the Lingustic Control Rule. The characteristic of the control system were investigated through the computer simulation results. it was found that the fuzzy logic control was more efficient than the conventional system.
1883 년에 진수된 러시아 순양함 드미트리 돈스코이(Dmitri Donskoi ; 6,200톤)호는 러일전쟁에 참전하여 1905년 5 월 29 일 동해 울릉도 근해에서 침몰되었다고 알려져 있다. 이 침몰선을 찾기 위해 1999 년부터 2003 년까지 5 년간 탐사를 수행하였다. 러시아와 일본의 해전사 자료를 토대로 침몰 예상 위치를 파악하여 탐사해역을 설정하였다. 3 차원 해저 지형 조사, 해상 자력 탐사, 천부지층조사, 해저면 영상 조사 등의 기록을 종합 분석하여 침몰선으로 추정되는 이상체를 확인하였다. 지구물리탐사를 통해 확인된 이상체에 대해 심해카메라와 무인잠수정(remotely operated vehicle) 및 유인잠수정 Pathfinder 를 이용한 정밀조사를 수행함으로써 울릉도 저동항에서 약 2 km 떨어진 해역, 수심 400 m 지점의 심해 계곡 중턱에 걸쳐진 돈스코이호를 발견하였다. 침몰선체에는 152 mm 함포 등이 그대로 장착되어 있고 선체 주변에는 전쟁 시 불에 탄 조타기 등의 잔해가 놓여있었다. 조사 지역은 강자성을 띤 대규모 화산암 지대이기 때문에 자력탐사로 침몰선을 식별하기가 어렵다. 천부지층탐사와 해저면 영상조사는 심해 계곡의 심한 지형 변화에 따라 음파의 난반사가 일어났으며 자력탐사 역시 자력이상도의 왜곡으로 인하여 이상체 식별이 곤란하였다. 그러나 중천해용 다중빔 음향 측심기의 경우 탐사선을 최대한 저속으로 운항하고 수심 및 지형에 따라 빔 각도를 조절하여 획득한 해저영상은 침몰선 확인에 매우 유용하였다.
2020년 1월 1일부터 국제해사기구(IMO)는 전 세계 모든 해역을 지나가는 선박을 대상으로 선박연료유의 황 함유량 상한선을 3.5 %에서 0.5 %로 낮춰 선박으로 인해 발생하는 대기오염을 줄이기 위한 강력한 규제를 실시한다. 황 함유량이 낮은 연료유를 사용하여 대기오염 물질을 줄이는 것도 중요하지만 선박을 경제적으로 운영하여 불필요한 에너지 낭비를 줄이는 것 또한 대기오염 물질을 줄이는데 큰 도움이 된다. 따라서 선박은 잡음의 영향을 받더라도 항로를 정확하게 유지하여야 한다. 항로를 정확하게 추종하기 위해 오토파일럿 시스템이 사용되지만 오토파일럿 시스템의 성능이 아무리 우수하다 하더라도 잡음의 영향을 받게 된다면 성능에 한계를 가진다. 실제 환경에서는 자이로스코프에서 측정잡음이 더해진 회두각이 오토파일럿 시스템의 입력으로 들어가 오토파일럿 시스템의 성능을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 상태추정에 쓰이는 Kalman Filter를 적용하여 잡음의 영향을 줄여주는 기법이 있지만 이 또한 역시 잡음의 영향을 완전히 제거시키는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 잡음제거 성능을 더욱 더 개선시키기 위해 전진방향 구간에서는 인공지능 기술 중 하나인 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron; MLP)를 적용하고, 회전구간에서는 Kalman Filter를 적용하여 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 우수한 잡음제거 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 조타기의 오동작을 방지하여 선박의 전진방향 운동이 개선됨을 확인할 수 있다.
최근 4년 간 발생한 해양사고 통계자료(중앙해양안전심판원, 2018)에 의하면 충돌사고의 대부분이 어선을 포함한 소형선에서 발생하고 있으며 경계소홀, 항행법규 미준수 등의 인적 요인이 충돌사고의 주요 원인이 되고 있다. 이에 따라 사고 예방을 위해 교육, 훈련을 확대 강화하고 있지만 소형선에 대한 사고는 여전히 일어나고 있는 실정이며 인적 요인으로 유발되는 사고를 줄이고자 기술적 방안이 지속적으로 개발되고 있다. 본 연구에서도 상대적으로 고속인 소형선에 송·수신 주기가 빠른 WAVE 통신기술을 적용하여 충돌 회피시스템 구성하므로 인적 요인으로 인해 발생하는 사고를 감소시키고자 하였다. 그에 따라 통신 범위의 적정성 판단하고 회피동작 시간과 범위를 설정하였으며 그 것을 토대로 제어 알고리즘 고안 하였다. 그리고 통신단말기-제어기-조타장치를 구성하고 충돌회피 모의 시뮬레이션을 수행하므로 경보신호 발생 시 회피동작의 정상 구현을 확인하였다.
최근 항공기, 자동차, 선박을 포함하여 다양한 분야에서 무인시스템에 관한 연구 개발이 이루어지고 있다. 우리나라에서도 IT 기술의 발달과 함께 무인시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있지만 아직 개발 실적은 미미한 수준이다. 이 연구에서는 바지(barge)선형의 초소형자율 무인선박(USV)을 개발하고자 하였다. 자율항법 알고리즘 개발에 GPS센서의 위치 정보를 기반으로 대권항법 계산식을 적용하였으며, 프로그래밍은 NI사의 LabVIEW 8.2를 이용하였다. 조타제어는 펄스진폭변조 방식으로 하였다. 또한, 엔진시스템은 전동모터 및 전자 변속기로 구성하였고, 엔진시스템 냉각방식으로 DC모터펌프를 이용한 해수 직접냉각방식을 채용하였다. 무인선박을 자체 설계 제작하고, 해상실험을 통해 자율운항 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
선박의 방위정보를 제공하는 장비로 자이로콤파스, 마그네틱콤파스, GPS콤파스가 있으며 자동조타기에는 필수적인 요소이다. 지자기센서는 철로 제작된 선박의 구조물 등과 같은 자성물질과 파도에 의한 방위오차 변동이 심하게 나타나며 지자기 센서가 검출하는 자극은 진북 또는 남극과 일치하지 않으므로 검출되는 방위값은 필연적으로 오차를 수반할 수밖에 없다. 본 논문에서는 이와 같은 방위 정보의 변화에 영향을 주는 요인에 대한 방위정보의 요란에 대하여 최소변화 방위를 검색하기 위해 칼만 필터링 기법을 활용하여 각각의 단점을 보완하는 방식으로 지자기센서와 GPS수신기를 이용하여 병행알고리즘의 전자콤파스를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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