오염물질 확산모델링시 기존의 유한차분모델의 단점을 보완하기 위해 입자추적법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 Princeton Ocean Model에 결합하여 사용할 수 있는 3차원 입자추적모델을 개발하였으며 이를 다양한 수치실험을 통해 검증하였다. 또한 미국 플로리다 주 템파만의 해양방류구 모델링에 적용하므로써 모델의 유용성을 확인하였다. 예상대로 입자추적모델은 기존의 유한차분모델에 비해 적은 확산범위를 나타내었으며, 이는 기존의 유한차분모델이 안고 있는 수치확산에 따른 오차로 추정된다. 새로이 개발된 모델은 다양한 해양확산모델링에 유용하게 응용될 것으로 기대된다.
전 세계적으로 자율운항선박 기술개발을 추진 중이며, 자율운항선박 핵심 기술뿐 아니라, 상용화의 기틀을 마련하는 평가·검증 관련한 연구도 활발히 수행되고 있다. 이에 따라 자율운항선박의 핵심 기술과 주요 장비의 성능검증을 위한 테스트베드의 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 국내외 자율운항선박 기술개발 현황과 자율운항선박의 시뮬레이션 기반 테스트베드가 갖춰야 할 요구사항을 분석하였으며, 자율운항선박의 특수성이 반영된 동역학 모델 기반의 조종 시뮬레이션 테스트베드에서의 성능검증을 위한 기능 분석 및 세분화를 통해 플랫폼 운영에 효과적인 기술들을 제안한다.
일반적으로 메타센터높이가 작은 선박이나 고속선의 경우에는 조종운동 시 큰 횡동요각을 유발하는 것으로 알려져 있다. 이러한 선박의 조종성능 예측 시에는 조종운동에 횡동요의 영향을 고려해야만 보다 정확한 결과를 얻을 수가 있다 즉, 조종운동을 다루는 전후동요, 좌우동요, 선수동요에 횡동요를 포함시키는 4자유도 운동방정식이 요구된다. 본 연구에서는 지금까지 여러 연구자들에 의해 제안되어 있는 4자유도 조종운동 수학모델을 검토 분석하고, 이들 실험자료를 재정리하여 보다 간결하고 실용적인 새로운 수학모델을 제안한다. 아울러 기존의 복잡한 수학모델과 새로운 수차모델에 의한 조종운동 시뮬레이션을 각각 수행하고 그 결과를 비교 검토하여 본 연구에서 제안한 수학모델의 유용성을 검증한다.
최근, 선박의 안전항해를 지원하기 위한 시스템(서비스)의 개발을 위해 여러 연구가 진행되고 있으며, 이들 연구에서는 개발한 시스템의 유용성 검증 및 효과도 평가에 공통적인 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DEVS 형식론 기반 선박 항해 모델링 및 시뮬레이션 기법을 제안한다. 선행연구에 이어 국제해상충돌예방규칙과 관련된 내용을 분석 및 도출하여 의사결정을 위한 항해사 및 조타수 에이전트를 모델링하고, 실제 선박의 운동특성을 반영하기 위한 추정 및 보간 기법을 제안한다. 또한, 설계한 내용을 반영하여 선박 항해 시뮬레이션 시스템을 구현하고, 개발한 시스템의 유용성을 검증하기 위한 다섯 가지 충돌회피 시나리오를 개발한다. 그 후, 각 시나리오에 따른 시뮬레이션을 수행하고 결과를 재구성하여 제시한다. 이를 통해 시뮬레이션 아키텍처 내에서 선박 구성요소 및 에이전트 모델이 유기적으로 결합하여 충돌회피 의사결정 및 항해 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 벌크 선박의 연료 소비를 예측하기 위해 XGBoost와 SHapley Additive exPlanation (SHAP)을 사용하는 예측 모델을 제안한다. 기존 연구에서도 선박 엔진 데이터와 기상데이터를 활용하였지만 선박 연료소모량 예측 모델에 대한 예측 결과의 신뢰성과 예측 모델 구현에 사용된 변수들에 대한 설명이 부족한 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 XGBoost와 SHAP를 사용하여 예측 모델을 개발하였다. 이 연구는 연구 배경, 범위, 관련 규정 및 이전 연구들, 그리고 연구 방법론에 대한 소개를 제공하며, 또한 벌크선 데이터 정제 방법과 예측 모델 결과의 검증을 설명한다.
자율운항선박을 위한 충돌회피 알고리즘은 여러 연구자들을 통해 다양한 방식으로 개발되고 있다. 본 연구에서는 한국 연안 지역 특성 및 선박운항자의 의식을 기반으로 한 해상교통위험도 평가 모델인 PARK Model을 적용하여 충돌회피 알고리즘을 개발하였다. 이렇게 개발된 충돌회피 알고리즘은 자율운항선박과 사람이 동시에 항해하는 과도기에 선박운항자의 의식을 반영한 충돌회피를 수행하여 다른 선박운항자들에게 이질감 및 부담감을 주지않을 것으로 사료된다. 본 연구의 충돌회피 알고리즘은 PARK Model 위험도를 기반으로 COLREGS 규정을 반영하여 회피동작을 수행하며, 여러 규모의 선박을 대상으로 마주치는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황과 이들이 복합적으로 발생하는 상황에 대한 시뮬레이션 결과 모두 충돌을 회피할 수 있었다. 또한, 과거 AIS Data를 이용한 실해역 시뮬레이션 실험에서도 충돌회피를 수행하여 본 충돌회피 알고리즘의 성능을 검증하였다.
사석 방파제와 같은 불연속 구조물의 안정 해석이 수행되었다. 파랑장의 계산에는 CADMAS-SURF를 이용하고 마운드의 변형 해석에는 개별요소법을 이용하였다. 파랑장과 구조물 변형과의 상호작용을 고려하였고, 마운드를 구성하는 요소의 다양성에서 비롯되는 물성치들을 고려하기 위해 스프링계수, 점성, 마찰계수를 몬테카를로법에 의해 랜덤하게 입력하였다. 또한 수치해석 결과를 검증하고 해석 모델의 타당성을 검토하기 위해 모형실험을 실시했다. 모형실험에서는 마운드를 구성하는 요소로써 유리구를 이용했고, 실험결과와의 비교를 위하여 요소의 크기를 수치해석의 모델요소와 일치시켰다. 그 결과 수치해석결과와 모형실험결과가 정성적으로 일치했으며, 본 해석 모델의 타당성이 검증되었다.
자율운항선박 관련 기술개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나, 통신, 사이버 보안, 긴급대처능력 등 기술적으로 해결되지 못한 문제들이 아직 많이 남아있기 때문에, 자율운항선박이 상용화되기까지는 많은 시간이 필요할 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술적으로 완전하지 않은 자율운항선박의 대체 방안으로 한 척의 리더 선박과 여러 척의 추종 선박을 하나의 그룹으로 묶어 항해하는 선박 그룹항해시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 리더 선박이 항행을 개시하면 추종 선박은 리더 선박의 항행 경로를 자율적으로 추종하며, 경로 추종을 위해 PD 제어를 적용하였다. 또한, 각 선박들은 충돌방지를 위해 안전거리를 유지하면서 일직선 형태로 항해한다. 선박 간의 안전거리유지는 속력 제어를 통해 구현된다. 선박 그룹항해시스템의 유효성을 검증하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에 사용된 선박은 관련 데이터가 공개되어 있는 KVLCC2의 L-7 모델이며, 선박조종운동에는 일본조선학회에서 제안한 MMG standard method를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 리더 선박은 미리 정해진 항로를 따라 항해하였으며, 추종 선박은 리더 선박의 경로를 따라 항해하였다. 세 척의 선박은 시뮬레이션 중 일직선 형태를 유지하였으며, 선박 간 안전거리를 유지하는 것으로 나타났다. 이 연구에서 제안하는 선박 그룹항해시스템은 자율운항선박의 문제점들을 해소하는 항행시스템으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 옵저버를 이용한 크레인 작업자의 작업오류 검출에 관한 연구로서 작업오류를 검출할 수 있는 옵저버 설계 및 시뮬레이션에 의한 검증을 다루었다. 먼저, 본 연구에서는 크레인 작업자 모델에 대해 옵저버를 제안하였으며, 제안된 옵저버에 대한 이론적 증명을 통하여 작업 오류를 검출할 수 있음을 보였다. 시뮬레이션에서는 종래의 연구결과인 크레인 작업자 모델을 기초로 작업자 모델을 구현하였으며, 이때 작업 오류는 작업자의 부주위에 의한 오류로 가정하여 시뮬레이션을 행하였다. 이 결과, 본 연구에서 제안한 옵저버에 의해 작업 오류의 검출이 완벽히 이루어짐을 보였고 이에 본 연구에서 제안한 옵저버의 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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