• 해양환경안전학회지
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• 제16권1호
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• pp.101-106
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• 2010

해상교통시스템은 국내의 경제 활동을 촉진하고 국가 간의 운송에 많은 역할을 담당하고 있다. 해상교통시스템의 가능이 유지되고 더욱 발전하기 위해서는 해상에서의 선박교통흐름에 대한 정확한 이해가 필요하다. 지금까지의 해상교통에 대한 연구는 일정기간의 선박 입출항 데이터를 기초로 한 통계적인 분석이 주로 수행되어 왔다. 본 연구에서는 피항판단평가함수에 의하여 자동 피항이 이루어지는 선박교통흐름을 재현하였다. 모델 구축을 위하여 상대선박의 동작에 따른 본선의 피항판단영역의 설정과 피항판단평가의 함수를 고려한 충돌회피 알고리즘을 구성하였다. 또한 선형구성, 속력 및 발생시간간격 등을 고려하여 다수 선박군내에서의 흐름을 재현하는 통합프로그램을 구축하였고, 시뮬레이션을 실시하여 선박 발생 및 그 피항 관계를 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1243-1251
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• 2017

선박이 대양 항해 시 선박의 위치를 구하는 것은 안전 항해를 위해 매우 중요하다. 1990년대 이후 GPS(Global Positioning System) 항법의 발전으로 대부분의 선박들이 GPS를 이용하고 있다. 천문 항법은 대양항해 시 항법 수단으로 활용되었으나 계산과정이 복잡하고 시간이 많이 걸리며 해도에 작도를 해야 하는 어려움이 있었다. 그 결과, 활용성이 급격히 저하되었다. 본 논문에서는 기존 천문항법의 문제점을 개선하여 편리성과 활용성을 도모한 개선된 선박 측위 알고리즘을 제시하고 천문항법의 계산과정을 수식으로 정리하여 알고리즘을 소프트웨어로 구현하였다. 선박이 항해 시 태양의 고도, GHA, dec를 컴퓨터에 입력하면 선위가 경 위도 좌표로 화면에 전시된다. 본 논문의 결과, 개선된 방법으로 천문항법의 유용성을 확인할 수 있었으며 조난 시 훌륭한 항법 수단이 될 것이다.

• 대한조선학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.221-229
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• 2020

Naval ships could be seriously damaged by enemy attacks in battle. Moreover, this damage could be spread and deteriorated into a secondary accident. Secondary accidents that have adverse effects on naval ship's survivability, such as fire, flood, smoke extension, and patient occurrence, are defined as casualties. These casualties sharply degrade the survivability of naval ships. Furthermore, naval ships could be burned-out and sunk by casualties in isolated sea. Therefore, damage control and rapid suppression of the casualties in the naval ships is essential. This study was conducted in the establishment of suppression paths according to the characteristics of each casualty so that the developed system can support the rapid suppression in an emergency and even the training situation on a regular state. To establish the suppression paths, the two-dimensional numerical map is designed by converting the three-dimensional features of the naval ships, and the well known algorithms are compared to present the appropriate one for path finding problem on the naval ships. Finally, we devised a specific routing algorithm that fits the characteristics of each casualty in accordance with the Korean Navy's doctrines and handbooks of casualty suppression.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2021

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.